數理金融基準分析方法 埃剋哈德·普拉滕 9787543218529 格緻齣版社 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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埃剋哈德·普拉滕 著

圖書標籤:

• 數理金融
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• 風險管理
• 期權定價
• 利率模型
• 金融建模
• 量化金融
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齣版社： 格緻齣版社

ISBN：9787543218529

商品編碼：29214829728

齣版時間：2011-01-01

書名	數理金融基準分析方法
定價	78.00
ISBN	9787543218529
齣版社	格緻齣版社
作者	埃剋哈德·普拉滕
編號	11687499
齣版日期	2011-01-01
印刷日期	2011-01-01
版次	無
字數	無
頁數	無

1概率論預備知識 1.1離散隨機變量及其分布 1.2連續隨機變量及其分布 1.3隨機變量的矩 1.4聯閤分布及隨機嚮量 1.5Copulas 練習 2統計方法 2.1極限定理 2.2置信區間 2.3估計方法 2.4*大似然估計 2.5正態方差混閤-NormalVarianceMixture模型 2.6指數的對數收益率分布 2.7隨機序列的收斂性 練習 3隨機過程建模 3.1隨機過程介紹 3.2常用隨機過程類型 3.3離散時間馬爾可夫鏈 3.4連續時間馬爾可夫鏈 3.5泊鬆過程 3.6萊維-Levy過程 3.7保險風險建模 練習 4擴散過程 4.1連續馬爾可夫過程 4.2一些關於連續馬爾可夫過程的例子 4.3擴散過程 4.4Kolmogorov方程 4.5具有平穩密度的擴散過程 4.6多維擴散過程 練習 5鞅和隨機積分 5.1鞅 5.2二次變分與共變 5.3交易利得的隨機積分形式 5.4維納過程的伊藤積分 5.5半鞅的隨機積分 練習 6伊藤公式 6.1隨機鏈式法則 6.2多元伊藤公式 6.3伊藤公式的應用 6.4伊藤公式的推廣 6.5萊維定理 6.6伊藤公式的一個證明 練習 7隨機微分方程 7.1隨機微分方程的解 7.2帶有可加噪聲的綫性隨機微分方程 7.3帶有可乘噪聲的綫性隨機微分方程 7.4嚮量隨機微分方程 7.5構造隨機微分方程的顯式解 7.6跳躍擴散 7.7存在性與唯Yi性 7.8隨機微分方程的馬爾可夫解 練習 8期權定價簡介 8.1期權 8.2期權與Black-Scholes模型 8.3Black-Scholes公式 8.4歐式認購期權的敏感性分析 8.5歐式認沽期權 8.6模擬對衝 8.7平方貝塞爾過程 練習 9資産定價的不同方法 9.1真實世界定價 9.2精算定價 9.3資本資産定價模型 9.4風險中性定價 9.5Girsanov轉換和貝葉斯法則 9.6改變計價物 9.7Feynman-Kac公式 練習 10連續金融市場 10.1基本證券賬戶和組閤 10.2增長*優組閤 10.3上鞅的特徵 10.4真實世界定價 10.5*佳錶現組閤GOP 10.6CFM中的分散化組閤 練習 11組閤優化 11.1局部*優組閤 11.2市場組閤與GOP 11.3期望效用*大化 11.4不可復製的支付的定價問題 11.5對衝 練習 12隨機波動率建模 12.1隨機波動率 12.2修正CEV模型 12.3局部波動率模型 12.4隨機波動率模型 練習 13*小市場模型 13.1波動率和漂移率的參數化 13.2典型*小市場模型 13.3MMM下的衍生證券 13.4帶隨機縮放參數的MMM 練習 14市場中的事件風險 14.1跳躍擴散市場 14.2分散化組閤 14.3均值一方差組閤優化 14.4兩市場模型的真實世界定價 練習 15數值方法 15.1隨機數産生 15.2情景模擬 15.3經典濛特卡洛方法 15.4SDEs的濛特卡洛模擬 15.5SDEs泛函的方差縮減 15.6樹方法 15.7有限差分法 練習 16練習答案 參考文獻

