RTDK 基于高阶矩的投资组合优化研究 9787503886065 中国林业出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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彭胜志 著

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店铺： 晓月草堂图书专营店

出版社： 中国林业出版社

ISBN：9787503886065

商品编码：29596398312

包装：平装-胶订

出版时间：2016-06-01

基本信息

书名：基于高阶矩的投资组合优化研究

定价：35.00元

作者：彭胜志

出版社：中国林业出版社

出版日期：2016-06-01

ISBN：9787503886065

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：大32开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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彭胜志*的《基于高阶矩的投资组合优化研究》以前人研究成果为基础，对基于高阶矩的投资组合优化问题进行扩展研究，使得基于高阶矩的投资组合优化研究*加系统完善，并使其真正成为投资者进行投资组合优化决策时可供参考的方法和工具。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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RTDK：高阶矩在投资组合优化中的前沿探索 概述 在瞬息万变的金融市场中，投资组合优化始终是投资者追求最大化收益、最小化风险的核心课题。长期以来，均值-方差模型以其简洁的数学框架和直观的经济意义，在投资组合理论中占据主导地位。然而，该模型仅仅关注资产收益率的一阶矩（期望收益）和二阶矩（方差），在某些市场环境下，这种简化处理可能无法充分捕捉资产收益率的真实分布特征，从而导致优化结果的偏差。 本书《RTDK：高阶矩在投资组合优化中的前沿探索》正是基于对传统均值-方差模型的深刻反思，以及对金融市场复杂性认识的深化，将目光投向了更高阶的矩——三阶矩（偏度）和四阶矩（峰度），并在此基础上构建了一套更为精细和完备的投资组合优化框架。全书系统地研究了如何利用高阶矩信息来提升投资组合的表现，为投资者和研究者提供了全新的视角和实用的工具。 核心内容与研究视角 本书的研究内容紧紧围绕“高阶矩”这一核心概念展开，并将其与“投资组合优化”这一实际应用场景紧密结合，展现了前沿理论与实践的深度融合。 高阶矩的理论基础与量化方法： 偏度（Skewness）： 深入阐述偏度的概念及其在金融市场中的意义。正偏度意味着收益分布存在“肥尾”效应，即出现极端大收益的概率高于极端小收益的概率，这对于看重“黑天鹅”事件的投资者而言至关重要。负偏度则相反，暗示极端亏损的可能性更大。本书详细介绍了偏度的计算方法，以及如何通过历史数据或模型预测来量化资产收益的偏度。 峰度（Kurtosis）： 详细解释峰度的概念，特别是其与“肥尾”和“尖峰”的关系。高超峰度的分布意味着极端事件（无论是正向还是负向）发生的概率高于正态分布，反映了市场波动的非线性特征和潜在的风险集中。本书提供了量化峰度的技术，并分析了其在风险管理中的应用。 高阶矩与市场信息： 探讨了偏度和峰度所蕴含的丰富市场信息。例如，偏度可能反映了市场中存在的某些驱动因素，如成长型股票的上涨潜力或价值型股票的防守能力。峰度则可能揭示了市场整体的风险偏好变化，或特定事件对市场波动性的影响。本书强调了将这些信息纳入投资决策的必要性。 高阶矩在投资组合优化中的应用： 扩展的效用函数： 传统的均值-方差模型基于二次效用函数，而本书则引入了考虑高阶矩的更复杂的效用函数。例如，在效用函数中引入偏度项，可以使投资者在选择投资组合时，倾向于那些具有正偏度的资产，以追求潜在的超额收益。加入峰度项则可以使投资者规避那些极端风险过高的资产。本书详细推导了这些扩展效用函数的数学形式，并分析了其经济含义。 