金融计算与编程：基于MATLAB的应用（第二版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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曹志广 著

图书标签:

• 金融计算
• MATLAB
• 金融工程
• 数值计算
• 编程
• 投资分析
• 量化金融
• 金融建模
• 高等教育
• 理工科

出版社： 上海财经大学出版社

ISBN：9787564227272

版次：2

商品编码：12214461

包装：平装

丛书名： 金融市场与风险管理系列教材

开本：16开

出版时间：2017-10-01

用纸：胶版纸

页数：465

字数：638000

正文语种：中文

内容简介

　　《金融计算与编程：基于MATLAB的应用（第二版）》第一版于2013年5月出版，得到了广大师生的肯定，许多兄弟院校老师将《金融计算与编程：基于MATLAB的应用（第二版）》作为“金融计算”课程的教材。《金融计算与编程：基于MATLAB的应用（第二版）》第二版做了如下修改：
　　（1）订正了第一版中的多处文字和公式表述错误。
　　（2）为每一章增加了课后复习和思考题，方便教师的教学工作。
　　（3）新增了第十三章“数据挖掘偏差检验方法及其应用”。
　　（4）对部分章节内容做了拓展和延伸。
　　《金融计算与编程：基于MATLAB的应用（第二版）》内容主要针对金融领域的研究人员，在实际金融市场中应用金融理论进行量化投资分析的从业人员，以及有可能从事金融领域研究或应用的金融专业的高年级本科生、硕士和博士研究生。其中，第一章到第三章的内容为基础篇，第四章到第十三章的内容为金融领域中的应用篇。每章的具体内容如下：
　　第一章介绍MATLAB的基本入门知识。第二章介绍计算中的误差问题。第三章是数据的读入和基本的统计分析。第四章是回归分析。第五章是金融分析中的优化问题。第六章是极大似然估计。第七章是广义矩估计。第八章是金融资产收益率的波动率估计。第九章是风险价值和条件风险价值的估计。第十章是利率曲线估计。第十一章是期权定价的数值方法。第十二章是状态空间模型在金融中的应用。第十三章是数据挖掘偏差检验方法及其应用。
　　需要读者注意的是，书中的某些函数可能在低一些版本的MATLAB环境下无法运行，另外，由于MATLAB版本更新比较快，书中的一些函数在比较新的MATLAB版本中可能无法使用，具体参见MATLAB版本的更新说明。

内页插图

目录

1 MATLAB入门
1．1 MATLAB简介
1．2 MATLAB编程基础
1．3 编写MATLAB函数
1．4 一个浑沌游戏
1．5 提高MATLAB的运算效率
1．6 商品交换的例子
复习与思考题
参考答案

2 数值计算中的误差和误差传播
2．1 认识计算机如何存储数字
2．2 误差问题的认识
2．3 误差的来源
2．4 误差的度量
2．5 运算中的误差传递
2．6 误差控制
复习与思考题
参考答案

3 数据的读入和基本统计分析
3．1 金融分析中常见的数据格式
3．2 常见的数据获取方式
3．3 EXCEL数据文件的读取
3．4 文本数据文件的读取
3．5 CSV格式和ASCII格式数据的读取
3．6 通过网络获取数据
3．7 数据的预处理
3．8 数据的描述性统计分析
3．9 样本分布
3．10 产生常见分布的随机数及分布检验
3．11 自助法(Bootstrap)
3．12 时间序列的基本统计分析
3．13 常见的假设检验统计方法
3．14 主成分分析方法
3．15 因子分析
复习与思考题
参考答案

4 回归分析
4．1 MATLAB在处理回归分析中的优势
4．2 线性回归
4．3 非线性回归
4．4 核回归
4．5 Fama-MacBeth回归
4．6 分位数回归
4．7 面板数据回归
4．8 我国股票市场日历效应检验
4．9 基于线性回归的方差分解
4．10 回归分析中一些常见问题的讨论
复习与思考题
参考答案

5 金融分析中的优化问题
5．1 线性规划问题
5．2 二次规划问题
5．3 无约束非线性函数最优化问题
5．4 约束非线性函数最优化问题
5．5 局部最优值和全局最优值
5．6 优化问题的金融应用：信息交易模型的最优参数估计
复习与思考题
参考答案

