[按需印刷]定量投資分析(原書第2版) (美)理查德 A. 德弗斯科丹尼…|972745 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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美 理查德 A 德弗斯科，丹尼斯 W 著，勞蘭珺 王祺 譯

圖書標籤:

• 定量投資
• 投資分析
• 金融工程
• 風險管理
• 投資策略
• 金融建模
• 期權定價
• 德弗斯科丹尼
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齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111388029

商品編碼：27389241408

叢書名： CFA協會投資係列

齣版時間：2012-07-01

頁數：421

書[0名0]：	定量投資分析(原書[0第0]2版)[按需印刷]|972745
圖書定價：	99元
圖書作者：	(美)理查德 A. 德弗斯科;丹尼斯 W. 麥剋利維;傑拉爾德 E. 平托;戴維 E. 朗剋爾
齣版社：	[1機1] 械工業齣版社
齣版日期：	2012/7/1 0:00:00
ISBN號：	9787111388029
開本：	16開
頁數：	421
版次：	2-1

作者簡介

理查德A．德弗斯科，特許金融分析師，內布拉斯加[0大0][0學0]林肯分校(Nebraska—Lincoln，UNL)金融[0學0]副教授。他於1999年獲得瞭特許金融分析師的執照。德弗斯科是奧馬哈—林肯金融分析師協[0會0]的成員，並且在羅德島[0大0][0學0]獲得瞭管理[0學0]的[0學0]士[0學0]位，在田納西—諾剋斯維爾[0大0][0學0]獲得瞭金融[0學0]博士[0學0]位。丹尼斯W．麥剋利維，特許金融分析師，CFA協[0會0]職業發展部主管。在麥剋利維25年的[0學0]術生涯中，他曾分彆任教於西安[0大0]略[0大0][0學0]、康乃迪剋[0大0][0學0]、羅德島[0大0][0學0](在這裏，他創建瞭一傢由[0學0]生管理的基金)以及巴布森[0學0]院。麥剋利維於1972年在印[0第0]安納[0大0][0學0]獲得瞭生産管理和工業工程的博士[0學0]位，並於1990年獲得瞭特許金融分析師的執照。傑拉爾德E．平托，特許金融分析師，CFA協[0會0]CFA和CIPM項目部的主任。在2002年加入CFA協[0會0]之前，他一直在為有限責任公司、基金[0會0]以及閤夥企業提供投資計劃、投資組閤分析以及定量投資分析方麵的谘詢服務。他也曾[0經0]在紐約市投資和銀行業任職，並在紐約[0大0][0學0]斯特恩[0商0][0學0]院教授過金融[0學0]。平托在布魯剋[0學0]院獲得瞭MBA[0學0]位，在斯特恩[0商0][0學0]院獲得瞭金融[0學0]博士[0學0]位，並於1992年獲得瞭特許金融分析師的執照。戴維E．朗剋爾，特許金融分析師，美[0國0]銀行賈弗瑞公司副主席和研究部[0經0]理。他自1989年起就是明尼蘇達[0大0][0學0]卡爾森管理[0學0]院的兼職教授。朗剋爾在卡爾頓[0學0]院獲得瞭[0經0]濟[0學0][0學0]士[0學0]位，並在麻省理工[0學0]院獲得瞭[0經0]濟[0學0]博士[0學0]位。勞蘭珺，德[0國0]波恩[0大0][0學0]博士，復旦[0大0][0學0] 財務金融係教授、博士生導師，研究方嚮為金 融工程、投資管理。在[0國0]內外重要[0學0]術期刊上 發錶資産定價、投資分析與投資組閤管理等方 麵的論文數十篇。王祺，復旦[0大0][0學0]管理[0學0]院財務金融係博士研究生。

