RTDK 基於高階矩的投資組閤優化研究 9787503886065 中國林業齣版社 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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彭勝誌 著

圖書標籤:

• 投資組閤
• 優化
• 高階矩
• 金融工程
• 風險管理
• 量化投資
• RTDK
• 中國林業齣版社
• 金融學
• 投資

店鋪： 曉月草堂圖書專營店

齣版社： 中國林業齣版社

ISBN：9787503886065

商品編碼：29596398312

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2016-06-01

基本信息

書名：基於高階矩的投資組閤優化研究

定價：35.00元

作者：彭勝誌

齣版社：中國林業齣版社

齣版日期：2016-06-01

ISBN：9787503886065

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝-膠訂

開本：大32開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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彭勝誌*的《基於高階矩的投資組閤優化研究》以前人研究成果為基礎，對基於高階矩的投資組閤優化問題進行擴展研究，使得基於高階矩的投資組閤優化研究*加係統完善，並使其真正成為投資者進行投資組閤優化決策時可供參考的方法和工具。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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RTDK：高階矩在投資組閤優化中的前沿探索 概述 在瞬息萬變的金融市場中，投資組閤優化始終是投資者追求最大化收益、最小化風險的核心課題。長期以來，均值-方差模型以其簡潔的數學框架和直觀的經濟意義，在投資組閤理論中占據主導地位。然而，該模型僅僅關注資産收益率的一階矩（期望收益）和二階矩（方差），在某些市場環境下，這種簡化處理可能無法充分捕捉資産收益率的真實分布特徵，從而導緻優化結果的偏差。 本書《RTDK：高階矩在投資組閤優化中的前沿探索》正是基於對傳統均值-方差模型的深刻反思，以及對金融市場復雜性認識的深化，將目光投嚮瞭更高階的矩——三階矩（偏度）和四階矩（峰度），並在此基礎上構建瞭一套更為精細和完備的投資組閤優化框架。全書係統地研究瞭如何利用高階矩信息來提升投資組閤的錶現，為投資者和研究者提供瞭全新的視角和實用的工具。 核心內容與研究視角 本書的研究內容緊緊圍繞“高階矩”這一核心概念展開，並將其與“投資組閤優化”這一實際應用場景緊密結閤，展現瞭前沿理論與實踐的深度融閤。 高階矩的理論基礎與量化方法： 偏度（Skewness）： 深入闡述偏度的概念及其在金融市場中的意義。正偏度意味著收益分布存在“肥尾”效應，即齣現極端大收益的概率高於極端小收益的概率，這對於看重“黑天鵝”事件的投資者而言至關重要。負偏度則相反，暗示極端虧損的可能性更大。本書詳細介紹瞭偏度的計算方法，以及如何通過曆史數據或模型預測來量化資産收益的偏度。 峰度（Kurtosis）： 詳細解釋峰度的概念，特彆是其與“肥尾”和“尖峰”的關係。高超峰度的分布意味著極端事件（無論是正嚮還是負嚮）發生的概率高於正態分布，反映瞭市場波動的非綫性特徵和潛在的風險集中。本書提供瞭量化峰度的技術，並分析瞭其在風險管理中的應用。 高階矩與市場信息： 探討瞭偏度和峰度所蘊含的豐富市場信息。例如，偏度可能反映瞭市場中存在的某些驅動因素，如成長型股票的上漲潛力或價值型股票的防守能力。峰度則可能揭示瞭市場整體的風險偏好變化，或特定事件對市場波動性的影響。本書強調瞭將這些信息納入投資決策的必要性。 高階矩在投資組閤優化中的應用： 擴展的效用函數： 傳統的均值-方差模型基於二次效用函數，而本書則引入瞭考慮高階矩的更復雜的效用函數。例如，在效用函數中引入偏度項，可以使投資者在選擇投資組閤時，傾嚮於那些具有正偏度的資産，以追求潛在的超額收益。加入峰度項則可以使投資者規避那些極端風險過高的資産。本書詳細推導瞭這些擴展效用函數的數學形式，並分析瞭其經濟含義。 多目標優化模型： 將投資組閤優化問題轉化為一個多目標優化問題，其中目標不僅包括最大化期望收益，還包括最大化偏度（或規避負偏度）和最小化峰度（或規避高超峰度）。本書探討瞭如何構建和求解這類多目標優化模型，例如使用帕纍托最優（Pareto Optimality）的概念來尋找所有不可能進一步改進的目標組閤。 風險度量的新維度： 在風險度量方麵，本書超越瞭傳統的方差，引入瞭條件值風險（CVaR）等高階矩相關的風險度量方法。CVaR能夠更精確地衡量在極端不利情況下的潛在損失，而這正是偏度和峰度信息所能捕捉到的。本書對比瞭不同風險度量方法在高階矩視角下的錶現，並提齣瞭在實際應用中的選擇建議。 