6 极大似然估计
6．1 极大似然估计基本原理
6．2 极大似然估计的MATLAB函数
6．3 基于EM算法的混合正态分布参数估计
6．4 二元选择回归问题中的参数估计
6．5 受限因变量回归模型的参数估计
6．6 上证综合指数收益率广义双曲线分布的极大似然估计
6．7 MP模型的极大似然估计
复习与思考题
参考答案

7 广义矩估计
7．1 广义矩估计的基本原理
7．2 广义矩估计的参数估计
7．3 广义矩估计的MATLAB函数
7．4 广义矩估计的应用
复习与思考题
参考答案

8 波动率的估计
8．1 历史波动率
8．2 移动平均模型
8．3 指数加权平均模型
8．4 ARCH模型
8．5 GARCH模型
8．6 多元GARCH模型
8．7 GARCHSK模型
8．8 波动率估计的应用：股指期货的套利交易
复习与思考题
参考答案

9 风险价值和条件风险价值的估计
9．1 VaR和CVaR的定义
9．2 基于Cornish-Fisher展开式的VaR和CVaR
9．3 基于正态分布的VaR和CVaR
9．4 基于蒙特卡罗模拟的VaR和CVaR
9．5 基于历史模拟的VaR和CVaR
9．6 极值理论与VaR和CVaR
9．7 均值一方差有效前沿与均值一VaR及均值一CVaR有效前沿
9．8 不同VaR模型套期保值效果的比较
复习与思考题
参考答案

10 远期利率曲线估计
10．1 即期利率与远期利率
10．2 样条法估计利率曲线
10．3 Svensson模型估计利率曲线
复习与思考题
参考答案

11 期权定价的数值方法
11．1 二叉树
11．2 三叉树
11．3 二叉树与期权定价
11．4 蒙特卡罗模拟和期权定价
11．5 有限差分方法和期权定价
11．6 期权定价的应用：银行理财产品的定价
11．7 期权定价的应用：累积股票期权的定价
复习与思考题
参考答案

12 状态空间模型在金融中的应用
12．1 状态空间模型
12．2 状态空间模型与其他时间序列模型
12．3 卡曼滤波与不可观测变量的估计
12．4 卡曼滤波的MATLAB程序
12．5 状态空间模型的参数估计
12．6 应用状态空间模型研究我国封闭式基金的折价行为
12．7 我国ETF基金的折溢价行为及波动性研究①
复习与思考题
参考答案

13 数据挖掘偏差的检验方法和应用
13．1 数据挖掘和数据挖掘偏差的检验方法
13．2 数据挖掘偏差检验的MATLAB函数
13．3 数据挖掘偏差和技术交易规则在我国股票市场的有效性
复习与思考题
参考答案
参考文献

