Computational Finance And Its Applications II pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Computational Mechanics

作者:Costantino, M. (EDT)/ Brebbia, C. A. (EDT)

出品人:

页数:424

译者:

出版时间:

价格:270

装帧:HRD

isbn号码:9781845641740

丛书系列:

图书标签:

• Computational Finance
• Financial Modeling
• Quantitative Finance
• Algorithmic Trading
• Risk Management
• Derivatives Pricing
• Monte Carlo Methods
• Numerical Analysis
• Financial Engineering
• Machine Learning in Finance

《金融工程与量化投资前沿：构建与应用》 图书简介 本书旨在为金融从业者、量化研究人员以及高级金融学学生提供一个全面、深入且高度实用的平台，用以理解和掌握现代金融工程的核心理论、先进的数学工具以及在实际投资策略中的应用。面对日益复杂和动态的全球金融市场，传统的分析方法已显不足，本书紧密围绕数据驱动的决策制定、高频交易的理论基础、风险管理的精细化建模以及新兴金融科技（FinTech）的融合，构建起一个适应未来挑战的知识体系。 第一部分：现代金融理论的数学基础与建模 本部分聚焦于构建可靠的金融模型所需的严谨数学框架。我们从概率论、随机过程（特别是伊藤积分与随机微分方程SDEs）的金融应用角度切入，为理解资产定价的内在机制打下坚实基础。重点讨论了布朗运动的性质及其在金融时间序列中的应用，以及如何利用这些工具来描述资产价格的随机波动性。 随后，本书深入探讨了衍生品定价的基石。我们详细阐述了无套利定价原理，并系统梳理了Black-Scholes-Merton (BSM) 模型的假设、局限性及在实际应用中如何进行修正。不同于教科书式的陈述，我们侧重于局部波动率模型（如Dupire方程）与随机波动率模型（如Heston模型），分析它们如何更好地捕捉市场中观察到的波动率微笑（Volatility Smile）现象，并讨论了数值方法（如有限差分法、蒙特卡洛模拟）在求解复杂期权定价问题中的具体实现。特别地，对于美式期权和奇异期权的定价，我们提供了基于最小二乘蒙特卡洛（LSM）和偏微分方程（PDE）求解的实践指南。 第二部分：资产管理与投资组合优化的高级策略 本部分转向实践层面，探讨如何利用量化方法构建并管理具有竞争力的投资组合。我们超越了传统的Markowitz均值-方差模型，引入了更具鲁棒性的风险度量标准，如条件风险价值（CVaR）和偏态风险度量，并讨论了在约束条件下优化这些非线性风险指标的凸优化方法。 核心内容涵盖因子投资理论的深化。我们不仅回顾了Fama-French三因子及五因子模型，更重要的是，深入挖掘了替代性因子（Alternative Factors）的构建与检验，例如基于市场微观结构、情绪指标（Sentiment）或另类数据提取的因子。本书强调了因子生命周期管理、因子挖掘的统计陷阱（如数据挖掘偏差）以及如何通过多资产类别（Multi-Asset Class）的因子模型，实现跨市场的套利与风险对冲。 在策略执行层面，我们详细分析了最优交易执行理论（Optimal Trade Execution）。利用动态规划和随机控制理论，本书推导了如何最小化交易滑点（Slippage）和市场冲击成本（Market Impact）。这部分内容对于高频交易和机构大宗交易尤为关键，提供了从理论到代码层面的实现蓝图，包括Avis/Grinold模型和基于市场深度预测的执行算法。 第三部分：金融风险管理与监管计量 现代金融体系的稳定依赖于对尾部风险的精确量化。本部分专注于构建适应巴塞尔协议（Basel Accords）及更严格监管要求的风险计量框架。 我们详细介绍了信用风险建模，包括结构性模型（如Merton模型）与简化模型（如Jarrow-Turnbull模型）在计算违约概率（PD）和违约损失率（LGD）中的应用。对于市场风险，本书侧重于压力测试与情景分析的设计，讨论了如何利用历史模拟、参数法和蒙特卡洛模拟来计算VaR和CVaR，并重点分析了这些方法的内在不稳定性及校准难题。 此外，本书开辟了专门章节讨论模型风险的管理。在复杂的金融产品和算法交易盛行的今天，模型错误或输入数据偏差可能导致灾难性后果。我们探讨了模型验证（Model Validation）的流程、模型的稳健性检验（Robustness Checks）以及如何建立模型风险预警机制。 第四部分：金融科技、高频数据与机器学习在金融中的应用 本部分紧跟技术前沿，探讨了大数据、高性能计算与人工智能如何重塑金融业态。 首先，本书深入探讨了高频数据（High-Frequency Data）的处理与分析。这包括了Tick-by-Tick数据的清洗、时间同步、异构数据源的融合，以及如何利用微观结构信息（如订单簿数据）来估计瞬时波动率和识别市场订单流的真实意图。 其次，在机器学习与深度学习的应用方面，本书提供了批判性的视角。我们不仅仅停留在模型介绍，而是聚焦于金融领域的具体挑战：如何利用强化学习（Reinforcement Learning）进行动态投资组合调整，如何应用自然语言处理（NLP）从财报、新闻中提取可量化的情绪因子，以及如何使用深度学习模型（如LSTM、Transformer）来预测时间序列的非线性依赖关系。重点强调了模型的可解释性（Explainability/XAI）在金融决策中的重要性，以及如何避免在噪声数据中过度拟合。 总结与展望 本书的结构设计旨在实现理论的深度、方法的广度与实践的可操作性三者的平衡。读者在完成阅读后，将能掌握一套从底层数学原理到前沿算法的完整工具集，从而有能力独立设计、回测、部署和管理复杂量化金融策略，并能有效地应对金融市场的技术迭代与监管变化。本书的每一章节都配有必要的数学推导和案例分析，力求成为金融量化领域一座坚实的知识桥梁。

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