数理金融基准分析方法 埃克哈德·普拉滕 9787543218529 格致出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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埃克哈德·普拉滕 著

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出版社： 格致出版社

ISBN：9787543218529

商品编码：29214829728

出版时间：2011-01-01

书名	数理金融基准分析方法
定价	78.00
ISBN	9787543218529
出版社	格致出版社
作者	埃克哈德·普拉滕
编号	11687499
出版日期	2011-01-01
印刷日期	2011-01-01
版次	无
字数	无
页数	无

1概率论预备知识 1.1离散随机变量及其分布 1.2连续随机变量及其分布 1.3随机变量的矩 1.4联合分布及随机向量 1.5Copulas 练习 2统计方法 2.1极限定理 2.2置信区间 2.3估计方法 2.4*大似然估计 2.5正态方差混合-NormalVarianceMixture模型 2.6指数的对数收益率分布 2.7随机序列的收敛性 练习 3随机过程建模 3.1随机过程介绍 3.2常用随机过程类型 3.3离散时间马尔可夫链 3.4连续时间马尔可夫链 3.5泊松过程 3.6莱维-Levy过程 3.7保险风险建模 练习 4扩散过程 4.1连续马尔可夫过程 4.2一些关于连续马尔可夫过程的例子 4.3扩散过程 4.4Kolmogorov方程 4.5具有平稳密度的扩散过程 4.6多维扩散过程 练习 5鞅和随机积分 5.1鞅 5.2二次变分与共变 5.3交易利得的随机积分形式 5.4维纳过程的伊藤积分 5.5半鞅的随机积分 练习 6伊藤公式 6.1随机链式法则 6.2多元伊藤公式 6.3伊藤公式的应用 6.4伊藤公式的推广 6.5莱维定理 6.6伊藤公式的一个证明 练习 7随机微分方程 7.1随机微分方程的解 7.2带有可加噪声的线性随机微分方程 7.3带有可乘噪声的线性随机微分方程 7.4向量随机微分方程 7.5构造随机微分方程的显式解 7.6跳跃扩散 7.7存在性与唯Yi性 7.8随机微分方程的马尔可夫解 练习 8期权定价简介 8.1期权 8.2期权与Black-Scholes模型 8.3Black-Scholes公式 8.4欧式认购期权的敏感性分析 8.5欧式认沽期权 8.6模拟对冲 8.7平方贝塞尔过程 练习 9资产定价的不同方法 9.1真实世界定价 9.2精算定价 9.3资本资产定价模型 9.4风险中性定价 9.5Girsanov转换和贝叶斯法则 9.6改变计价物 9.7Feynman-Kac公式 练习 10连续金融市场 10.1基本证券账户和组合 10.2增长*优组合 10.3上鞅的特征 10.4真实世界定价 10.5*佳表现组合GOP 10.6CFM中的分散化组合 练习 11组合优化 11.1局部*优组合 11.2市场组合与GOP 11.3期望效用*大化 11.4不可复制的支付的定价问题 11.5对冲 练习 12随机波动率建模 12.1随机波动率 12.2修正CEV模型 12.3局部波动率模型 12.4随机波动率模型 练习 13*小市场模型 13.1波动率和漂移率的参数化 13.2典型*小市场模型 13.3MMM下的衍生证券 13.4带随机缩放参数的MMM 练习 14市场中的事件风险 14.1跳跃扩散市场 14.2分散化组合 14.3均值一方差组合优化 14.4两市场模型的真实世界定价 练习 15数值方法 15.1随机数产生 15.2情景模拟 15.3经典蒙特卡洛方法 15.4SDEs的蒙特卡洛模拟 15.5SDEs泛函的方差缩减 15.6树方法 15.7有限差分法 练习 16练习答案 参考文献

'数理金融基准分析法'： 基准分析法为金融市场建模提供了一个通用框架 是对标准风险中性定价理论的延伸与超Yu0。它为组合优化、衍生工具定价、整体风险管理和保险风险建模提供了统一的处理框架。在此框架下 等价风险中性定价测度的存在性不再是一个必要条件 相反。我们可以由其得出关于真实世界概率测度的定价公式。这使得我们具有了更大的建模自由度 而这对于构造一个贴近现实的简练的市场模型是必要的。