前言/序言

　　《金融计算与编程——基于MATLAB的应用》第一版于2013年5月出版，得到了许多师生的肯定，一些兄弟院校老师将本书作为“金融计算”课程的教材。尽管第一版进行了仔细的校对，但我在教学过程中还是发现了书中存在的不少错误，同时，第一版中的许多内容也需要得到扩充。本书第二版具体做了如下修改：
　　1.订正了第一版中的多处文字和公式表述错误。
　　2.为每一章增加了课后复习和思考题，方便教师的教学工作。
　　3.新增了第13章“数据挖掘偏差的检验方法和应用”。
　　4.原有部分章节内容做了拓展和延伸，具体各章的增加内容如下：
　　第3章：新浪实时数据的获取，Wind数据的获取，协整检验；
　　第4章：分位数回归，面板数据回归；
　　第5章：再抽样前沿组合，组合投资模型的实际应用；
　　第6章：基于EM算法的混合正态分布参数估计MP模型的极大似然估计；
　　第11章：重点抽样法；
　　第12章：状态空间模型在ETF折溢价研究中的应用。
　　这本书的内容主要针对金融领域从事研究的研究人员，在实际金融市场中应用金融理论进行量化投资分析的从业人员，以及有可能从事金融领域研究或应用的金融专业的高年级本科生、硕士和博士研究生。对于缺乏金融学理论和计量经济学基础的读者而言，本书中的许多内容可能是艰涩和难懂的。
　　下面简单介绍一下本书的主要内容。第1章到第3章的内容为基础篇，第4章到第13章的内容为金融领域中的应用篇。需要读者注意的是，本书中的所有函数均适用于MATLAB7.1或以上版本。书中的某些函数可能在低一些版本的MATLAB环境下无法运行，另外，由于MATLAB版本更新比较快，书中的一些函数在比较新的MATLAB版本（如2014以上版本）中可能无法使用，具体参见MATLAB版本的更新说明。
　　第1章介绍MATLAB的基本入门知识。这主要是为了方便不熟悉MATLAB的读者能够在最短的时间内了解和熟悉MATLAB，当然熟悉MATLAB的读者可以跳过这部分内容。
　　第2章介绍计算中的误差问题，大部分初次从事数值计算的读者可能很少会想到计算机在有的时候计算出来的结果错得离谱，因此，我特别编写单独的一章来介绍这个问题。第3章是数据的读入和基本的统计分析，这是实证研究和数据分析的基本前提。主要介绍如何读人EXCEL、CSV等数据类型的数据文件，如何通过网络从Yahoo、新浪以及Wind等途径获取数据，还有金融统计分析中经常使用到的MATLAB函数的调用。
　　第4章是回归分析。在长期的研究和教学过程中，我发现回归分析在金融研究和金融模型的实际应用过程中非常重要，因此，这章比较详细地介绍了线性回归、非线性回归以及核回归、分位数回归和面板数据回归等常用的回归分析方法，以及所使用的MATLAB函数，这些函数大部分都是作者基于金融研究的实际需要而编写的。
　　第5章是金融分析中的优化问题，在金融研究和应用中，优化问题是不可避免的。在很多情形下，我们很难找到优化问题的全局优解，经常会陷入局部优解的陷阱。这一章主要介绍我们在金融中经常遇到的一些优化问题，以及如何借助MATLAB的帮助比较顺利地找到这些问题的优解。