內容簡介

作為CFA協[0會0]投資[0學0]係列叢書中的一本，無論是關注金融的[0學0]生，還是從事投資的業界人士，《定量投資分析》(原書[0第0]2版)適閤每一位對該[0領0]域有興趣的讀者。本書所介紹的全球通用的準則將幫助你理解定量投資方[0法0]，並將這些方[0法0]應用到[0當0]今的投資過程中。 在新的一版中，作者對該[0學0]科中的相關內容進行瞭更新；並對一些主要內容(包括迴歸、時間序列和多因子模型)的錶述和介紹進行瞭修改；此外，還提供瞭更加豐富多彩的投資實例，這些實例反映瞭在[0當0]前投資界中所發生的變化。 《定量投資分析(原書[0第0]2版)》對許多定量分析方[0法0]予以瞭清晰的介紹，並給齣瞭實例，因此非常適閤讀者的自[0學0]和參考。本書討論的主題包括： 貨幣的時間價值 摺現現金流的應用 常用概率分布 抽樣和估計 假設檢驗 相關性和迴歸 多元迴歸和迴歸分析中的一些問題 時間序列分析 投資組閤的概念 每位作者都在書中給齣瞭各自的實踐[0經0]驗及其[0獨0]到觀點，因此，原書[0第0]2版的《定量投資分析》濃縮瞭在[0當0]今瞬息萬變的金融環境中獲得成功所需的所有[0知0]識、技巧和能力。

目錄

《定量投資分析(原書[0第0]2版)》 緻中[0國0]讀者(艾博科) 叢書序(傑夫·狄爾梅爾) 前言(馬剋J.P.安森) 緻謝 [0第0]1章貨幣的時間價值 1．1引言 1．2利率：[0經0]濟[0學0]的解釋 1．3單筆現金流的將來值 1．4現金流序列的將來值 1．5單筆現金流的現值 1．6現金流序列的現值 1．7求解利率、期數或年金支付額 [0第0]2章貼現現金流的應用 2．1引言 2．2淨現值和內部收益率 2．3投資組閤收益的度量 2．4貨幣市場收益率 [0第0]3章統計[0學0]概念和市場收益率 3．1引言 3．2一些基本概念 3．3用頻數分布匯總數據 3．4數據的圖形錶示 3．5集中趨勢的度量 3．6位置的度量：分位數 3．7離散度的度量 3．8收益率分布的對稱性和偏度 3．9收益率分布的峰度 3．10使用幾何平均和算術平均 [0第0]4章概率論中的一些概念 4．1引言 4．2概率、期望值和方差 4．3投資組閤的期望收益和收益的方差 4．4概率論的一些議題 [0第0]5章常用概率分布 5．1引言 5．2離散型隨 [1機1] 變量 5．3連續型隨 [1機1] 變量 5．4濛特卡羅模擬 [0第0]6章抽樣和估計 6．1引言 6．2抽樣 6．3樣本均值的分布 6．4總體均值的點估計和區間估計 6．5抽樣中的若乾問題 [0第0]7章假設檢驗 7．1引言 7．2假設檢驗 7．3關於均值的假設檢驗 7．4關於方差的假設檢驗 7．5其他議題：非參數推斷 [0第0]8章相關性和迴歸 8，1引言 8．2相關性分析 8．3綫性迴歸 [0第0]9章多元迴歸和迴歸分析中的問題 9．1引言 9．2多元綫性迴歸 9．3虛擬變量在迴歸中的使用 9．4迴歸假設的違背 9．5模型設定和設定中的錯誤 9．6因變量是定性變量的模型 [0第0]10章時間序列分析 10．1引言 10．2處理時間序列數據所麵臨的挑戰 10．3趨勢模型 10．4白迴歸時間序列模型 10．5隨 [1機1] 遊走和單位根 10．6移動平均時間序列模型 10．7時間序列模型中的季節性 10．8自迴歸移動平均模型 10．9自迴歸條件異方差模型 10．10兩個以上時間序列的迴歸 10．11時間序列的其他議題 10．12時間序列預測建議采取的步驟 [0第0]11章投資組閤的概念 11．1引言 11．2均值方差分析 11．3均值方差分析在應用中的問題 11．4多因素模型 附錄 術語錶 參考文獻 CFA項目介紹 作者簡介 譯者後記

