商空間與粒計算 pdf epub mobi txt 電子書下載2026

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頁數:262

译者:

出版時間:2010-6

價格:60.00元

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isbn號碼:9787030279330

叢書系列:

圖書標籤:

商空間
粒計算
數據挖掘
模式識彆
人工智能
決策支持係統
粗糙集
信息係統
知識發現
數據分析

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具體描述

《商空間與粒計算:結構化問題求解理論與方法》特邀商空間理論及粒計算領域國內外知名華人專傢，分彆對結構化問題求解的商空間與粒計算理論與方法進行瞭討論，給齣該理論與方法的新研究成果及其研究進展。內容涉及結構化問題求解的數學模型、理論框架、基於商空間的支持嚮量機、商空間鏈、分層遞階商空間的粗糙集模糊度度量、自主計算等方麵，並深入討論瞭信息理論的粒計算研究、圖像的結構化描述與識彆、基於領域知識的數據變換等問題。文中通過豐富的文獻資料和研究工作，對結構化問題求解的粒計算研究的已有成果及當前的最新進展做齣迴顧和分析，對學術研究有重要的參考價值。

現代金融工程中的量化策略與風險管理作者： [請在此處填寫作者姓名，例如：李明] 齣版社： [請在此處填寫齣版社名稱，例如：經濟科學齣版社] 齣版年份： [請在此處填寫齣版年份，例如：2024年] --- 內容簡介本書深入探討瞭在高度復雜和動態變化的現代金融市場中，如何構建、實施和管理量化交易策略，並係統性地闡述瞭先進的風險管理技術。本書旨在為金融工程師、量化分析師、基金經理以及對現代金融理論與實踐感興趣的高級學生提供一個全麵、嚴謹且實用的參考框架。本書的結構分為基礎理論、策略構建、高頻交易機製、風險建模與管理四個核心部分，力求在理論深度與實踐應用之間取得精妙的平衡。第一部分：金融市場的基礎理論與計量經濟學基礎本部分首先迴顧瞭資産定價的基本模型，如資本資産定價模型（CAPM）和套利定價理論（APT），並引入瞭更具適應性的動態套利模型。重點章節在於介紹現代金融計量經濟學的核心工具。 1.1 隨機過程在金融中的應用：詳細闡述瞭布朗運動（Wiener Process）、伊藤積分（Itô Integral）及其在模擬資産價格路徑中的應用。我們探討瞭跳躍-擴散模型（Jump-Diffusion Models），如 Merton 模型，以更好地捕捉市場中的極端事件和非連續性。 1.2 時間序列分析與波動率建模：深入解析瞭金融時間序列的特性，如異方差性、自相關性及非平穩性。重點介紹瞭廣義自迴歸條件異方差模型（GARCH）的各種擴展形式，包括 EGARCH、GJR-GARCH，以及用於多變量時間序列分析的嚮量自迴歸模型（VAR）和協整分析。對波動率的精確估計是風險管理和期權定價的前提，本節提供瞭大量的實證案例來驗證不同模型的擬閤優度。 1.3 市場微觀結構概述：在現代電子化交易環境中，市場微觀結構（Market Microstructure）對策略的執行至關重要。本章探討瞭訂單簿的動態、最優執行理論（Optimal Execution Theory），以及延遲、滑點和市場衝擊成本的量化分析。第二部分：量化交易策略的構建與優化本部分聚焦於如何將理論模型轉化為可操作的交易信號，並涉及從傳統因子模型到機器學習方法的廣泛主題。 2.1 因子模型與阿爾法挖掘：詳盡梳理瞭經典的多因子模型（如 Fama-French 三因子及五因子模型），並超越瞭傳統的宏觀經濟因子，轉嚮挖掘市場情緒、技術指標和另類數據（Alternative Data）驅動的“阿爾法因子”。書中提供瞭構建正交化因子組閤的係統方法，以隔離和測試特定因子的預測能力。 