'數理金融基準分析法'： 基準分析法為金融市場建模提供瞭一個通用框架 是對標準風險中性定價理論的延伸與超Yu0。它為組閤優化、衍生工具定價、整體風險管理和保險風險建模提供瞭統一的處理框架。在此框架下 等價風險中性定價測度的存在性不再是一個必要條件 相反。我們可以由其得齣關於真實世界概率測度的定價公式。這使得我們具有瞭更大的建模自由度 而這對於構造一個貼近現實的簡練的市場模型是必要的。

作者：-澳大利亞埃哈德·普拉滕-EckhardPlaten-澳大利亞大衛·西斯-DavidHeath譯者：陳代雲

'數理金融基準分析法'**部分介紹瞭概率理論、統計學、隨機微積分以及帶跳躍的隨機微分方程中的一些必要工具。D1二部分專門介紹瞭基準分析法的金融建模。這一部分對衍生工具的真實世界定價與對衝的多種數量方法進行瞭解釋。其應用的一般性框架可以增進讀者對隨機波動率本質的瞭解。'數理金融基準分析法'適用於數量分析師、研究生以及金融、經濟和保險領域的從業人士。'數理金融基準分析法'旨在為具有一定數學或數量背景的讀者提供一個自成體係、容易理解但又具有數學意義上的嚴謹性的數理金融入門讀物。*後 我們相信'數理金融基準分析法'通過對基準分析法的威力和廣泛適用性的描述將激起讀者們對基準分析法的濃厚興趣。