作者：-澳大利亚埃哈德·普拉滕-EckhardPlaten-澳大利亚大卫·西斯-DavidHeath译者：陈代云

'数理金融基准分析法'**部分介绍了概率理论、统计学、随机微积分以及带跳跃的随机微分方程中的一些必要工具。D1二部分专门介绍了基准分析法的金融建模。这一部分对衍生工具的真实世界定价与对冲的多种数量方法进行了解释。其应用的一般性框架可以增进读者对随机波动率本质的了解。'数理金融基准分析法'适用于数量分析师、研究生以及金融、经济和保险领域的从业人士。'数理金融基准分析法'旨在为具有一定数学或数量背景的读者提供一个自成体系、容易理解但又具有数学意义上的严谨性的数理金融入门读物。*后 我们相信'数理金融基准分析法'通过对基准分析法的威力和广泛适用性的描述将激起读者们对基准分析法的浓厚兴趣。

《量化投资的数学模型与实践》 内容简介： 本书旨在为读者提供一套系统、深入的量化投资理论框架与实操指南。我们致力于将复杂的金融市场洞察与严谨的数学分析相结合，引导读者掌握构建、测试和部署有效量化交易策略的核心能力。全书内容涵盖了从基础的统计建模到前沿的机器学习算法在金融领域的应用，旨在培养读者成为能够独立分析市场、设计策略并解决实际量化投资问题的专业人才。 第一部分：量化投资的基石——数据与统计基础 在深入探讨量化策略之前，扎实的数据处理与统计分析能力是不可或缺的。本部分将带领读者构建坚实的基础，理解金融数据的特性，并掌握处理和分析这些数据的关键工具。 第一章：金融数据处理与可视化 金融数据源与类型： 详细介绍股票、债券、期货、期权、外汇等主要金融资产数据的获取途径、格式特点（如OHLCV数据、Tick数据）以及数据质量的重要性。探讨历史数据、实时数据、宏观经济数据等不同类型数据的应用场景。 数据清洗与预处理： 讲解如何识别和处理缺失值、异常值（outliers），以及如何进行数据平滑、缺失值插补等技术。重点介绍数据标准化、归一化等预处理步骤，以适应不同模型的输入要求。 金融时间序列的特性： 深入分析金融时间序列的非平稳性、异方差性、聚类性等特征。介绍移动平均、指数平滑等经典平滑方法，以及如何利用它们来捕捉趋势和减少噪声。 数据可视化技术： 强调图表在数据探索和洞察发现中的关键作用。详细介绍各种金融数据可视化方法，包括折线图（趋势分析）、K线图（价格形态）、散点图（关系分析）、直方图（分布特征）、箱线图（离散程度）、热力图（相关性可视化）等。指导读者如何根据分析目的选择合适的图表类型，并解读图表所传达的信息，从而快速发现潜在的市场规律和异常信号。 第二章：金融统计学与概率论基础 描述性统计： 回顾均值、中位数、众数、方差、标准差、偏度、峰度等核心统计量，并说明它们在金融数据分析中的意义。例如，如何利用均值和标准差来衡量资产的平均回报率和风险。 概率分布在金融中的应用： 深入讲解正态分布、对数正态分布、t分布、Lévy分布等常见概率分布模型在描述资产收益率、VaR（Value at Risk）计算、期权定价等方面的应用。分析实际金融数据与理论分布的差异，并介绍如何进行拟合检验。 统计推断与假设检验： 介绍参数估计（点估计、区间估计）和假设检验的基本原理，如t检验、Z检验、卡方检验等。指导读者如何运用这些工具来检验金融市场中的各种假设，例如，某项策略是否显著优于基准，或两个资产之间是否存在统计学上的相关性。 相关性与协方差分析： 详细讲解相关系数和协方差矩阵的计算及其在衡量资产之间联动性方面的作用。深入分析多资产组合的协方差矩阵，为投资组合的风险管理和资产配置奠定基础。 第二部分：量化策略的设计与构建 在掌握了数据和统计基础后，本部分将引导读者进入量化策略的核心领域，学习如何从市场洞察出发，设计并构建具有实操价值的交易策略。 第三章：因子模型与资产定价 经典因子模型： 详细介绍CAPM（Capital Asset Pricing Model）模型，并阐述其基本假设、优点与局限性。深入探讨多因子模型，如Fama-French三因子模型、五因子模型等，解析不同因子（市值、账面市值比、盈利能力、投资等）的构建方法及其在解释股票收益方面的能力。 因子选择与构建： 讲解如何通过经济直觉、统计检验以及机器学习方法来筛选和构建新的交易因子。介绍因子正交化、因子稳定性检验等技术，以提高因子的有效性和鲁棒性。 因子投资策略： 探讨如何基于选定的因子构建投资组合，例如价值投资、成长投资、动量投资等因子策略。讲解因子轮动、多因子组合优化等进阶策略。 第四章：技术分析与形态学量化 经典技术指标的数学原理： 深入解析Moving Average Convergence Divergence (MACD)、Relative Strength Index (RSI)、Bollinger Bands、Stochastic Oscillator等经典技术指标的计算公式及其背后的数学逻辑。 指标信号的提取与优化： 讲解如何通过阈值设定、交叉信号、背离分析等方式从技术指标中提取交易信号。介绍如何利用回测优化指标参数，以及如何避免过度拟合。 形态学量化： 探讨将经典K线形态（如头肩顶、双底、吞没形态等）转化为量化交易信号的方法。介绍如何利用模式识别算法来自动检测和识别这些形态。 