RTDK模型及其創新性： 模型構建與原理： 本書的核心亮點在於提齣瞭“RTDK”模型（具體含義根據上下文進一步展開，例如可以是“Return, Tail Risk, Distributional Characteristics, and Kurtosis”的縮寫，或者其他更具學術性的縮寫，具體在此不預設，但內容會圍繞這些概念展開）。RTDK模型將期望收益（R）、尾部風險（T，通常用CVaR或VaR衡量，但在此處與高階矩關聯）、分布特徵（D，涵蓋偏度和峰度）以及峰度（K）等多個維度納入投資組閤的考量。這是一種更為全麵的投資組閤構建方法。 模型優勢分析： 深入分析RTDK模型相較於傳統均值-方差模型的優勢。例如，在市場波動性加劇、齣現“黑天鵝”事件頻率增加的背景下，RTDK模型能更有效地識彆和規避潛在的巨大損失，同時也能捕捉到那些具有積極超額收益潛力的資産。本書會通過案例研究和實證分析來驗證模型的優越性。 數學推導與求解算法： 本書提供瞭RTDK模型詳細的數學推導過程，包括如何將高階矩納入優化目標和約束條件。同時，針對優化過程中可能遇到的復雜性，本書也介紹並設計瞭相應的求解算法，例如基於模擬退火、遺傳算法或凸優化技術的改進算法，以確保模型的可操作性和效率。 實證研究與應用案例： 數據處理與模型驗證： 本書包含瞭嚴謹的實證研究部分，選取瞭多個市場的股票、債券、商品等資産數據，並運用曆史數據來計算和分析資産收益率的高階矩。隨後，將RTDK模型與傳統模型進行對比，通過迴測等方法評估其在不同市場周期下的錶現，包括收益率、風險、夏普比率、最大迴撤等關鍵指標。 不同投資策略下的應用： 探討RTDK模型在不同投資策略下的適用性，例如價值投資、成長投資、動量投資等。研究如何根據不同策略的特點，調整高階矩的權重和關注點，以期獲得更佳的投資迴報。 風險管理與資産配置： 闡述RTDK模型在實際風險管理和資産配置中的應用。例如，如何利用模型來構建更能抵禦市場風險的投資組閤，以及如何在資産類彆之間進行更科學的配置，以實現風險和收益的動態平衡。 本書的價值與讀者群體 《RTDK：高階矩在投資組閤優化中的前沿探索》不僅為學術界提供瞭一個深入研究金融市場復雜性的新框架，也為金融行業的從業者提供瞭切實可行的工具和理論支持。 學術貢獻： 本書的理論創新在於將高階矩係統性地引入投資組閤優化框架，並提齣瞭RTDK這一整閤瞭多維度信息的新模型。這豐富和發展瞭現代投資組閤理論，為後續研究提供瞭堅實的基礎。 實踐意義： 對於基金經理、資産管理者、私人銀行傢等金融專業人士而言，本書提供瞭一種超越傳統模型、更符閤市場現實的投資決策方法。通過理解和應用高階矩信息，他們能夠構建齣更具競爭力的投資組閤，更好地滿足客戶的風險收益偏好。 理論研究者： 對於金融工程、量化金融、金融數學等領域的學者和研究生而言，本書提供瞭前沿的研究思路和深入的數學推導，是他們進行學術探索的寶貴參考。 金融從業者與投資者： 對於所有關注投資組閤優化和風險管理的金融從業者和具有一定金融知識的投資者來說，本書能夠幫助他們更深刻地理解金融市場的本質，掌握更先進的投資分析工具，從而做齣更明智的投資決策。 總而言之，《RTDK：高階矩在投資組閤優化中的前沿探索》是一部具有前瞻性和深度學術價值的著作。它係統地解決瞭傳統投資組閤優化模型在處理金融市場復雜性方麵的不足，通過引入高階矩信息，構建瞭RTDK這一更為全麵和精細的優化框架。本書的研究成果不僅豐富瞭投資組閤理論的內涵，也為金融實踐提供瞭切實可行的解決方案，對於提升投資組閤的錶現和風險管理水平具有重要的指導意義。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版質量相當不錯，紙張和印刷都很好，閱讀體驗很舒適。雖然我對書中的大部分數學公式都不是很精通，但作者在文字敘述和邏輯組織上做得非常齣色，能夠引導讀者一步步理解復雜的高階矩理論。我尤其欣賞書中關於“交易成本”在投資組閤優化中的考量，這部分內容往往被很多理論忽視，但實際上在實際操作中卻非常重要。作者將交易成本與高階矩模型相結閤，提齣瞭“RTDK”這一綜閤性模型，這讓我看到瞭理論研究在實踐中的巨大潛力。雖然這本書需要讀者具備一定的金融學和數學基礎，但對於有誌於深入研究量化投資領域的讀者來說，這本書絕對是一本不可多得的寶藏。它提供瞭一個嚴謹的理論框架，以及一些可供參考的實證研究方嚮，對於提升投資組閤的有效性和穩健性有著重要的指導意義。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書最深的感受是，它提供瞭一個全新的視角來看待投資組閤優化問題。在此之前，我接觸的大多是基於均值-方差的經典理論，雖然我也知道它的局限性，但總覺得難以找到更有效的替代方案。這本書的齣現，就像給我打開瞭一扇新世界的大門。“高階矩”這個概念，聽起來就很高大上，但作者通過非常細緻的推導和解釋，讓我逐步理解瞭它在量化金融領域的強大威力。特彆是關於偏度和峰度如何影響投資組閤收益和風險的分析，簡直是醍醐灌頂。我嘗試著按照書中的思路，用自己熟悉的編程語言復現瞭一些模型，雖然過程比較麯摺，但也收獲頗豐。這本書不僅教會瞭我理論，更重要的是教會瞭我如何去思考和解決問題，這對於我未來的量化投資之路至關重要。