　　第6章是极大似然估计，金融模型都是对现实市场的一种近似刻画，金融模型中的参数估计通常要借助实际数据进行估计，而极大似然估计就是一种常用的参数估计方法。这章介绍了极大似然估计的基本原理，并给出了极大似然估计相应的MATLAB函数，借助该函数读者可以方便地进行许多金融模型的参数估计。
　　第7章是广义矩估计，广义矩估计是一种非常一般化的估计参数的方法，普通最小二乘法和极大似然估计方法都可以看成是广义矩估计的特例。因此，广义矩估计在金融研究和实际应用中具有非常广泛的应用。这章介绍了广义矩估计的基本原理，并给出了广义矩估计相应的MATLAB函数。最后结合常用的刻画利率随机过程的利率模型，使用实际的市场数据，详细地介绍了如何编写用于广义矩估计的矩条件函数进行参数估计。
　　第8章是金融资产收益率的波动率估计，波动率估计在风险估计、资产定价和套期保值等方面有着十分重要的意义。这章主要介绍常用的波动率估计方法，比如：ARCH、GARCH、多元GARCH等方法，也包含了GARCHSK等不太常见的波动率估计方法。
　　第9章是风险价值和条件风险价值的估计。这章主要介绍了估计风险价值和条件风险价值的一些常用方法：基于正态分布的估计、基于历史数据经验分布的估计、基于Cornish-Fisher展开式和极值理论的估计等，也讨论了将波动率替代为风险价值和条件风险价值后，经典的马克维茨的前沿组合的变化情况。
　　第10章是利率曲线估计，利率的期限结构在资产定价中有着十分重要的作用。这章给出了样条法和Svensson模型估计远期利率曲线和即期利率曲线的MATLAB函数，并结合市场实际国债数据详细地介绍了这些函数的调用方法。
　　第11章是期权定价的数值方法，主要介绍二叉树方法为欧式和美式期权定价的MATLAB函数，蒙特卡罗模拟方法为欧式、亚式和美式期权定价的MATLAB函数以及当标的资产收益服从非正态分布时的期权产品定价的MATLAB函数，有限差分方法为欧式期权定价的MATLAB函数等。
　　第12章是状态空间模型在金融中的应用。本章介绍了利用卡曼滤波对某些不可观测的变量进行估计的MATLAB函数，还介绍了状态空间模型在我国封闭式基金折价行为以及ETF折溢价行为实证研究中的具体应用。
　　第13章是数据挖掘偏差的检验方法及其应用。本章主要介绍金融研究和实践中广泛采用的数据挖掘技术所带来的数据挖掘偏差效应，以及如何利用真实性检验（RC）、SPA检验、SRC、SSPA、SRC（K）、SSPA（K）和FDR等检验方法将这些数据挖掘偏差效应纠正后，真正探测出数据背后隐藏的规律。我们给出了这些检验的MATLAB函数，以及在实证研究中如何使用这些函数的例子。
　　最后的参考文献部分仅列出了一些重要的参考文献，其他在正文中引用的文献对读者阅读本书并不十分重要，因此并未在最后的参考文献中列出。尽管我多次校对文中的各处细节，本书依然可能存在各种错误，欢迎读者通过邮箱caozhiguang@shufe.edu.cn与我沟通。对于使用本书作为教材的教师同行，我非常乐意提供电子版的PPT和教材中自编的MATLAB函数，如有需要，也请通过E-mail与我联系。
　　曹志广
　　2017年5月

