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出版者:Cambridge University Press

作者:Brousseau, Eric (EDT)/ Glachant, Jean-Michel (EDT)

出品人:

页数:604

译者:

出版时间:2002-11-18

价格:USD 137.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780521814904

丛书系列:

图书标签:

• 经济学
• 合同
• 法律经济学
• 契约理论
• 信息经济学
• 激励机制
• 产权经济学
• 交易成本经济学
• 公司治理
• 微观经济学

现代金融市场中的量化交易策略与风险管理 图书简介 本书深入探讨了现代金融市场中量化交易策略的构建、实施与风险管理。在全球化和高频交易日益普及的背景下，传统的投资分析方法已逐渐被基于数学模型、统计分析和先进计算能力的量化方法所取代。本书旨在为金融专业人士、量化分析师、高净值投资者以及对金融工程感兴趣的研究人员提供一个全面且深入的知识框架，以理解和驾驭复杂多变的金融市场。 第一部分：量化交易的基石 第一章：金融时间序列与数据驱动分析 本章首先界定和分析了金融时间序列的特性，包括其非平稳性、波动性聚集现象（Volatility Clustering）以及长程依赖性（Long-Range Dependence）。我们将详细介绍处理此类数据的关键预处理技术，如差分平稳化、季节性分解与噪声过滤。重点讨论如何利用高频数据（Tick Data）的微观结构来提取市场信号，并介绍如何构建和清洗适用于模型训练的数据库。此外，本章还将探讨数据质量在量化交易中的决定性作用，包括识别和处理异常值、缺失值以及数据偏差的方法。 第二章：统计套利与均值回归模型 统计套利是量化交易的核心策略之一。本章将集中阐述基于统计模型寻找资产间相对价值偏离的策略。我们将详细剖析协整检验（Cointegration Test）在配对交易（Pairs Trading）中的应用，并引入Engle-Granger两步法和Johansen检验等核心工具。对于均值回归（Mean Reversion）策略，本书将从理论上推导出Ornstein-Uhlenbeck (OU) 过程在资产价格建模中的适用性，并展示如何通过历史数据拟合OU过程参数，以确定最优的交易区间和头寸规模。本章还会讨论策略的稳定性检验，包括对基础资产相关性漂移的监测。 第三章：因子投资与多因子模型的构建 因子投资已从学术研究走向主流资产管理。本章深入解析了构建有效多因子模型的步骤。我们将从宏观经济因子（如利率、通胀）、基本面因子（如价值、成长、质量）到技术因子（如动量、反转）进行系统梳理。在模型构建层面，本书详细介绍了 Fama-French 三因子模型、Carhart 四因子模型等经典框架的数学基础，并着重于如何运用机器学习技术（如LASSO回归、主成分分析PCA）进行因子筛选和正交化，以构建一个低相关性、高解释力的因子组合。实证部分将展示如何利用投资组合优化技术（如Black-Litterman模型）来确定各因子的最佳权重配置。 第二部分：高频交易与市场微观结构 第四章：市场微观结构与订单簿动力学 高频交易（HFT）的成功依赖于对交易所订单簿（Limit Order Book, LOB）动态的深刻理解。本章详细分析了LOB的结构、报价传播机制以及订单撮合过程。我们将介绍LOB的常见度量指标，如有效价差（Effective Spread）、订单簿不平衡（Order Book Imbalance, OBI）和订单流强度（Order Flow Intensity）。