具体描述
《复变函数与积分变换(第2版)》是普通高等教育“十一五”国家级规划教材，第一版是教育科学“十五”国家规划课题研究成果，是结合本学科的发展趋势，在教学实践的基础上编写而成的。在编写的过程中始终遵循着为专业课打好基础，培养学生的数学素质，提高其应用数学知识解决实际问题的能力的原则。在具体内容编写上力求做到：分析客观事物——建立概念——发展理论——应用理论解决实际问题。在组织编排上，强调将基础知识的学习，数学思想、方法的学习，能力的培养孕育其中；强调理论的应用性及其与计算机的结合；强调与高等数学相呼应。《复变函数与积分变换(第2版)》具有体系严谨，逻辑性强，内容组织由浅人深，理论联系实际，适应新形势要求，讲授方式灵活等特点。
《复变函数与积分变换(第2版)》内容分为第一篇、第二篇、数学实验三部分。第一篇为复变函数，共7章，主要内容是：复数与复变函数，导数，积分，级数，留数，保形映照及解析函数对平面向量场的应用。第二篇为积分变换，共2章，主要内容是：傅里叶变换，拉普拉斯变换。数学实验的主要内容为数学软件的应用和积分变换的部分程序。
好的，以下是一份关于一本假设的、内容与《复变函数与积分变换》无关的图书的详细简介。 --- 《现代金融市场分析与量化策略构建》 导言：驾驭复杂性的新范式 在当代全球经济的宏大图景中，金融市场以其瞬息万变、高度关联和内在非线性的特点，构成了现代商业和投资决策的核心。理解和驾驭这种复杂性，已成为专业投资机构、风险管理部门以及高净值投资者的核心竞争力。《现代金融市场分析与量化策略构建》正是为应对这一挑战而编写的，它是一本面向资深金融从业者、量化分析师和经济学高级研究生的实践指南与理论深化之作。本书摒弃了传统的、基于静态均衡假设的分析框架，转而采用动态系统、大数据和机器学习的视角，构建了一套全面、前瞻性的现代金融市场分析体系。 第一部分：市场结构与微观动力学 本书的开篇着重于对现代金融市场结构进行深层剖析。我们不再将市场视为一个简单的供需曲线交点，而是将其视为一个复杂的自适应系统。 第1章：市场微观结构的高级视角 本章深入探讨了订单簿的动态演化、高频交易（HFT）的结构影响以及延迟敏感型策略的相互作用。重点分析了闪电崩盘（Flash Crashes）的成因机制，引入了基于多主体模型（Agent-Based Modeling, ABM）来模拟市场流动性的瞬时枯竭与恢复过程。我们探讨了不同交易机制（如中心化交易所、暗池、去中心化金融DeFi协议）如何影响信息传播速度与价格发现效率。 第2章：信息流、异质信念与羊群行为 不同于假设市场参与者具有完全理性，本章引入了信息不对称和异质信念的理论模型。通过引入“有限理性”的概念，我们分析了社交媒体情绪、专家意见以及噪音交易对资产价格的非线性影响。章节详细阐述了如何利用自然语言处理（NLP）技术对海量新闻和社交数据进行情感量化，并将其嵌入到交易信号生成模型中。 第3章：波动率的非线性建模 波动率是衡量市场风险的核心指标。本书超越了传统的ARCH/GARCH族模型，引入了随机波动模型（Stochastic Volatility Models, SVM）的最新进展，特别是Heston模型的扩展形式。更重要的是，我们探讨了高频数据下实现波动率（Realized Volatility）的精确估计方法，并阐述了如何利用这些高频信息来改进日内风险对冲策略。 第二部分：高级量化模型与机器学习应用 本部分是本书的核心，旨在为读者提供构建和实施前沿量化交易策略所需的工具箱。 第4章：高维时间序列的因子建模 现代金融市场的有效性越来越依赖于从海量数据中提取的因子。本章系统地介绍了Fama-French五因子模型之外的“替代性因子”，包括动量、价值、质量、情绪和流动性因子。重点在于因子选择的严谨性，包括使用LASSO、Ridge回归等高维统计方法进行因子筛选，并探讨了因子之间的共线性问题及解决之道。 第5章：深度学习在金融预测中的前沿应用 本章全面回顾了深度学习在时间序列预测中的应用。我们不仅介绍了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在捕捉长期依赖性上的优势，更侧重于介绍Transformer模型（及其在时间序列上的变体）在处理多模态数据（如价格序列、文本信息）时的前沿应用。实践部分提供了如何处理时间序列数据的标签设置、欠采样与过拟合问题的详细案例。 第6章：强化学习与最优执行策略 最优执行（Optimal Execution）是决定交易策略净收益的关键环节。本章将强化学习（Reinforcement Learning, RL）框架引入到交易执行领域。我们构建了基于Actor-Critic架构的智能体，用于实时决策何时、以何种规模提交订单，以最小化市场冲击成本（Market Impact Cost）。详细分析了如何将交易环境建模为马尔可夫决策过程（MDP），以及在非平稳市场环境中保持策略鲁棒性的方法。 第三部分：风险管理、稳健性与回测工程 一个成功的量化策略，其稳健性远比短期的高收益更为重要。本书的最后部分聚焦于量化策略的生命周期管理。 第7章：尾部风险与极端事件建模 传统的正态分布假设在金融尾部风险面前是灾难性的。本章重点讲解了基于极值理论（Extreme Value Theory, EVT）的风险度量方法，特别是Peak Over Threshold（POT）模型在计算更精确的条件风险价值（CVaR）中的应用。我们还讨论了如何利用Copula函数来建模不同资产类别之间的依赖结构，尤其是在市场压力时期，这种非线性依赖关系如何主导系统性风险的传导。 第8章：量化策略的稳健性检验与回测陷阱 回测（Backtesting）的科学性直接决定了策略的实盘表现。本章深入揭示了回测过程中常见的偏差，如幸存者偏差、前视偏差（Look-Ahead Bias）和数据挖掘偏差。我们详细介绍了交叉验证在时间序列中的正确应用（如滚动原点交叉验证），并阐述了“样本外”数据的模拟与压力测试的重要性。 第9章：交易成本的精细化估算与组合优化 交易成本远不止于佣金。本章将滑点（Slippage）、市场冲击和机会成本纳入投资组合构建的约束条件。在组合优化方面，本书超越了传统的均值-方差模型，引入了基于预期缺口风险（Expected Shortfall）的优化方法，并利用凸优化算法来求解大规模、高频的投资组合再平衡问题。 结语：面向未来的金融工程 《现代金融市场分析与量化策略构建》旨在提供一套连贯的、面向实践的思维框架。它要求读者不仅掌握扎实的数学基础，更要理解现代计算工具和新兴数据源的潜力。通过本书的学习，读者将能够独立设计、测试和部署能够在复杂且动态变化的市场环境中保持竞争力的金融策略。 ---
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