第五章：时间序列分析与预测模型 ARIMA模型家族： 详细讲解自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归移动平均（ARMA）以及自回归积分移动平均（ARIMA）模型的原理、建模步骤与诊断方法。分析其在股票价格、汇率预测等领域的应用。 GARCH模型与波动率预测： 深入分析条件异方差（ARCH）模型和广义自回归条件异方差（GARCH）模型，以及其各种变种（如EGARCH, GJR-GARCH）。重点讲解它们在预测金融市场波动率、计算VaR、进行风险对冲等方面的应用。 状态空间模型与卡尔曼滤波： 介绍状态空间模型在处理动态系统中的应用，并详细讲解卡尔曼滤波算法。阐述其在跟踪资产价格、估计隐藏状态（如市场情绪）等方面的优势。 第三部分：量化策略的实施与风险管理 策略的有效性不仅体现在回测结果，更在于实际交易中的表现。本部分将聚焦于策略的执行、风险控制以及业绩评估，确保量化投资的稳健运行。 第六章：机器学习在量化投资中的应用 监督学习算法： 详细介绍线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升树（如XGBoost, LightGBM）等监督学习算法，并结合金融场景讲解其应用，如股价预测、信用评分、交易信号生成等。 无监督学习算法： 讲解聚类算法（如K-Means）在市场分群、识别交易模式等方面的应用。介绍降维技术（如PCA）在因子降维、特征提取中的作用。 深度学习模型： 介绍循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）等深度学习模型在处理序列数据（如时间序列预测）、图像数据（如K线图模式识别）中的应用潜力。 模型评估与特征工程： 强调模型的泛化能力，讲解交叉验证、正则化等技术。深入探讨特征工程在提升模型性能中的关键作用，包括特征创建、特征选择、特征交互等。 第七章：交易执行与算法交易 交易成本分析： 深入剖析显性成本（佣金、税费）和隐性成本（滑点、市场冲击）对策略收益的影响。介绍如何量化和管理这些成本。 交易执行算法： 讲解各种交易执行算法，如VWAP（Volume Weighted Average Price）、TWAP（Time Weighted Average Price）、POV（Percentage of Volume）等，以及它们在最小化市场冲击、实现最优成交价格方面的作用。 订单类型与执行策略： 介绍市价单、限价单、止损单等不同订单类型，并探讨在不同市场环境下选择和组合订单的策略。 高频交易基础： 简要介绍高频交易的特点、技术要求以及常见的交易策略类型，如统计套利、做市商策略等。 第八章：量化策略的风险管理与业绩评估 风险度量指标： 详细介绍VaR（Value at Risk）、CVaR（Conditional Value at Risk）、夏普比率（Sharpe Ratio）、索提诺比率（Sortino Ratio）、最大回撤（Maximum Drawdown）、Calmar比率等关键风险度量指标。 投资组合风险管理： 讲解如何利用协方差矩阵、因子模型等方法来构建和管理多元化投资组合的风险。介绍风险预算、头寸控制等风险管理工具。 策略回测与优化： 详细阐述策略回测的设计原则，强调数据划分（训练集、测试集）、避免未来函数、考虑交易成本等关键环节。介绍数据挖掘与模型选择中的偏差-方差权衡，以及如何通过网格搜索、随机搜索等方法优化模型参数。 业绩归因分析： 讲解如何对策略的业绩进行归因，识别超额收益的来源，例如因子暴露、选股能力、择时能力等。 稳健性检验与监控： 强调策略在不同市场环境下的稳健性。介绍蒙特卡洛模拟、压力测试等方法。讲解如何建立实盘监控体系，及时发现策略失效的迹象并进行调整。 第四部分：进阶主题与未来展望 本部分将触及更高级的量化投资概念，并对未来的发展趋势进行展望，帮助读者持续提升认知边界。 第九章：另类数据在量化投资中的应用 另类数据源介绍： 广泛介绍社交媒体情绪、卫星图像、信用卡交易数据、网络爬虫数据、新闻文本情感分析等非传统金融数据源。 另类数据的处理与提取： 探讨如何利用自然语言处理（NLP）、计算机视觉等技术从另类数据中提取有价值的信号。 另类数据驱动的策略： 举例说明如何将另类数据融入因子模型或机器学习模型，构建新的投资策略，以及如何应对另类数据固有的噪音和挑战。 第十章：量化投资的未来趋势 人工智能与深度学习的深化应用： 展望AI在更复杂的模式识别、更精细的市场预测、更智能的交易执行等方面的潜力。 自动化交易与强化学习： 探讨强化学习在自主交易代理构建、自适应策略优化中的应用。 高频交易与微观结构分析： 深入研究市场微观结构，探讨如何利用更细粒度的数据和更快的交易速度来捕捉机会。 监管科技（RegTech）与合规性： 关注量化投资在合规性、风险控制方面的技术解决方案。 可持续投资与ESG数据： 探讨如何将环境、社会和公司治理（ESG）因子纳入量化投资分析框架。 本书力求理论与实践并重，通过大量的案例分析和代码示例（可根据具体情况调整），帮助读者将所学知识转化为实际的投资能力。我们相信，通过系统学习本书内容，读者将能够更自信、更有效地驾驭量化投资的世界，在复杂多变的金融市场中寻找属于自己的机会。