《量化投資的數學模型與實踐》 內容簡介： 本書旨在為讀者提供一套係統、深入的量化投資理論框架與實操指南。我們緻力於將復雜的金融市場洞察與嚴謹的數學分析相結閤，引導讀者掌握構建、測試和部署有效量化交易策略的核心能力。全書內容涵蓋瞭從基礎的統計建模到前沿的機器學習算法在金融領域的應用，旨在培養讀者成為能夠獨立分析市場、設計策略並解決實際量化投資問題的專業人纔。 第一部分：量化投資的基石——數據與統計基礎 在深入探討量化策略之前，紮實的數據處理與統計分析能力是不可或缺的。本部分將帶領讀者構建堅實的基礎，理解金融數據的特性，並掌握處理和分析這些數據的關鍵工具。 第一章：金融數據處理與可視化 金融數據源與類型： 詳細介紹股票、債券、期貨、期權、外匯等主要金融資産數據的獲取途徑、格式特點（如OHLCV數據、Tick數據）以及數據質量的重要性。探討曆史數據、實時數據、宏觀經濟數據等不同類型數據的應用場景。 數據清洗與預處理： 講解如何識彆和處理缺失值、異常值（outliers），以及如何進行數據平滑、缺失值插補等技術。重點介紹數據標準化、歸一化等預處理步驟，以適應不同模型的輸入要求。 金融時間序列的特性： 深入分析金融時間序列的非平穩性、異方差性、聚類性等特徵。介紹移動平均、指數平滑等經典平滑方法，以及如何利用它們來捕捉趨勢和減少噪聲。 數據可視化技術： 強調圖錶在數據探索和洞察發現中的關鍵作用。詳細介紹各種金融數據可視化方法，包括摺綫圖（趨勢分析）、K綫圖（價格形態）、散點圖（關係分析）、直方圖（分布特徵）、箱綫圖（離散程度）、熱力圖（相關性可視化）等。指導讀者如何根據分析目的選擇閤適的圖錶類型，並解讀圖錶所傳達的信息，從而快速發現潛在的市場規律和異常信號。 第二章：金融統計學與概率論基礎 描述性統計： 迴顧均值、中位數、眾數、方差、標準差、偏度、峰度等核心統計量，並說明它們在金融數據分析中的意義。例如，如何利用均值和標準差來衡量資産的平均迴報率和風險。 概率分布在金融中的應用： 深入講解正態分布、對數正態分布、t分布、Lévy分布等常見概率分布模型在描述資産收益率、VaR（Value at Risk）計算、期權定價等方麵的應用。分析實際金融數據與理論分布的差異，並介紹如何進行擬閤檢驗。 統計推斷與假設檢驗： 介紹參數估計（點估計、區間估計）和假設檢驗的基本原理，如t檢驗、Z檢驗、卡方檢驗等。指導讀者如何運用這些工具來檢驗金融市場中的各種假設，例如，某項策略是否顯著優於基準，或兩個資産之間是否存在統計學上的相關性。 相關性與協方差分析： 詳細講解相關係數和協方差矩陣的計算及其在衡量資産之間聯動性方麵的作用。深入分析多資産組閤的協方差矩陣，為投資組閤的風險管理和資産配置奠定基礎。 第二部分：量化策略的設計與構建 在掌握瞭數據和統計基礎後，本部分將引導讀者進入量化策略的核心領域，學習如何從市場洞察齣發，設計並構建具有實操價值的交易策略。 第三章：因子模型與資産定價 經典因子模型： 詳細介紹CAPM（Capital Asset Pricing Model）模型，並闡述其基本假設、優點與局限性。深入探討多因子模型，如Fama-French三因子模型、五因子模型等，解析不同因子（市值、賬麵市值比、盈利能力、投資等）的構建方法及其在解釋股票收益方麵的能力。 因子選擇與構建： 講解如何通過經濟直覺、統計檢驗以及機器學習方法來篩選和構建新的交易因子。介紹因子正交化、因子穩定性檢驗等技術，以提高因子的有效性和魯棒性。 因子投資策略： 探討如何基於選定的因子構建投資組閤，例如價值投資、成長投資、動量投資等因子策略。講解因子輪動、多因子組閤優化等進階策略。 第四章：技術分析與形態學量化 經典技術指標的數學原理： 深入解析Moving Average Convergence Divergence (MACD)、Relative Strength Index (RSI)、Bollinger Bands、Stochastic Oscillator等經典技術指標的計算公式及其背後的數學邏輯。 指標信號的提取與優化： 講解如何通過閾值設定、交叉信號、背離分析等方式從技術指標中提取交易信號。介紹如何利用迴測優化指標參數，以及如何避免過度擬閤。 形態學量化： 探討將經典K綫形態（如頭肩頂、雙底、吞沒形態等）轉化為量化交易信號的方法。介紹如何利用模式識彆算法來自動檢測和識彆這些形態。 第五章：時間序列分析與預測模型 ARIMA模型傢族： 詳細講解自迴歸（AR）、移動平均（MA）、自迴歸移動平均（ARMA）以及自迴歸積分移動平均（ARIMA）模型的原理、建模步驟與診斷方法。分析其在股票價格、匯率預測等領域的應用。 GARCH模型與波動率預測： 深入分析條件異方差（ARCH）模型和廣義自迴歸條件異方差（GARCH）模型，以及其各種變種（如EGARCH, GJR-GARCH）。重點講解它們在預測金融市場波動率、計算VaR、進行風險對衝等方麵的應用。 狀態空間模型與卡爾曼濾波： 介紹狀態空間模型在處理動態係統中的應用，並詳細講解卡爾曼濾波算法。闡述其在跟蹤資産價格、估計隱藏狀態（如市場情緒）等方麵的優勢。 第三部分：量化策略的實施與風險管理 策略的有效性不僅體現在迴測結果，更在於實際交易中的錶現。本部分將聚焦於策略的執行、風險控製以及業績評估，確保量化投資的穩健運行。 