金融计算与编程：基于MATLAB的应用（第二版） 一、本书概述 本书旨在为金融从业者、研究人员以及对金融领域感兴趣的编程爱好者提供一套系统、实用的金融计算与编程解决方案。第二版在原有基础上，进一步深化了内容，更新了前沿技术，并增加了大量实际案例，力求帮助读者掌握利用MATLAB这一强大的工程计算软件进行金融分析、建模和开发的必备技能。 二、核心内容解析 本书内容涵盖了金融领域中广泛应用的计算方法和编程技术，主要包括以下几个方面： 1. 金融数学与统计基础： 时间序列分析： 详细介绍ARIMA模型、GARCH模型等经典的金融时间序列模型，讲解如何利用MATLAB进行模型的识别、估计、检验和预测。内容将涵盖平稳性检验、自相关与偏自相关分析、模型参数的极大似然估计、模型残差诊断等关键步骤。 风险度量与管理： 深入探讨VaR（Value at Risk）、CVaR（Conditional Value at Risk）等风险度量方法，并讲解如何使用MATLAB进行蒙特卡罗模拟、历史模拟等方法来计算和分析风险。还将涉及压力测试、情景分析等风险管理工具的应用。 期权定价理论： 详细阐述Black-Scholes模型、二叉树模型等经典期权定价模型，并教授如何用MATLAB实现这些模型的数值计算，包括欧式期权、美式期权以及一些奇异期权。内容会深入到模型的推导过程以及数值方法的实现细节。 统计推断与回归分析： 复习和讲解在金融数据分析中常用的统计推断方法，如假设检验、置信区间估计。重点介绍多元线性回归、广义线性模型等在金融中的应用，例如分析影响股票收益率的因素，或预测信贷违约概率。 2. 金融数据处理与可视化： 数据获取与清洗： 介绍如何通过MATLAB连接数据库、导入Excel、CSV等多种格式的金融数据，并讲解数据清洗的常用技巧，如缺失值处理、异常值检测与修正、数据标准化等。 数据结构与管理： 讲解MATLAB中适合处理金融数据的各种数据结构，如表格（table）、结构体（struct）和时间序列对象（timeseries）。提供高效的数据组织、查询和操作方法。 金融数据可视化： 强调数据可视化在金融分析中的重要性。教授如何使用MATLAB强大的绘图功能，创建各种类型的图表，如折线图、K线图、柱状图、散点图、热力图等，以直观地展示金融数据的特征、趋势和关系。 3. 金融建模与仿真： 投资组合管理： 讲解现代投资组合理论（MPT）的核心概念，包括均值-方差分析、有效前沿的构建，并指导读者如何利用MATLAB实现投资组合的优化，如求解均值-方差组合、最小化风险组合等。 资产定价模型： 介绍CAPM（Capital Asset Pricing Model）、APT（Arbitrage Pricing Theory）等资产定价模型，并教授如何使用MATLAB进行模型的实证检验和参数估计。 数值方法在金融中的应用： 深入讲解蒙特卡罗模拟在金融工程中的广泛应用，包括期权定价、风险管理、资产组合仿真等。还会介绍其他重要的数值方法，如有限差分法、有限元法在某些金融问题求解中的应用。 交易策略开发与回测： 指导读者如何利用MATLAB开发量化交易策略，包括技术指标的实现、交易规则的设定，以及如何进行历史数据的回测，评估策略的盈利能力和风险。 4. MATLAB编程实践： MATLAB基础语法与函数： 系统回顾MATLAB的基本语法，包括变量、数据类型、运算符、控制流语句（if, for, while）、函数定义等。 面向对象编程（OOP）： 介绍MATLAB的面向对象编程特性，讲解类、对象、属性、方法等概念，并展示如何利用OOP来构建更具结构化和可维护性的金融模型。 MEX函数与外部接口： 讲解如何通过MEX函数调用C/C++等语言编写的程序，以提高计算效率；介绍如何与其他软件（如Excel、Python）进行数据交互。 代码优化与调试： 提供提高MATLAB代码运行效率的技巧，包括向量化、矩阵运算等；教授有效的调试方法，帮助读者快速定位和解决代码中的错误。 三、本书特色与亮点 实战导向： 全书紧密结合金融实际业务场景，提供了大量可直接运行的MATLAB代码示例，使读者能够学以致用。 循序渐进： 内容从基础概念讲起，逐步深入到复杂的金融模型和编程技术，适合不同背景的读者。 理论与实践结合： 在讲解理论模型的同时，注重其在MATLAB中的具体实现，帮助读者理解模型背后的数学原理以及如何在代码中体现。 前沿性： 紧跟金融科技发展潮流，更新了部分前沿算法和工具的应用介绍。 全面性： 覆盖了从基础数据处理到复杂模型构建的金融计算与编程全流程。 四、目标读者 金融机构从业人员（如交易员、风险分析师、投资经理、量化分析师、产品经理等） 金融学、经济学、统计学、数学等相关专业的学生和研究生 希望掌握金融量化分析与编程技能的程序员 对金融计算与建模感兴趣的学术研究人员 五、学习本书能收获什么？ 通过学习本书，读者将能够： 熟练掌握利用MATLAB进行金融数据处理、分析与可视化。 理解并实现多种重要的金融数学与统计模型。 构建和优化投资组合，进行风险度量与管理。 开发和回测量化交易策略。 提升MATLAB编程能力，解决复杂的金融计算问题。 为进一步深入研究金融工程、量化投资等领域打下坚实基础。 本书旨在成为您在金融计算与编程领域探索和实践的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

