Practical Business Math Procedures pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Slater, Jeffrey

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2007-10

价格:$ 184.19

装帧:

isbn号码:9780077214579

丛书系列:

图书标签:

• 商业数学
• 实用数学
• 程序
• 计算
• 财务
• 会计
• 商业
• 数学技能
• 程序化
• 应用

好的，这是一本关于高级金融建模与量化策略的图书的详细简介，旨在服务于那些寻求超越基础商业数学范畴，深入探索现代金融市场的专业人士、研究人员及高阶学生。 --- 《超越概率：复杂金融系统中的动态优化与风险建模》 图书导言：量化革命的下一站 在当前这个由大数据、高频交易和算法驱动的金融环境中，传统的商业数学和基础统计方法已不足以应对市场的深度复杂性、非线性和快速演化。《超越概率：复杂金融系统中的动态优化与风险建模》正是在这一背景下应运而生。本书并非对基础算术或日常业务流程的重复阐述，而是致力于为读者提供一套尖端的数学工具箱，用以解析、预测和驾驭全球金融市场的内在结构和潜在危机。 本书将读者从熟练掌握利息计算和基本折现率的层面，直接带入到随机微积分、偏微分方程（PDEs）在金融定价中的应用，以及构建适应性、自学习的量化交易系统的前沿领域。我们关注的重点是不确定性下的决策制定（Decision Making Under Deep Uncertainty），这要求我们超越经典的正态分布假设，转向更具现实捕捉力的重尾分布、跳跃过程和非马尔可夫过程。 第一部分：随机过程与伊藤微积分的深度应用 本部分是全书的理论基石，它将严谨的数学框架应用于金融现象的建模。我们不再满足于简单的线性回归或时间序列分解，而是深入探索连续时间金融模型的数学本质。 第一章：从布朗运动到维纳过程的升华 本章详细剖析了布朗运动作为金融随机性的核心驱动力。我们将详细推导伊藤积分（Itô Integral）的构建过程，强调其与勒贝格-斯蒂尔切斯积分的本质区别，以及为什么它是描述金融资产价格随机游走（如股票价格）的唯一正确工具。章节包含如何利用伊藤等长性（Itô Isometries）进行方差估计和风险预算。 第二章：随机微分方程（SDEs）的金融应用 我们不再停留于基础的几何布朗运动（GBM）。本章聚焦于更复杂的SDEs，例如： 赫斯顿模型（Heston Model）： 引入随机波动率（Stochastic Volatility），使用CIR过程（Cox–Ingersoll–Ross）来描述波动率自身的演化，并推导其对应的Fokker–Planck方程。 Lévy 过程： 探讨具有跳跃特征的资产价格模型，如 Merton 跳跃扩散模型，以及它们如何更好地捕捉市场崩盘和突发事件（Black Swan Events）的概率。 第三章：Black-Scholes-Merton 模型的现代延伸 虽然经典的BSM模型是起点，但本章着重讨论其局限性及如何通过引入更复杂的数学工具进行修正。我们深入研究局部波动率（Local Volatility）和随机局部波动率（Stochastic Local Volatility, SLV）框架，理解Dupire方程在从市场期权价格中反推真实波动率曲面（Volatility Surface）时的核心作用。读者将学习如何使用数值方法（如有限差分法）求解这些复杂的偏微分方程。 第二部分：期权定价、利率结构与风险度量革新 理论必须转化为可操作的定价和风险管理工具。本部分侧重于将随机微积分转化为实际的金融工程解决方案。 第四章：无套利定价与鞅论基础 本章的核心是风险中性测度（Risk-Neutral Measure, $mathbb{Q}$）的概念。我们将通过Girsanov 定理阐述如何从真实世界测度 ($mathbb{P}$) 转换到 $mathbb{Q}$ 测度下，从而实现衍生品的无套利定价。此外，我们将探讨在不完备市场（Incomplete Markets）下，定价集合（Price Set）的概念，以及如何利用鞅最优传输理论（Optimal Transport for Martingales）来界定定价的上下限。 第五章：利率建模的动态范式 我们超越了基础的期限结构理论，转而研究现代利率衍生品的定价。重点解析短期利率模型的演变： Hull-White 模型： 作为 Vasicek 模型的延伸，如何校准到市场零息债曲线。 Heath-Jarrow-Morton (HJM) 框架： 将短期利率视为一个随机过程的演化，并直接对远期利率进行建模。理解 HJM 框架如何自然地嵌入到无套利定价框架中，并应用于 TBA（To Be Announced）市场的定价。 第六章：超越 VaR：面向极值理论的风险管理 传统的风险价值（VaR）在描述尾部风险时存在严重缺陷。本章转向极值理论（Extreme Value Theory, EVT），使用 Peaks Over Threshold (POT) 方法和 Hill 估计量来更准确地估计资产组合在极端市场条件下的损失概率。我们将深入探讨预期缺口（Expected Shortfall, ES），理解其作为更一致和更具凸性的风险度量，在监管资本要求（如 Basel IV）中的核心地位。 第三部分：量化策略、机器学习与高频数据分析 现代金融的实践越来越依赖于计算能力和对高频数据的处理。本部分关注如何利用先进的计算技术开发和实施复杂的交易和投资策略。 第七章：高频数据处理与微观市场结构 本章处理的是秒级甚至毫秒级的市场数据。我们将探讨数据清洗、去噪和时间戳对齐的挑战。核心内容包括： 有效市场假设的微观检验： 使用订单簿不平衡（Order Book Imbalance）作为短期价格动量的预测因子。 信息到达率与市场冲击成本（Market Impact）： 建立模型量化大额订单对短期价格路径的永久性和暂时性影响。 第八章：强化学习在最优执行中的应用 最优交易执行（Optimal Trade Execution）是一个经典的控制问题。本章将强化学习（Reinforcement Learning, RL）框架引入其中。我们将把执行过程建模为马尔可夫决策过程（MDP），使用深度Q网络（DQN）或近端策略优化（PPO）算法，训练智能体自动学习在最小化滑点和冲击成本的同时，完成大额委托单的最佳拆分和时间安排。 第九章：非参数方法与深度学习在预测中的角色 针对金融时间序列的低信噪比和非平稳性，本章探讨如何利用深度学习模型来捕捉复杂的非线性依赖关系： 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）： 用于建模长期依赖和记忆效应。 注意力机制（Attention Mechanisms）： 如何应用于多因子模型中，动态调整不同宏观经济变量或技术指标的权重，以增强预测的适应性。 结论：构建适应性投资组合的未来 全书的最终目标是整合理论深度、工程实践和前沿计算方法，帮助读者构建适应性、鲁棒且能够在高维非线性空间中进行优化的金融模型和交易系统。本书要求读者具备坚实的微积分、线性代数基础，并愿意投入精力掌握随机过程和偏微分方程的严谨性。它是一份献给那些渴望在量化金融的“深水区”航行的专业人士的行动指南。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