第六章：機器學習在量化投資中的應用 監督學習算法： 詳細介紹綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、梯度提升樹（如XGBoost, LightGBM）等監督學習算法，並結閤金融場景講解其應用，如股價預測、信用評分、交易信號生成等。 無監督學習算法： 講解聚類算法（如K-Means）在市場分群、識彆交易模式等方麵的應用。介紹降維技術（如PCA）在因子降維、特徵提取中的作用。 深度學習模型： 介紹循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）、捲積神經網絡（CNN）等深度學習模型在處理序列數據（如時間序列預測）、圖像數據（如K綫圖模式識彆）中的應用潛力。 模型評估與特徵工程： 強調模型的泛化能力，講解交叉驗證、正則化等技術。深入探討特徵工程在提升模型性能中的關鍵作用，包括特徵創建、特徵選擇、特徵交互等。 第七章：交易執行與算法交易 交易成本分析： 深入剖析顯性成本（傭金、稅費）和隱性成本（滑點、市場衝擊）對策略收益的影響。介紹如何量化和管理這些成本。 交易執行算法： 講解各種交易執行算法，如VWAP（Volume Weighted Average Price）、TWAP（Time Weighted Average Price）、POV（Percentage of Volume）等，以及它們在最小化市場衝擊、實現最優成交價格方麵的作用。 訂單類型與執行策略： 介紹市價單、限價單、止損單等不同訂單類型，並探討在不同市場環境下選擇和組閤訂單的策略。 高頻交易基礎： 簡要介紹高頻交易的特點、技術要求以及常見的交易策略類型，如統計套利、做市商策略等。 第八章：量化策略的風險管理與業績評估 風險度量指標： 詳細介紹VaR（Value at Risk）、CVaR（Conditional Value at Risk）、夏普比率（Sharpe Ratio）、索提諾比率（Sortino Ratio）、最大迴撤（Maximum Drawdown）、Calmar比率等關鍵風險度量指標。 投資組閤風險管理： 講解如何利用協方差矩陣、因子模型等方法來構建和管理多元化投資組閤的風險。介紹風險預算、頭寸控製等風險管理工具。 策略迴測與優化： 詳細闡述策略迴測的設計原則，強調數據劃分（訓練集、測試集）、避免未來函數、考慮交易成本等關鍵環節。介紹數據挖掘與模型選擇中的偏差-方差權衡，以及如何通過網格搜索、隨機搜索等方法優化模型參數。 業績歸因分析： 講解如何對策略的業績進行歸因，識彆超額收益的來源，例如因子暴露、選股能力、擇時能力等。 穩健性檢驗與監控： 強調策略在不同市場環境下的穩健性。介紹濛特卡洛模擬、壓力測試等方法。講解如何建立實盤監控體係，及時發現策略失效的跡象並進行調整。 第四部分：進階主題與未來展望 本部分將觸及更高級的量化投資概念，並對未來的發展趨勢進行展望，幫助讀者持續提升認知邊界。 第九章：另類數據在量化投資中的應用 另類數據源介紹： 廣泛介紹社交媒體情緒、衛星圖像、信用卡交易數據、網絡爬蟲數據、新聞文本情感分析等非傳統金融數據源。 另類數據的處理與提取： 探討如何利用自然語言處理（NLP）、計算機視覺等技術從另類數據中提取有價值的信號。 另類數據驅動的策略： 舉例說明如何將另類數據融入因子模型或機器學習模型，構建新的投資策略，以及如何應對另類數據固有的噪音和挑戰。 第十章：量化投資的未來趨勢 人工智能與深度學習的深化應用： 展望AI在更復雜的模式識彆、更精細的市場預測、更智能的交易執行等方麵的潛力。 自動化交易與強化學習： 探討強化學習在自主交易代理構建、自適應策略優化中的應用。 高頻交易與微觀結構分析： 深入研究市場微觀結構，探討如何利用更細粒度的數據和更快的交易速度來捕捉機會。 監管科技（RegTech）與閤規性： 關注量化投資在閤規性、風險控製方麵的技術解決方案。 可持續投資與ESG數據： 探討如何將環境、社會和公司治理（ESG）因子納入量化投資分析框架。 本書力求理論與實踐並重，通過大量的案例分析和代碼示例（可根據具體情況調整），幫助讀者將所學知識轉化為實際的投資能力。我們相信，通過係統學習本書內容，讀者將能夠更自信、更有效地駕馭量化投資的世界，在復雜多變的金融市場中尋找屬於自己的機會。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在金融行業摸爬滾打多年的從業者，我深知理論與實踐之間的鴻溝。很多時候，教科書上的知識過於理想化，難以直接應用於瞬息萬變的真實市場。因此，當看到《數理金融基準分析方法》這本書時，我立刻被它“基準分析”的核心主題所吸引。我對作者埃剋哈德·普拉滕的名字並不陌生，他的研究成果在學術界和業界都有著廣泛的影響力。我尤其關注的是，這本書在理論深度和應用廣度之間是如何平衡的。我希望它不僅能為我提供堅實的理論基礎，解釋各種量化模型的內在邏輯，更能通過詳細的案例分析，展示如何在實際投資決策中運用這些方法。例如，在構建風險對衝策略時，如何選擇閤適的基準？在評估主動管理型基金的業績時，又有哪些更科學的量化指標？9787543218529這個條形碼，我會記下來，方便在書店查找。格緻齣版社在引進和齣版國外優秀的金融學術著作方麵一直很有眼光，我對這本書的齣版質量抱有較高的期望，希望能有一本既有思想深度又不失實踐價值的力作。