在金融领域，效率和准确性是生存和发展的关键。《金融计算与编程：基于MATLAB的应用（第二版）》这本书，对于我来说，不仅仅是一本技术手册，更是一种提升效率、优化流程的利器。过去，很多复杂的金融计算和模型分析，需要耗费大量的时间和精力进行手工处理，这不仅效率低下，而且容易出错。MATLAB作为一款功能强大的数值计算和可视化软件，在金融领域的应用前景一直备受关注。而本书则将MATLAB在金融领域的各种应用进行了系统性的梳理和深入的讲解，为我们提供了一个非常实用的解决方案。我印象深刻的是书中对各种金融模型的讲解，它们不仅解释了模型背后的理论，更重要的是，它提供了清晰的代码实现，让我们能够亲手实践，并对模型进行深入的理解和探索。第二版的更新，我预计会包含更多与金融科技（FinTech）相关的内容，例如利用MATLAB进行高频交易策略的回测、大数据分析在金融领域的应用、以及机器学习在金融风险预测中的应用等。这些内容无疑将使本书更具前瞻性和实用性，帮助我们应对当前金融市场快速变化的挑战。我非常期待能够通过学习本书，掌握更先进的金融计算和编程技术，为我的工作带来实质性的提升。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对于我这样一个希望在金融领域深耕，又对技术工具充满好奇的学习者来说，无疑是及时雨。我一直认为，在当今金融市场，单纯的金融理论知识已经不足以应对复杂的挑战，熟练掌握编程工具，将理论转化为实际的分析能力，是至关重要的。而《金融计算与编程：基于MATLAB的应用（第二版）》恰恰提供了一个完美的平台。《金融计算与编程：基于MATLAB的应用（第二版）》这本书的精妙之处在于，它并没有将金融知识和编程技术割裂开来，而是将它们有机地结合在一起。它以金融学中的核心问题为出发点，然后逐步引导读者如何利用MATLAB强大的功能来解决这些问题。从基础的金融数据分析，到复杂的衍生品定价，再到投资组合的优化和风险管理，书中都提供了详细的步骤和清晰的代码示例。第二版的更新，我尤其期待看到关于金融科技（FinTech）领域的一些新内容，例如利用MATLAB进行金融大数据的分析、机器学习在金融市场预测中的应用、以及如何利用MATLAB构建自动化交易系统等。这些前沿技术的引入，将使本书更具时代感和实用性，帮助我们更好地适应金融市场的快速发展。我坚信，通过学习本书，我将能够大大提升我在金融领域的分析和解决问题的能力，为未来的职业发展打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到《金融计算与编程：基于MATLAB的应用（第二版）》时，我首先被其结构所吸引。它并非简单地罗列MATLAB的各种函数，而是将金融学中的核心概念与MATLAB的编程实现紧密地结合起来。我一直对金融工程领域充满兴趣，但苦于缺乏将理论知识转化为实际操作的能力。市面上有很多金融类的书籍，侧重于理论推导，读起来如同天书；也有很多编程类的书籍，却脱离了金融场景。而本书则巧妙地搭建了这座桥梁，它以金融学中的实际问题为出发点，然后逐步引导读者如何使用MATLAB来解决这些问题。无论是基础的金融衍生品定价，还是复杂的资产配置和风险管理，书中都提供了清晰的步骤和代码示例。我特别欣赏书中对于不同算法的讲解，不仅仅是给出一堆代码，而是解释了算法背后的逻辑和数学原理，以及在金融应用中的优势和局限性。这种深入浅出的讲解方式，对于我这样既想了解金融理论，又想掌握编程技能的学习者来说，简直是福音。第二版的更新，我预感一定包含了更多在金融科技浪潮下涌现的新方法和新工具，例如在机器学习在金融领域的应用、大数据处理技巧等方面，这对于提升我们在快速变化的金融市场中的竞争力非常有帮助。这本书的实用性非常强，我迫不及待地想将其中的知识应用到我自己的学习和研究项目中，我相信它会成为我金融学习道路上不可或缺的助手。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《金融计算与编程：基于MATLAB的应用（第二版）》这本书的核心价值在于它提供了一种将抽象金融理论具象化的路径。很多时候，我们在课堂上学习到的金融模型，如期权定价、资产组合优化等，虽然理论上非常精妙，但在实际操作中却往往难以落地。这本书恰恰解决了这个问题。它以MATLAB为载体，将这些复杂的金融模型一步步地转化为可执行的代码。