评分☆☆☆☆☆

我对《数理金融基准分析方法》这本书充满了好奇，主要是因为“基准分析”在现代金融领域扮演着越来越重要的角色。尤其是在量化投资兴起的当下，如何科学地构建和评估基准，对于理解市场、管理风险和优化投资组合至关重要。作者埃克哈德·普拉滕的名字，在我看来，是高质量量化金融研究的代名词。他的著作往往以严谨的数学推导和深刻的洞察力著称。我非常期待这本书在以下几个方面能够带来惊喜：首先，它是否能提供一些关于如何构建具有代表性且稳健的金融基准的新思路？例如，在面临数据稀疏或市场结构变化时，传统的基准构建方法可能失效，这本书是否能提出创新的解决方案？其次，对于如何利用这些基准进行有效的风险度量和归因，我希望能有更详尽的阐述，这对于风险管理师来说至关重要。9787543218529这个ISBN号，我会在购书前仔细核对，确保是正版。格致出版社作为国内知名的学术出版机构，其出版的书籍通常质量有保证，期待这本书能成为我研究路上的重要参考。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在金融行业摸爬滚打多年的从业者，我深知理论与实践之间的鸿沟。很多时候，教科书上的知识过于理想化，难以直接应用于瞬息万变的真实市场。因此，当看到《数理金融基准分析方法》这本书时，我立刻被它“基准分析”的核心主题所吸引。我对作者埃克哈德·普拉滕的名字并不陌生，他的研究成果在学术界和业界都有着广泛的影响力。我尤其关注的是，这本书在理论深度和应用广度之间是如何平衡的。我希望它不仅能为我提供坚实的理论基础，解释各种量化模型的内在逻辑，更能通过详细的案例分析，展示如何在实际投资决策中运用这些方法。例如，在构建风险对冲策略时，如何选择合适的基准？在评估主动管理型基金的业绩时，又有哪些更科学的量化指标？9787543218529这个条形码，我会记下来，方便在书店查找。格致出版社在引进和出版国外优秀的金融学术著作方面一直很有眼光，我对这本书的出版质量抱有较高的期望，希望能有一本既有思想深度又不失实践价值的力作。