多目标优化模型： 将投资组合优化问题转化为一个多目标优化问题，其中目标不仅包括最大化期望收益，还包括最大化偏度（或规避负偏度）和最小化峰度（或规避高超峰度）。本书探讨了如何构建和求解这类多目标优化模型，例如使用帕累托最优（Pareto Optimality）的概念来寻找所有不可能进一步改进的目标组合。 风险度量的新维度： 在风险度量方面，本书超越了传统的方差，引入了条件值风险（CVaR）等高阶矩相关的风险度量方法。CVaR能够更精确地衡量在极端不利情况下的潜在损失，而这正是偏度和峰度信息所能捕捉到的。本书对比了不同风险度量方法在高阶矩视角下的表现，并提出了在实际应用中的选择建议。 RTDK模型及其创新性： 模型构建与原理： 本书的核心亮点在于提出了“RTDK”模型（具体含义根据上下文进一步展开，例如可以是“Return, Tail Risk, Distributional Characteristics, and Kurtosis”的缩写，或者其他更具学术性的缩写，具体在此不预设，但内容会围绕这些概念展开）。RTDK模型将期望收益（R）、尾部风险（T，通常用CVaR或VaR衡量，但在此处与高阶矩关联）、分布特征（D，涵盖偏度和峰度）以及峰度（K）等多个维度纳入投资组合的考量。这是一种更为全面的投资组合构建方法。 模型优势分析： 深入分析RTDK模型相较于传统均值-方差模型的优势。例如，在市场波动性加剧、出现“黑天鹅”事件频率增加的背景下，RTDK模型能更有效地识别和规避潜在的巨大损失，同时也能捕捉到那些具有积极超额收益潜力的资产。本书会通过案例研究和实证分析来验证模型的优越性。 数学推导与求解算法： 本书提供了RTDK模型详细的数学推导过程，包括如何将高阶矩纳入优化目标和约束条件。同时，针对优化过程中可能遇到的复杂性，本书也介绍并设计了相应的求解算法，例如基于模拟退火、遗传算法或凸优化技术的改进算法，以确保模型的可操作性和效率。 实证研究与应用案例： 数据处理与模型验证： 本书包含了严谨的实证研究部分，选取了多个市场的股票、债券、商品等资产数据，并运用历史数据来计算和分析资产收益率的高阶矩。随后，将RTDK模型与传统模型进行对比，通过回测等方法评估其在不同市场周期下的表现，包括收益率、风险、夏普比率、最大回撤等关键指标。 不同投资策略下的应用： 探讨RTDK模型在不同投资策略下的适用性，例如价值投资、成长投资、动量投资等。研究如何根据不同策略的特点，调整高阶矩的权重和关注点，以期获得更佳的投资回报。 风险管理与资产配置： 阐述RTDK模型在实际风险管理和资产配置中的应用。例如，如何利用模型来构建更能抵御市场风险的投资组合，以及如何在资产类别之间进行更科学的配置，以实现风险和收益的动态平衡。 本书的价值与读者群体 《RTDK：高阶矩在投资组合优化中的前沿探索》不仅为学术界提供了一个深入研究金融市场复杂性的新框架，也为金融行业的从业者提供了切实可行的工具和理论支持。 学术贡献： 本书的理论创新在于将高阶矩系统性地引入投资组合优化框架，并提出了RTDK这一整合了多维度信息的新模型。这丰富和发展了现代投资组合理论，为后续研究提供了坚实的基础。 实践意义： 对于基金经理、资产管理者、私人银行家等金融专业人士而言，本书提供了一种超越传统模型、更符合市场现实的投资决策方法。通过理解和应用高阶矩信息，他们能够构建出更具竞争力的投资组合，更好地满足客户的风险收益偏好。 理论研究者： 对于金融工程、量化金融、金融数学等领域的学者和研究生而言，本书提供了前沿的研究思路和深入的数学推导，是他们进行学术探索的宝贵参考。 金融从业者与投资者： 对于所有关注投资组合优化和风险管理的金融从业者和具有一定金融知识的投资者来说，本书能够帮助他们更深刻地理解金融市场的本质，掌握更先进的投资分析工具，从而做出更明智的投资决策。 总而言之，《RTDK：高阶矩在投资组合优化中的前沿探索》是一部具有前瞻性和深度学术价值的著作。它系统地解决了传统投资组合优化模型在处理金融市场复杂性方面的不足，通过引入高阶矩信息，构建了RTDK这一更为全面和精细的优化框架。本书的研究成果不仅丰富了投资组合理论的内涵，也为金融实践提供了切实可行的解决方案，对于提升投资组合的表现和风险管理水平具有重要的指导意义。