具体描述
《高等数学模块化系列教材•概率与统计方法》是“高等数学模块化系列教材”之一，是适合作为经济管理、理工类各专业的公共课教材。《高等数学模块化系列教材•概率与统计方法》讲解概率与统计的相关知识，共分为六章：第1章随机事件及其概率；第2章随机变量；第3章样本及抽样分布；第4 章参数估计；第5章假设检验；第6章相关回归分析。前面两章介绍概率论的基本知识，后面四章介绍数理统计的部分内容。书中打“*”号的内容供学生自学，每节后面都有练习题，每章后面有复习题，帮助学生复习巩固所学知识。此外，《高等数学模块化系列教材•概率与统计方法》最后附有数学实验(介绍Excel在数理统计中的简单应用)和习题参考答案。
《高等数学模块化系列教材•概率与统计方法》第1章、第2章、附录1由吴勇编写，第3章、第4章、第5章由郑英编写，第6章、附录2、附录3由杨慈燕编写。
好的，这是一本关于现代金融建模与风险管理实践的专业书籍的详细简介，完全不涉及概率与统计方法本身： --- 现代金融工程与量化投资实践：从理论基石到前沿应用 书籍简介 《现代金融工程与量化投资实践》是一本面向金融专业人士、高级量化分析师、风险管理专家以及对金融市场深层结构有志于深入探究的研究人员的权威性著作。本书摒弃了过于抽象的数学推导，聚焦于如何在实际的资本市场环境中，利用成熟的金融工程技术和先进的计算工具，构建、回测和部署稳健的量化交易策略和风险管理框架。 全书以实操为导向，系统梳理了自20世纪80年代金融创新浪潮以来，驱动现代金融市场运行的核心方法论，并着重阐述了在大数据、高频交易和监管日益严格的背景下，这些方法论如何演变和应用。 第一部分：金融市场微观结构与交易执行（Market Microstructure and Execution） 本部分深入剖析了现代交易所的运行机制，这是所有量化策略执行的基础。 第一章：订单簿动力学与流动性建模 详细考察了限价订单簿（Limit Order Book, LOB）的动态特性。内容涵盖不同类型的订单（市价单、限价单、冰山单、时间隐藏订单）如何影响价格发现过程。我们将探讨各种市场微观结构模型（如深度市场模型、信息到达模型），用以描述订单流的异质性（Heterogeneity）和市场冲击（Market Impact）的非线性关系。重点分析了最优订单路由（Optimal Order Routing）和隐藏流动性池的探测。 第二章：交易成本分析与最优执行算法 本章将最优执行理论从学术殿堂带入实战。我们不侧重于理论证明，而是聚焦于构建和比较不同的执行算法，包括基于时间、基于风险预算、以及基于价格影响的VWAP/TWAP 动态调整模型。深入讨论了交易成本的分解——滑点、冲击成本、机会成本的量化，并介绍了用于实时最优执行的强化学习（Reinforcement Learning）框架的应用初步探讨。 第二部分：衍生品定价与对冲理论（Derivatives Pricing and Hedging in Practice） 本部分关注复杂金融工具的定价与风险对冲，强调模型在实际波动率环境下的稳健性。 第三章：波动率建模与微笑现象 本书将波动率视为市场预期的核心驱动力。我们详细考察了GARCH 族模型在时间序列波动率预测中的局限性，并引入了随机波动率模型（Stochastic Volatility Models, SV），如 Heston 模型在实际应用中的参数估计和校准。重点分析了波动率微笑（Volatility Smile）和扭曲（Skew）的成因，并介绍了如何使用隐含分布（Implied Distribution）来构建更精细的期权定价框架，而非仅仅依赖黑-斯科尔斯假设。 第四章：跨市场套利与相对价值策略 本章聚焦于利用定价模型间的差异进行套利。内容涵盖期货与现货间的基差交易（Basis Trading）、跨期价差（Calendar Spreads）的定价与风险敞口管理。深入探讨了协整（Cointegration）在建立可交易配对交易（Pairs Trading）中的实际筛选标准，以及如何处理协整关系的破裂（Breakdown）风险。 第五章：高级衍生品与结构化产品定价 本书针对实务中的复杂产品，如美式期权、奇异期权（Exotic Options），重点介绍了蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）在定价中的应用，特别是如何应用控制变量法（Control Variates）和重要性抽样（Importance Sampling）来加速收敛并降低方差，以满足实时定价的需求。对于利率衍生品，则侧重于LIBOR 市场模型（LMM）在零息债券价格计算中的实际操作与数据拟合。 第三部分：投资组合优化与风险管理（Portfolio Optimization and Risk Management） 本部分是量化投资的核心，将焦点从单个资产转移到整体投资组合的构建与风险控制。 第六章：投资组合构建与因子模型应用 详尽介绍如何从数据中提炼投资因子（Investment Factors），包括宏观因子、基本面因子和技术因子。我们批判性地评估了经典均值-方差优化（Mean-Variance Optimization）在面对估计误差时的脆弱性，并转向更具稳健性的方法，如风险平价（Risk Parity）模型和贝叶斯组合优化（Bayesian Portfolio Optimization），后者通过整合先验信息来稳定权重估计。 第七章：压力测试与极端风险管理 在经历了多次金融危机后，对极端事件的防范至关重要。本章专注于超越传统的 VaR（Value at Risk）度量。详细介绍了条件风险价值（CVaR）的计算与应用，并阐述了极端价值理论（Extreme Value Theory, EVT）在尾部风险建模中的优势。关键在于历史情景分析（Historical Scenario Analysis）和前瞻性压力测试的设计，确保投资组合能在不可预测的宏观冲击下生存。 第八章：量化策略的回测与验证框架 一个成功的量化策略必须经过严格的回测。本章提供了构建无偏、无未来函数（No Look-Ahead Bias）回测引擎的蓝图。内容涵盖数据的清洗、对齐与去噪、交易成本的精确植入、以及过度拟合（Overfitting）的诊断方法。特别强调了样本外测试（Out-of-Sample Testing）的设计，包括滚动窗口和前向验证机制，以确保策略的普适性和稳定性。 结论：前沿技术与未来方向 本书最后展望了金融工程领域的前沿应用，例如高性能计算（HPC）在衍生品定价网格生成中的角色，以及机器学习在非线性信号处理中的潜力，但所有讨论都锚定在如何解决已知的金融风险和执行效率问题上，而非纯粹的算法探索。 --- 目标读者： 资产管理公司策略师、量化基金研究员、金融科技（FinTech）开发者、以及对现代金融市场工程有深度学习需求的专业人士。本书是理论与实践之间一座坚实的桥梁。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有