本章还将研究订单到达过程的随机性，并应用泊松过程和 Hawkes 过程来模拟订单到达和取消的行为，为开发高频执行策略提供理论基础。 第五章：高频交易策略的实现与延迟管理 本章专注于如何将微观结构分析转化为可执行的交易策略。我们将探讨做市（Market Making）策略的数学模型，包括如何通过动态调整买卖价差（Spread）来平衡库存风险和赚取买卖价差收益。重点讨论了延迟（Latency）在HFT中的关键作用，介绍从网络拓扑优化到硬件加速（如FPGA）的各种降低延迟的技术。此外，本书还将覆盖执行算法（如VWAP、TWAP的优化版本）的设计，确保大额订单在不显著影响市场价格的情况下被有效拆分和执行。 第三部分：复杂模型与机器学习应用 第六章：波动率建模与期权定价 波动率是金融衍生品定价的核心参数。本章系统回顾了经典的波动率模型，包括 GARCH 族模型（EGARCH, GJR-GARCH）在描述波动率长期记忆和非对称性方面的优势。随后，我们将转向随机波动率（Stochastic Volatility, SV）模型，如 Heston 模型，并介绍其在期权定价中的应用。本章的重点在于如何利用实际市场数据校准这些复杂模型，并展示如何利用波动率微笑（Volatility Smile）的截面信息来推导更精确的隐含波动率曲面。 第七章：机器学习在预测中的应用 近年来，深度学习和强化学习在量化领域取得了显著进展。本章将探讨如何应用监督学习模型（如随机森林、梯度提升机XGBoost/LightGBM）来预测资产价格变动或市场方向。关键挑战在于特征工程和防止过度拟合。我们深入讨论了时间序列交叉验证（Time Series Cross-Validation）的正确实施方法。在强化学习部分，本书将介绍如何将交易环境建模为马尔可夫决策过程（MDP），并应用Actor-Critic或Q-Learning算法来训练智能体，使其学会最优的交易动作序列，而非仅仅依赖于短期预测。 第四部分：风险管理与绩效评估 第八章：投资组合优化与约束处理 一个成功的量化策略必须建立在稳健的投资组合构建之上。本章超越传统的马科维茨均值-方差优化，深入探讨了在面对非正态性、交易成本和流动性约束时的优化方法。我们将介绍基于条件风险价值（CVaR）的优化框架，用于管理尾部风险。此外，本书还详细阐述了如何处理非线性约束和交易成本（如滑点和佣金）对最优权重的实际影响，并介绍启发式算法在解决大规模约束优化问题中的应用。 第九章：回测、稳健性检验与实盘交易的挑战 回测（Backtesting）是量化策略从理论走向实践的桥梁，也是最容易产生偏误的环节。本章详尽地分析了回测中的常见陷阱，如幸存者偏差（Survivorship Bias）、模型拟合偏差（Look-Ahead Bias）以及过度优化（Overfitting）。我们将介绍先进的稳健性检验方法，如蒙特卡洛模拟和压力测试，以评估策略在不同市场情景下的表现。最后，本章探讨了从模拟环境到真实交易环境的过渡，包括延迟、滑点、市场冲击成本的量化，以及如何建立一个闭环的、自动化的交易执行与监控系统。 第十章：系统性风险与监管环境 量化投资的集中化可能带来系统性风险。本章分析了大规模因子策略可能导致的“因子挤兑”（Factor Crowding）现象及其后果。我们将讨论如何通过分散化投资组合和动态调整风险敞口来缓解这类集中风险。最后，本章概述了全球主要金融市场对算法交易和高频交易的最新监管要求，包括交易报告义务和“熔断机制”的运作原理，确保读者在合规的框架内开展量化活动。 本书的特点在于理论深度与实践广度的结合，通过大量的数学推导、实证案例和代码示例（在配套资源中提供），为读者提供一套完整的、可操作的现代量化金融工具箱。