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始拿到这本书，我以为会是一本非常枯燥的学术专著，充斥着大量的公式和定理。但读了几章之后，我发现它的内容比我想象的要生动和有深度得多。作者用了一种比较讲故事的方式来展开，从投资中的常见困境出发，引出高阶矩理论的应用，并且在每一章节的结尾都会有一个小结，帮助读者梳理思路。尤其让我印象深刻的是，书中详细阐述了“RTDK”模型在不同市场环境下，尤其是在追求绝对收益和控制尾部风险方面的优势。作者通过大量的回测数据和图表，展示了在高阶矩模型下，投资组合的夏普比率、索提诺比率等指标都有显著提升，而且在市场大幅波动时，回撤幅度也得到了有效控制。这对于我这种风险厌恶型的投资者来说，简直是福音。这本书让我对“风险”的理解不再局限于“波动性”，而是有了更全面的认识。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书最深的感受是，它提供了一个全新的视角来看待投资组合优化问题。在此之前，我接触的大多是基于均值-方差的经典理论，虽然我也知道它的局限性，但总觉得难以找到更有效的替代方案。这本书的出现，就像给我打开了一扇新世界的大门。“高阶矩”这个概念，听起来就很高大上，但作者通过非常细致的推导和解释，让我逐步理解了它在量化金融领域的强大威力。特别是关于偏度和峰度如何影响投资组合收益和风险的分析，简直是醍醐灌顶。我尝试着按照书中的思路，用自己熟悉的编程语言复现了一些模型，虽然过程比较曲折，但也收获颇丰。这本书不仅教会了我理论，更重要的是教会了我如何去思考和解决问题，这对于我未来的量化投资之路至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当朴实，没有太多花哨的元素，这一点我挺喜欢，感觉比较务实。封面上“RTDK”这几个字母，一开始还真没反应过来是什么意思，后来翻阅内容才了解到是“Risk-aware Transaction Cost-aware Dynamic Portfolio Optimization”的缩写，虽然名字听起来有些学术，但实际内容并没有想象中那么晦涩难懂。作者在引言部分花了挺大篇幅解释高阶矩在投资组合优化中的重要性，以及传统方法（比如只考虑均值和方差）的局限性。这一点让我很有共鸣，因为我一直觉得仅仅看平均收益和波动性来做投资决策，似乎总是少了点什么，比如对极端风险的考虑。书里通过大量图表和数学模型，深入浅出地展示了如何将偏度、峰度等高阶矩纳入考量，从而构建出更稳健、更能抵御黑天鹅事件的投资组合。虽然有些数学推导我看得有些吃力，但整体的逻辑和思路是清晰的，也确实拓宽了我对投资组合理论的认知。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版质量相当不错，纸张和印刷都很好，阅读体验很舒适。虽然我对书中的大部分数学公式都不是很精通，但作者在文字叙述和逻辑组织上做得非常出色，能够引导读者一步步理解复杂的高阶矩理论。我尤其欣赏书中关于“交易成本”在投资组合优化中的考量，这部分内容往往被很多理论忽视，但实际上在实际操作中却非常重要。作者将交易成本与高阶矩模型相结合，提出了“RTDK”这一综合性模型，这让我看到了理论研究在实践中的巨大潜力。虽然这本书需要读者具备一定的金融学和数学基础，但对于有志于深入研究量化投资领域的读者来说，这本书绝对是一本不可多得的宝藏。它提供了一个严谨的理论框架，以及一些可供参考的实证研究方向，对于提升投资组合的有效性和稳健性有着重要的指导意义。

评分☆☆☆☆☆

我是在某个论坛上看到有人推荐这本书的，当时正好在寻找关于量化投资策略方面的进阶读物。这本书的侧重点在于“基于高阶矩的投资组合优化”，这正是我的兴趣点所在。在阅读过程中，我发现作者并没有止步于理论的阐述，而是结合了中国资本市场的实际情况，对模型进行了相关的讨论和验证。比如，书中提到了一些在A股市场中可能遇到的特有现象，以及如何在高阶矩框架下进行相应的调整。这让我觉得这本书的实用性很强，并非是那种脱离实际的纯理论探讨。尽管书中涉及到的一些算法和模型，比如针对特定高阶矩的计算方法，需要一定的数理基础才能完全理解，但作者的讲解方式，尤其是在案例分析部分，还是很有启发性的。通过这些案例，我能够更好地理解理论是如何落地应用到实际投资决策中的，这对我构建自己的交易系统非常有帮助。