这使得我们不仅能够理解模型的逻辑，更能够通过实际运行来观察模型的效果，甚至进行参数的调整和优化。我尤其欣赏书中对于案例的选取，它们都紧密贴合金融市场的实际需求，从基础的风险管理到复杂的量化交易策略，都进行了详细的讲解。第二版的更新，我非常期待看到关于人工智能在金融领域的应用，例如如何利用MATLAB的机器学习工具箱来构建预测模型，以及如何处理和分析金融大数据。这些内容将极大地提升本书的实用性和前瞻性，为我们提供应对未来金融市场挑战的有力武器。这本书不仅是学习MATLAB编程的教材，更是理解和应用现代金融工具的指南，我坚信它将成为我金融学习和研究道路上的重要伙伴。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，金融市场的复杂性和动态性要求从业者不仅要有敏锐的洞察力，更要有强大的分析和解决问题的能力。《金融计算与编程：基于MATLAB的应用（第二版）》恰恰提供了一种提升这种能力的方法论。这本书不仅仅是关于MATLAB的教程，它更是一种思维方式的引导。它教会我们如何将金融领域中的挑战，如资产定价的复杂性、风险管理的严峻性、投资组合选择的多样性等，通过编程的手段进行量化和可视化。我曾经在处理大量金融数据时感到力不从心，手动计算和分析效率低下且容易出现错误。而本书提供的MATLAB解决方案，则大大简化了这一过程。它详细讲解了如何利用MATLAB的矩阵运算、数据可视化工具以及各种专业工具箱，来高效地处理和分析金融数据，构建金融模型，并进行模拟和回测。第二版在此基础上，我推测会加入更多关于人工智能、大数据分析以及高性能计算在金融领域的应用，这些都是当前金融科技发展的重要趋势。掌握这些技能，对于任何想要在金融行业保持竞争力的个人来说，都至关重要。这本书不仅为我们提供了一套工具，更重要的是，它培养了我们用技术手段解决金融问题的能力，这在快速变化的金融环境中尤为可贵。我期待通过这本书的学习，能够将理论知识转化为实际的分析能力，为我未来的职业发展添砖加瓦。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对金融市场和技术工具都抱有浓厚兴趣的研究者，《金融计算与编程：基于MATLAB的应用（第二版）》这本书的出现，让我看到了将两者完美结合的可能性。我一直认为，在现代金融领域，仅仅掌握理论知识是远远不够的，熟练运用编程工具进行数据分析、模型构建和策略回测，是提升研究效率和深度的关键。《金融计算与编程：基于MATLAB的应用（第二版）》这本书的独特之处在于，它并非简单地讲解MATLAB的语法，而是将金融学中的核心概念，如金融衍生品定价、风险管理、资产配置等，与MATLAB的编程实现相结合。书中提供的案例，从实际的金融问题出发，通过MATLAB的代码一步步地展示了如何进行分析和求解，这对于我们理解和掌握金融模型非常有帮助。第二版的更新，我特别关注是否加入了更多关于人工智能和大数据在金融领域的应用，例如如何利用MATLAB的机器学习工具箱来处理和分析海量的金融数据，以及如何构建更复杂的预测模型。这些新内容的加入，将使本书更具前瞻性和实用性，帮助我们应对当前金融市场快速变化的挑战。我期待通过这本书的学习，能够更有效地运用编程技能，解决复杂的金融问题，并在学术研究和实际工作中取得更大的成就。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在金融数据分析领域摸索多年的技术人员，我深知一款强大而灵活的编程工具对于提高工作效率和研究深度是多么重要。《金融计算与编程：基于MATLAB的应用（第二版）》的出现，对我来说无疑是一个巨大的福音。MATLAB本身在科学计算和工程领域就有着卓越的表现，而本书将其在金融领域的应用进行了系统性的梳理和深入的讲解，这对于我们理解和解决复杂的金融问题提供了极大的便利。我尤其欣赏本书的结构设计，它不仅仅是罗列MATLAB函数的使用方法，而是将金融学的核心概念，如风险度量、投资组合优化、衍生品定价等，与MATLAB的编程实现紧密地结合起来。书中提供的代码示例，从简单到复杂，都力求做到清晰、高效且易于理解。这使得非计算机专业背景的金融人士，也能快速上手，掌握利用MATLAB进行金融计算和编程的技巧。