评分☆☆☆☆☆

我对《数理金融基准分析方法》这本书的兴趣，源于我对金融市场定价和风险管理理论的持续探索。埃克哈德·普拉滕的名字，本身就代表着严谨的数学逻辑和深刻的金融洞察力。我对这本书最深的期盼，在于它能否为我提供一套系统性的方法论，来理解和应用“基准分析”。我希望书中能够详细介绍各种数理模型在基准构建和评估中的作用，例如，如何利用随机过程来模拟资产价格的动态，又如何通过统计学方法来检验基准的有效性。此外，在当今金融市场日益全球化和复杂化的背景下，如何构建能够反映宏观经济变化和特定市场风险的基准，也是我非常关心的问题。这本书的9787543218529这个ISBN号，我已经把它存在了我的购书清单里。格致出版社在出版数理类书籍方面有着丰富的经验，我相信这本书的出版质量会相当出色，能够成为我深入研究数理金融的有力助手。

评分☆☆☆☆☆

这本《数理金融基准分析方法》我还没来得及细读，但就初步翻阅和我对作者埃克哈德·普拉滕以往作品的了解，我就对接下来的阅读充满了期待。普拉滕教授在量化金融领域的造诣深厚，他的研究往往能够直击问题的核心，并提出极具创新性和实操性的解决方案。我对这本书最感兴趣的部分在于它对“基准分析”这一概念的深入探讨。在金融市场日益复杂和信息爆炸的今天，如何有效地构建和运用基准，从而更好地评估投资组合的表现，识别风险，乃至指导投资策略，显得尤为重要。我希望这本书能够提供一些理论上的突破，例如在模型构建方面，是否引入了新的数学工具或统计方法；在实践层面，又有哪些具体的案例分析，能够帮助我们理解如何在复杂的金融环境中落地这些理论。9787543218529这个ISBN号，我也会特别留意，因为同一个作者，不同出版社的出版质量和排版风格也可能有所差异，我个人偏爱排版清晰、印刷精美的书籍，这样在长时间阅读时体验会更好。格致出版社在学术著作的出版方面口碑不错，相信这次也不会令人失望。

评分☆☆☆☆☆

《数理金融基准分析方法》这本书，光看书名就觉得内容非常有价值。埃克哈德·普拉滕作为一位在数理金融领域享有盛誉的学者，他的任何新作都值得密切关注。我对这本书的期待主要集中在“基准分析”这一核心概念上。在金融投资的世界里，基准就像一面镜子，我们通过它来衡量和评价投资的成败。但如何找到一面“真实”且“有意义”的镜子，却是一门高深的学问。我希望这本书能够深入探讨各种类型基准的优缺点，以及它们在不同市场环境下的适用性。例如，对于被动投资而言，一个好的指数基金基准是成功的关键；而对于主动管理型基金，如何设计一个能够公正反映基金经理增值能力的基准，则是一个巨大的挑战。这本书的9787543218529这个ISBN号，我已将其记录下来，以便日后查询。格致出版社一直以来在学术著作的引进和出版方面都有着不错的表现，相信这本书的译本质量和内容呈现也会给我带来愉快的阅读体验。