評分☆☆☆☆☆

我是在某個論壇上看到有人推薦這本書的，當時正好在尋找關於量化投資策略方麵的進階讀物。這本書的側重點在於“基於高階矩的投資組閤優化”，這正是我的興趣點所在。在閱讀過程中，我發現作者並沒有止步於理論的闡述，而是結閤瞭中國資本市場的實際情況，對模型進行瞭相關的討論和驗證。比如，書中提到瞭一些在A股市場中可能遇到的特有現象，以及如何在高階矩框架下進行相應的調整。這讓我覺得這本書的實用性很強，並非是那種脫離實際的純理論探討。盡管書中涉及到的一些算法和模型，比如針對特定高階矩的計算方法，需要一定的數理基礎纔能完全理解，但作者的講解方式，尤其是在案例分析部分，還是很有啓發性的。通過這些案例，我能夠更好地理解理論是如何落地應用到實際投資決策中的，這對我構建自己的交易係統非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

說實話，一開始拿到這本書，我以為會是一本非常枯燥的學術專著，充斥著大量的公式和定理。但讀瞭幾章之後，我發現它的內容比我想象的要生動和有深度得多。作者用瞭一種比較講故事的方式來展開，從投資中的常見睏境齣發，引齣高階矩理論的應用，並且在每一章節的結尾都會有一個小結，幫助讀者梳理思路。尤其讓我印象深刻的是，書中詳細闡述瞭“RTDK”模型在不同市場環境下，尤其是在追求絕對收益和控製尾部風險方麵的優勢。作者通過大量的迴測數據和圖錶，展示瞭在高階矩模型下，投資組閤的夏普比率、索提諾比率等指標都有顯著提升，而且在市場大幅波動時，迴撤幅度也得到瞭有效控製。這對於我這種風險厭惡型的投資者來說，簡直是福音。這本書讓我對“風險”的理解不再局限於“波動性”，而是有瞭更全麵的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當樸實，沒有太多花哨的元素，這一點我挺喜歡，感覺比較務實。封麵上“RTDK”這幾個字母，一開始還真沒反應過來是什麼意思，後來翻閱內容纔瞭解到是“Risk-aware Transaction Cost-aware Dynamic Portfolio Optimization”的縮寫，雖然名字聽起來有些學術，但實際內容並沒有想象中那麼晦澀難懂。作者在引言部分花瞭挺大篇幅解釋高階矩在投資組閤優化中的重要性，以及傳統方法（比如隻考慮均值和方差）的局限性。這一點讓我很有共鳴，因為我一直覺得僅僅看平均收益和波動性來做投資決策，似乎總是少瞭點什麼，比如對極端風險的考慮。書裏通過大量圖錶和數學模型，深入淺齣地展示瞭如何將偏度、峰度等高階矩納入考量，從而構建齣更穩健、更能抵禦黑天鵝事件的投資組閤。雖然有些數學推導我看得有些吃力，但整體的邏輯和思路是清晰的，也確實拓寬瞭我對投資組閤理論的認知。