第二版的更新，我非常期待能够看到更多关于金融大数据处理、机器学习在金融预测模型中的应用、以及利用MATLAB进行金融市场模拟和回测等前沿内容的加入。这些技术的掌握，将使我们能够更深入地洞察金融市场的规律，更有效地进行投资决策，并更好地应对金融市场中的各种风险。我相信，这本书将成为我工作和学习中不可或缺的重要参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，无疑填补了金融领域与编程技术结合的一个重要空白。作为一名长期在金融市场摸爬滚打的从业者，我深知数据分析、模型构建以及风险量化在实际工作中举足轻重的地位。过去，我们依赖于相对基础的工具和繁琐的手工计算，效率低下且容易出错。而《金融计算与编程：基于MATLAB的应用（第二版）》的出现，犹如一位及时雨，为我们提供了一个强大而灵活的平台。MATLAB本身在科学计算领域就享有盛誉，而本书将其在金融领域的应用进行了深入挖掘和系统梳理，这对于我们理解复杂的金融模型，如期权定价、投资组合优化、时间序列分析等，提供了前所未有的便利。书中详实的案例，从理论推导到代码实现，都力求做到清晰易懂，即使是对MATLAB不是非常精通的读者，也能循序渐进地掌握。它不仅仅是一本技术手册，更是一本思维启迪的书，引导我们如何将抽象的金融理论转化为可执行的代码，从而更有效地解决实际问题。尤其是在第二版的更新中，作者很可能根据最新的金融科技发展和MATLAB的软件更新，引入了更多前沿的技术和工具，这对于我们保持在行业内的竞争力至关重要。想象一下，能够快速地搭建一个复杂的风险模型，进行大量的蒙特卡洛模拟，或者对海量交易数据进行回测分析，这些在过去需要耗费大量人力物力才能完成的任务，现在可能通过掌握本书中的技巧就能轻松实现。这本书的价值，不仅仅在于教授一项技能，更在于提升整个金融分析的效率和深度。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对金融市场充满好奇的研究生，我一直在寻找一本能够将理论与实践相结合的优秀教材。《金融计算与编程：基于MATLAB的应用（第二版）》无疑满足了我的需求。这本书的独特之处在于，它并没有将金融知识和编程技术割裂开来，而是将两者深度融合。我了解到，在现代金融领域，尤其是在量化分析、风险管理和金融工程等方向，扎实的编程功底是必不可少的。然而，许多金融理论的推导过程往往相当抽象，如果没有编程工具的辅助，很难将其直观地可视化和验证。这本书恰好填补了这一鸿沟。通过MATLAB这个功能强大的编程平台，本书清晰地展示了如何将复杂的金融模型，如Black-Scholes期权定价模型、VaR（风险价值）计算、投资组合的有效前沿构建等，转化为可执行的代码。这种将理论模型“代码化”的过程，不仅加深了我对金融理论的理解，更重要的是，它让我学会了如何用实际操作来验证和探索这些模型。第二版的更新，我期待它能够涵盖更多前沿的金融科技应用，例如利用MATLAB进行金融大数据的分析、机器学习在预测和交易策略中的应用，以及更高效的并行计算技术等。这些新内容的加入，无疑将使本书在指导学生和从业者应对当今金融市场的挑战方面更具价值。我坚信，通过学习本书，我将能够更自信地在金融研究和实践中运用编程技能，为未来的职业发展打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《金融计算与编程：基于MATLAB的应用（第二版）》这本书的价值，不仅仅在于教授一种编程技能，更在于它提供了一种全新的视角来看待金融问题。我长期以来一直致力于金融研究，深知理论推导的严谨性，但也同样意识到，在现实的金融市场中，许多理论的落地需要强大的计算和编程能力来支撑。这本书恰恰架起了这座桥梁。它以MATLAB这一强大的数学计算软件为平台，将复杂的金融理论，如期权定价模型、投资组合优化、风险度量等，通过具体的代码实现，变得直观易懂，可操作性强。我尤其欣赏书中对于案例的讲解，它们都非常有针对性，能够帮助读者快速地将所学的知识应用到实际的金融场景中。第二版的更新，我非常期待看到更多关于量化交易策略的开发与回测，以及机器学习在金融风险管理和资产定价中的最新应用。这些前沿内容的加入，无疑将使本书更具时效性和指导意义，帮助读者掌握应对当前金融市场挑战的利器。我相信，通过学习这本书，我将能够更深入地理解金融市场，并更有效地运用技术手段解决实际问题，从而在金融领域取得更大的突破。