評分☆☆☆☆☆

《數理金融基準分析方法》這本書，光看書名就覺得內容非常有價值。埃剋哈德·普拉滕作為一位在數理金融領域享有盛譽的學者，他的任何新作都值得密切關注。我對這本書的期待主要集中在“基準分析”這一核心概念上。在金融投資的世界裏，基準就像一麵鏡子，我們通過它來衡量和評價投資的成敗。但如何找到一麵“真實”且“有意義”的鏡子，卻是一門高深的學問。我希望這本書能夠深入探討各種類型基準的優缺點，以及它們在不同市場環境下的適用性。例如，對於被動投資而言，一個好的指數基金基準是成功的關鍵；而對於主動管理型基金，如何設計一個能夠公正反映基金經理增值能力的基準，則是一個巨大的挑戰。這本書的9787543218529這個ISBN號，我已將其記錄下來，以便日後查詢。格緻齣版社一直以來在學術著作的引進和齣版方麵都有著不錯的錶現，相信這本書的譯本質量和內容呈現也會給我帶來愉快的閱讀體驗。

評分☆☆☆☆☆

我對《數理金融基準分析方法》這本書的興趣，源於我對金融市場定價和風險管理理論的持續探索。埃剋哈德·普拉滕的名字，本身就代錶著嚴謹的數學邏輯和深刻的金融洞察力。我對這本書最深的期盼，在於它能否為我提供一套係統性的方法論，來理解和應用“基準分析”。我希望書中能夠詳細介紹各種數理模型在基準構建和評估中的作用，例如，如何利用隨機過程來模擬資産價格的動態，又如何通過統計學方法來檢驗基準的有效性。此外，在當今金融市場日益全球化和復雜化的背景下，如何構建能夠反映宏觀經濟變化和特定市場風險的基準，也是我非常關心的問題。這本書的9787543218529這個ISBN號，我已經把它存在瞭我的購書清單裏。格緻齣版社在齣版數理類書籍方麵有著豐富的經驗，我相信這本書的齣版質量會相當齣色，能夠成為我深入研究數理金融的有力助手。

評分☆☆☆☆☆

我對《數理金融基準分析方法》這本書充滿瞭好奇，主要是因為“基準分析”在現代金融領域扮演著越來越重要的角色。尤其是在量化投資興起的當下，如何科學地構建和評估基準，對於理解市場、管理風險和優化投資組閤至關重要。作者埃剋哈德·普拉滕的名字，在我看來，是高質量量化金融研究的代名詞。他的著作往往以嚴謹的數學推導和深刻的洞察力著稱。我非常期待這本書在以下幾個方麵能夠帶來驚喜：首先，它是否能提供一些關於如何構建具有代錶性且穩健的金融基準的新思路？例如，在麵臨數據稀疏或市場結構變化時，傳統的基準構建方法可能失效，這本書是否能提齣創新的解決方案？其次，對於如何利用這些基準進行有效的風險度量和歸因，我希望能有更詳盡的闡述，這對於風險管理師來說至關重要。9787543218529這個ISBN號，我會在購書前仔細核對，確保是正版。格緻齣版社作為國內知名的學術齣版機構，其齣版的書籍通常質量有保證，期待這本書能成為我研究路上的重要參考。

評分☆☆☆☆☆

這本《數理金融基準分析方法》我還沒來得及細讀，但就初步翻閱和我對作者埃剋哈德·普拉滕以往作品的瞭解，我就對接下來的閱讀充滿瞭期待。普拉滕教授在量化金融領域的造詣深厚，他的研究往往能夠直擊問題的核心，並提齣極具創新性和實操性的解決方案。我對這本書最感興趣的部分在於它對“基準分析”這一概念的深入探討。在金融市場日益復雜和信息爆炸的今天，如何有效地構建和運用基準，從而更好地評估投資組閤的錶現，識彆風險，乃至指導投資策略，顯得尤為重要。我希望這本書能夠提供一些理論上的突破，例如在模型構建方麵，是否引入瞭新的數學工具或統計方法；在實踐層麵，又有哪些具體的案例分析，能夠幫助我們理解如何在復雜的金融環境中落地這些理論。9787543218529這個ISBN號，我也會特彆留意，因為同一個作者，不同齣版社的齣版質量和排版風格也可能有所差異，我個人偏愛排版清晰、印刷精美的書籍，這樣在長時間閱讀時體驗會更好。格緻齣版社在學術著作的齣版方麵口碑不錯，相信這次也不會令人失望。