量化投資的基石：深入解析現代金融的數學引擎 在波詭雲譎的金融市場中，理性與數據正逐漸取代直覺與經驗，成為引領投資決策的關鍵力量。本書並非直接呈現某一本特定書籍的詳細內容，而是旨在為讀者勾勒齣量化投資分析這一廣闊領域的核心脈絡與重要議題。它將帶領我們深入理解那些支撐現代金融市場運轉、驅動資産管理行業發展的數學與統計學工具，揭示數據如何轉化為可操作的投資策略，以及如何構建和優化一套嚴謹的量化投資體係。 量化投資的定義與演進 量化投資，顧名思義，是指利用數學模型、統計方法、計算機算法等量化手段，對金融市場進行分析，從而識彆投資機會、構建投資組閤、進行風險管理並最終實現投資目標的一種投資範式。與傳統的定性分析側重於對公司基本麵、宏觀經濟形勢、行業趨勢等的深入解讀不同，量化投資更關注那些可以被數據捕捉和衡量的模式、關係和規律。 量化投資的興起並非一蹴而就，而是金融工程、計算科學、統計學和經濟學等學科不斷融閤、協同發展的産物。從早期的資産定價模型，如夏普的比率、資本資産定價模型（CAPM），到後來的多因子模型，再到如今人工智能和機器學習在量化投資中的廣泛應用，量化投資的工具箱日益豐富，其分析的深度和廣度也在不斷拓展。本書將引導讀者追溯這一演進曆程，理解不同階段的理論突破和技術革新如何塑造瞭今天的量化投資格局。 核心概念與分析工具 要理解量化投資，首先需要掌握一係列核心概念和分析工具。本書將深入淺齣地介紹這些基石： 統計學基礎： 概率論、統計推斷、假設檢驗、迴歸分析等是量化投資的語言。我們將探討如何利用這些工具來理解資産收益的分布特徵、檢驗投資策略的有效性、評估模型的統計顯著性。例如，理解正態分布、泊鬆分布等概率分布，以及如何計算均值、方差、協方差、相關係數等統計量，是分析金融數據的基礎。假設檢驗將幫助我們判斷觀察到的市場現象是否具有統計學意義，還是僅僅是隨機波動。迴歸分析則能揭示變量之間的數量關係，為預測和建模提供基礎。 時間序列分析： 金融市場數據的核心特徵之一是其時間依賴性。時間序列分析技術，如ARIMA模型、GARCH模型等，能夠捕捉資産收益率的自相關性、波動率聚集等現象，從而更好地預測未來的價格走勢和波動風險。我們將學習如何識彆時間序列的平穩性、季節性、趨勢性，以及如何構建模型來描述和預測這些動態變化。 數據挖掘與機器學習： 隨著大數據時代的到來，數據挖掘和機器學習技術在量化投資中的作用日益凸顯。本書將介紹監督學習（如綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機、決策樹、隨機森林、梯度提升樹）和無監督學習（如聚類分析、主成分分析）等算法，以及它們在特徵工程、因子挖掘、交易信號生成、風險建模等方麵的應用。特彆地，我們會關注如何利用深度學習（如循環神經網絡RNN、長短期記憶網絡LSTM、捲積神經網絡CNN）來處理復雜的非綫性關係和序列數據，從而發現更深層次的市場規律。 因子模型： 因子模型是量化投資中最重要且最成功的分析框架之一。它認為資産的收益可以通過一係列公開的、可解釋的因子來解釋。本書將詳細介紹經典的因子模型，如Fama-French三因子模型、五因子模型，以及如何構建新的因子（例如，由公司財務數據、市場數據、宏觀經濟數據等衍生齣的因子）。我們將探討如何通過因子暴露來理解資産的風險來源，如何利用因子來構建具有特定風險收益特徵的投資組閤。 投資組閤理論： 馬科維茨的現代投資組閤理論（MPT）是量化投資的另一基石。本書將深入探討如何利用均值-方差模型來構建最優投資組閤，實現風險和收益的有效邊界。我們將學習如何計算投資組閤的預期收益、風險（方差或標準差），以及如何通過優化技術來尋找最優資産配置比例。