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这本书的书名是《合同的经济学》。 这部作品简直是一场思想的盛宴，它以一种令人耳目一新的视角，深入剖析了合同这一看似枯燥的法律工具，如何在复杂的市场互动中扮演着至关重要的角色。作者并未满足于停留在传统的合同法条文层面，而是巧妙地引入了大量的经济学原理，构建了一个多维度的分析框架。阅读过程中，我尤其被那些关于“信息不对称”如何扭曲合同设计，以及“激励相容性”如何影响缔约方行为的章节所吸引。那些经典的博弈论模型被融入到对违约成本和惩罚机制的探讨中，使得原本抽象的理论变得生动而具有实操性。我仿佛置身于一个高频交易的市场，看着各个主体如何通过精妙的合同条款来管理风险、锁定预期收益。它不仅仅是在描述“应该”如何签订合同，更是在解释“为什么”在特定经济环境下，人们会自然而然地形成某种合同结构。对于任何一个想要理解现代商业社会契约精神的从业者或学者来说，这本书无疑是提供了一把理解市场运作底层逻辑的钥匙，其对交易成本经济学的融会贯通，更是体现了作者深厚的学术功底。

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这本书的价值在于它成功地架设了一座坚实的桥梁，连接了抽象的经济学原理和具体的法律实务操作。它没有仅仅停留在宏观的福利分析层面，而是将焦点精确地对准了微观主体间的互动。我尤其欣赏作者对“信息披露”在合同执行中的核心作用的深入挖掘。他用非常清晰的逻辑阐释了为什么在某些情况下，强迫透明度反而会降低效率，而在另一些情况下，严格的监督机制又是绝对必要的。这种对情境依赖性的强调，使得全书的论述充满了现实的张力。阅读体验上，它更像是一场高质量的学术研讨会，作者抛出观点，然后用严谨的逻辑和恰当的例子来支持，留给读者充分的思考空间去消化吸收。它对“沉没成本”在合同终止决策中的影响分析尤其发人深省，让我意识到，许多商业决策的非理性，其根源都可以追溯到合同结构本身对人类心理的微妙操纵。对于想要从根本上理解契约社会运行逻辑的人来说，这本书提供的洞察是无可替代的。

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我必须承认，这本书的学术深度远超我的预期，它对古典契约理论的批判性继承尤其值得称赞。特别是关于“不完备性合约”的章节，作者清晰地勾勒出在信息和预测能力有限的现实世界中，任何试图穷尽所有可能性的努力都是徒劳的，这使得我们必须接受合同的固有缺陷。但有趣的是，作者并未陷入悲观，而是转而探讨了法律制度和司法救济机制如何作为“补救措施”，来填补这些不完备性所留下的巨大鸿沟。他引用的跨国案例和历史发展脉络，为理解不同法系下合同演进的轨迹提供了极佳的对比视角。这本书的行文风格略显严谨，初读时需要一定的专注力来消化那些数学模型和计量分析的推导，但一旦跟上作者的思路，你会发现这些看似复杂的工具，实则是为了更精确地描述和预测人类在资源稀缺下的选择行为。它为理解法律的“效率”提供了一个强有力的分析工具箱，绝对不是轻松的读物，但回报是巨大的知识结构升级。

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这是一本真正将“实践指导”融入“理论构建”的典范之作。我从事项目融资工作多年，总觉得在处理大型、长期、高风险的合同结构时，总有一层“看不见的墙”，让我们难以完全优化条款设计。这本书恰恰就帮我找到了突破口。它对“履约保证”和“风险分配”的分析，特别是针对那些涉及多方利益主体的复杂交易时，如何通过构建分层级的违约责任机制来保持整体的激励一致性，简直是教科书级别的示范。书中对“机会主义行为”的预测和预防机制的细致拆解，让我重新审视了我们目前所采用的几种标准合同模板的潜在漏洞。与其他侧重于解释现行法律条文的书籍不同，它更像是一本“如何设计更优合同”的工程师手册，只不过这里的“材料”是经济激励和法律约束。我特别喜欢它在论述中保持的那种批判性思维，它不断地提醒读者：合同的价值不在于它有多么详尽，而在于它在预期之外的情况下，能否以最低的摩擦成本引导各方回到最优路径上来。

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说实话，我最初抱着一种审视的态度打开这本书，毕竟“经济学”和“合同”的结合，很容易沦为理论的堆砌，让人望而却步。然而，这本书的叙事节奏和案例选择极其出色，它成功地将那些晦涩的经济模型“翻译”成了清晰的商业语言。最让我印象深刻的是它对“关系型合同”的探讨，这部分内容打破了我以往对合同的刚性认知。作者通过分析长期合作关系中，那些未明确写在纸面上的默契和信任如何被嵌入到合同的弹性条款中，来降低未来的不确定性。这种对“软性”契约要素的量化分析，展现了一种极其细腻的洞察力。它不像教科书那样板着脸孔说教，反而更像是一位经验丰富的大律师，带着你在真实的商业谈判桌上走一遭，告诉你什么时候坚持原则，什么时候需要灵活变通。这本书的价值就在于，它教会我们如何用经济学的理性光芒，去照亮合同条款背后的真实意图和潜在后果。读完后，我对合同的理解不再是静止的文本，而是一个动态的、不断演化的风险管理工具。

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