2.2 統計套利策略的實現：統計套利是量化交易的核心領域之一。本章詳細介紹瞭協整（Cointegration）在配對交易（Pairs Trading）中的應用，包括如何使用 Johansen 檢驗確定協整秩，以及如何構建基於均值迴歸（Mean Reversion）的交易係統。同時，書中也討論瞭濛特卡洛模擬在構建動態對衝比率中的應用。 2.3 機器學習在預測中的應用：考察瞭先進的機器學習算法在時間序列預測中的潛力與陷阱。內容涵蓋瞭支持嚮量機（SVM）、隨機森林（Random Forests），以及深度學習，特彆是長短期記憶網絡（LSTM）和捲積神經網絡（CNN）在處理高頻數據和捕捉非綫性關係上的優勢。特彆強調瞭模型的可解釋性（Interpretability）和過擬閤（Overfitting）的規避策略。 2.4 交易成本與滑點管理：任何策略的淨收益都受交易成本的侵蝕。本章量化瞭顯性成本（傭金）和隱性成本（市場衝擊）。重點介紹瞭基於智能訂單路由（Smart Order Routing, SOR）的執行算法，例如 TWAP（時間加權平均價格）和 VWAP（成交量加權平均價格）的自適應變種，旨在最小化執行滑點。第三部分：高級衍生品定價與風險對衝本部分擴展瞭對復雜金融工具的分析，特彆是期權和信用衍生品，並側重於動態對衝技術。 3.1 隨機波動率模型：對 Black-Scholes 模型的局限性進行瞭深入分析，重點介紹瞭隨機波動率模型（Stochastic Volatility Models），如 Heston 模型，它允許波動率本身服從隨機過程。書中詳細推導瞭 Heston 模型的偏微分方程（PDE）解法，並討論瞭其在波動率微笑（Volatility Smile）擬閤上的優越性。 3.2 信用風險建模：探討瞭信用違約互換（CDS）的市場定價和風險度量。內容包括結構化模型（如 Merton 模型）和簡化模型（如 Jarrow-Turnbull 模型）在估計違約概率（PD）和違約損失率（LGD）中的應用。 3.3 動態對衝與 Delta 中性策略：詳細分析瞭 Delta 對衝的動態調整過程，並引入瞭 Gamma、Vega 等高階希臘字母對衝的必要性。討論瞭在離散交易環境下，如何處理對衝誤差（Hedging Error）以及如何構建相對穩健的 Delta-Gamma 中性投資組閤。第四部分：係統性風險管理與迴測框架風險管理是量化投資的生命綫。本部分提供瞭從單頭寸到整個投資組閤層麵的風險控製工具集。 4.1 波動率與尾部風險度量：超越傳統的標準差，本書重點介紹瞭對市場“黑天鵝”事件敏感的風險指標。詳細講解瞭在險價值（Value-at-Risk, VaR）的計算方法（曆史模擬法、參數法、濛特卡洛法），並著重分析瞭其局限性，進而引入瞭條件在險價值（Conditional VaR, CVaR）或期望短缺（Expected Shortfall, ES）作為更穩健的尾部風險度量標準。 4.2 投資組閤優化與約束：介紹瞭均值-方差優化（Markowitz 模型）的擴展，包括風險平價（Risk Parity）策略的構建，該策略側重於貢獻度而非資本分配。對於高維度投資組閤，書中探討瞭貝葉斯方法和簡化均值化方法來穩定估計誤差。 4.3 魯棒性測試與迴測的陷阱：強調瞭策略迴測（Backtesting）的嚴謹性。內容包括如何準確模擬交易成本、處理幸存者偏差（Survivorship Bias）、前視偏差（Look-Ahead Bias）和數據挖掘偏差。書中提供瞭一個詳盡的清單，指導讀者識彆和規避迴測過程中常見的、可能導緻策略在實盤中失敗的陷阱。魯棒性測試（如壓力測試和樣本外測試）被視為策略通過實盤檢驗前的必要步驟。 --- 目標讀者：本書麵嚮具有紮實數學和統計學背景，希望深入理解和應用現代金融工程技術的專業人士。它不僅是理論研究的參考書，更是指導量化實踐的案頭必備手冊。通過閱讀本書，讀者將能夠掌握從數據獲取到策略部署、風險監控的全流程量化分析技能。