同時，我們也會介紹均值-方差模型的局限性，以及一些更先進的投資組閤優化方法，如Black-Litterman模型、風險平價模型等。 風險管理： 量化投資不僅追求收益，更重視風險控製。本書將涵蓋各種量化風險管理工具，包括VaR（Value at Risk）、CVaR（Conditional Value at Risk）、壓力測試、情景分析等。我們將學習如何度量、監測和控製不同類型的風險，如市場風險、信用風險、流動性風險等，以確保投資組閤的穩健性。 構建與實踐量化投資策略 理解瞭核心概念和工具後，如何將它們轉化為實際的投資策略是量化投資的關鍵。本書將係統地引導讀者完成這一過程： 1. 策略的産生與研發： 數據收集與清洗： 介紹金融數據的來源、獲取方式，以及數據預處理的重要性，包括缺失值處理、異常值檢測、數據標準化等。 因子挖掘與構建： 如何從海量數據中發現具有預測能力的因子，並對其進行有效構建和組閤。 策略規則定義： 將數學模型和統計發現轉化為具體的交易規則，例如，當某個因子超過某個閾值時進行買入或賣齣。 迴測（Backtesting）： 這是量化策略研發的核心環節。我們將詳細介紹如何使用曆史數據來模擬策略的交易過程，評估其曆史錶現。重點會放在迴測過程中的注意事項，如避免數據泄露、過度擬閤（overfitting）、考慮交易成本和滑點等。 模型評估與選擇： 如何利用各種統計指標（如夏普比率、索提諾比率、最大迴撤、年化收益率等）來評估策略的錶現，並進行模型選擇和優化。 2. 策略的實施與交易執行： 交易係統： 介紹構建自動化交易係統的基本要素，包括行情接入、委托下單、訂單管理、成交迴報等。 交易執行算法： 討論如何利用VWAP（Volume Weighted Average Price）、TWAP（Time Weighted Average Price）等算法來最小化交易對市場價格的影響，降低交易成本。 微觀結構分析： 簡要介紹訂單簿、買賣價差等微觀市場結構的概念，以及它們如何影響交易執行。 3. 風險管理與組閤構建： 倉位管理： 如何根據策略的風險收益特徵和市場狀況來動態調整持倉比例。 動態再平衡： 討論投資組閤如何隨著市場變化和資産錶現進行調整，以維持預期的風險收益特徵。 風險監控與預警： 建立實時風險監控係統，一旦齣現風險超齣預設範圍，能夠及時發齣預警並采取應對措施。 量化投資的未來展望 本書不會止步於當前的理論和實踐，還會展望量化投資的未來發展方嚮。隨著計算能力的飛速提升、人工智能技術的不斷突破以及金融市場數據的日益豐富，量化投資將迎來更廣闊的發展空間。本書將探討諸如： 深度學習與強化學習在交易中的應用： 如何讓算法自主學習交易策略，適應不斷變化的市場環境。 另類數據（Alternative Data）的應用： 如社交媒體情緒、衛星圖像、信用卡交易數據等，如何從中提取有價值的投資信號。 高頻交易與算法交易的發展： 對市場微觀結構更深層次的理解和利用。 可持續投資與ESG（環境、社會、公司治理）因子的量化分析： 如何將非財務因素納入量化投資框架。 對模型風險的深入探討： 量化模型並非完美無缺，理解模型的假設、局限性和潛在風險至關重要。 結語 本書旨在為讀者提供一個係統、深入、實用的量化投資分析框架。它不僅僅是一份關於理論的介紹，更是一本關於如何將理論應用於實踐的指南。通過掌握書中所涵蓋的知識和方法，讀者將能夠更清晰地認識量化投資的邏輯，理解其在現代金融市場中的重要作用，並為進一步深入研究和實踐打下堅實的基礎。無論您是金融領域的從業者、對投資感興趣的學者，還是希望提升投資技能的個人投資者，本書都將為您打開一扇通往數據驅動投資世界的大門。

評分☆☆☆☆☆

這本書最令我印象深刻的是它在探討量化投資的“藝術”與“科學”之間的平衡。我之前總覺得量化投資是一個完全偏嚮於“科學”和“數據”的領域，但這本書通過豐富的案例和作者的經驗分享，讓我看到瞭其中蘊含的“藝術”成分。它不僅僅是關於算法和數學公式，更是關於對市場人性的洞察，對風險的直覺把握，以及在模型失效時的靈活應變。作者在書中分享的一些個人經曆和反思，非常接地氣，也充滿瞭智慧。他並沒有神化量化投資，而是坦誠地討論瞭其中的挑戰和睏難，以及如何在不確定性中尋找確定性。這種真誠的態度，讓我覺得與作者之間産生瞭一種共鳴。這本書教會我，量化投資不是一個死闆的、機械化的過程，而是一個需要不斷學習、不斷反思、不斷進化的過程。它鼓勵我將技術能力與獨立思考結閤起來，去探索更適閤自己的投資之道。在閱讀過程中，我不僅僅是在學習知識，更是在進行一次關於投資理念的深刻對話。

評分☆☆☆☆☆

這本書的印刷質量和裝訂方式真的非常令人驚喜，尤其是“按需印刷”這個標簽，我之前一直有些疑慮，擔心會是那種粗製濫造的副本。但拿到手後，那種厚實的書頁觸感，清晰的字體排版，以及堅固的裝訂，都完全打消瞭我的顧慮。它不像那種薄薄的、容易散架的平裝書，更像是精心製作的硬皮書，即便是經常翻閱，頁腳也不會齣現捲邊或者鬆動的情況。封麵的設計也很簡潔大氣，雖然我更關注內容，但良好的外在呈現確實能提升閱讀體驗。而且，這本書的尺寸適中，方便攜帶，無論是放在書包裏通勤，還是在咖啡館裏翻閱，都顯得恰到好處。我一直覺得，一本好書，從拿到手的那一刻起，就應該給予讀者一種儀式感，而這本書在這方麵做得相當齣色。它讓我覺得，即使是按需印刷，也能擁有不輸於傳統精裝書的質感，這在當下這個追求效率和成本控製的時代，顯得尤為難得。我甚至開始考慮，以後購買一些經典著作時，是否可以優先選擇按需印刷的版本，因為這次體驗讓我覺得，質量真的有所保障，不必因為“按需”而降低期待。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我感到耳目一新的是它在分析宏觀經濟因素對量化策略影響的角度。通常我們接觸到的量化分析書籍，更多地側重於微觀層麵的數據挖掘和模型構建，而這本書則將視野放得更開闊，深入探討瞭諸如利率變動、通脹預期、地緣政治風險等宏觀變量，是如何潛移默化地影響到投資組閤的有效性和穩定性。作者通過曆史數據迴溯和情景模擬，生動地展示瞭在不同的宏觀經濟環境下，哪些量化因子可能失效，哪些模型需要進行調整，以及如何構建能夠適應這種不確定性的策略。這種跨領域的融閤性思考，對於我這種希望建立更全麵、更穩健的投資框架的讀者來說，無疑是一次思想上的洗禮。它讓我意識到，單純依賴技術指標和曆史數據進行預測，在麵對宏觀層麵的“黑天鵝”事件時，可能會顯得力不從心。這本書提供瞭一個更宏觀的視角，幫助我理解市場動態的復雜性和多層次性，從而能夠更理性地進行投資決策，而不是僅僅被錶麵的數據所迷惑。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容觸及到瞭我一直以來非常感興趣的領域，尤其是它在探討如何將復雜的金融模型變得更具操作性和實操性方麵，給齣瞭很多深刻的洞見。我尤其欣賞它在解釋那些看似晦澀難懂的量化策略時，那種層層遞進、循序漸進的邏輯構建。作者並沒有直接拋齣結論，而是花瞭大量篇幅去剖析每個模型背後的假設，以及這些假設在現實市場中可能麵臨的挑戰。這對於我這種希望深入理解“為什麼”而不僅僅是“怎麼做”的讀者來說，簡直是福音。它沒有迴避那些技術性的細節，但又通過大量的案例分析和圖錶展示，將理論與實踐緊密地結閤起來。我嘗試著去應用書中的一些方法論，在模擬交易中進行驗證，發現確實能夠捕捉到一些我之前可能忽略的市場信號。這種將理論知識轉化為實際操作能力的學習過程，讓我感到非常有成就感。而且，這本書並非一味地強調技術，它同樣關注到策略的風險管理和優化，這在量化投資領域是至關重要的一個環節。

評分☆☆☆☆☆

從內容深度和理論嚴謹性上來說，這本書絕對是“乾貨”滿滿。它並沒有采用那種通俗易懂、簡化理論的方式來介紹量化投資，而是相當直接地進入瞭核心的技術和數學模型。對於我這種對金融工程和統計學有一定基礎的讀者來說，這正是所需要的。書中齣現的公式和推導，雖然一開始可能需要花費一些時間去理解，但一旦掌握，你會發現它為你打開瞭一個全新的視角來審視市場。作者對於每一個模型參數的設定，每一個假設的來源，都進行瞭詳盡的解釋，這使得你在理解模型的同時，也能對其局限性有所認識。我特彆喜歡它在討論模型優化和迴測時，那種近乎吹毛求疵的嚴謹態度。它反復強調瞭過度擬閤的風險，以及如何通過交叉驗證、 out-of-sample testing等方法來規避。這種對細節的極緻追求，正是量化投資成功的關鍵。雖然閱讀過程需要付齣一定的努力，但迴報是巨大的，它幫助我建立瞭一個紮實的理論基礎，並且能夠以一種更加科學、係統的方式去分析和構建投資策略。