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出版者:上海科学技术出版公司

作者:王俊霁

出品人:

页数:77

译者:

出版时间:2006-8

价格:12.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787532384815

丛书系列:

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驾驭市场风云：当代金融投资实务精要 本书聚焦于当前瞬息万变的全球金融市场，旨在为有志于提升投资决策能力的读者，提供一套系统、深入且高度实用的投资理论框架与实操指南。 第一部分：宏观经济图景与投资环境洞察 第一章：全球经济周期的深度解析 本章首先梳理了自布雷顿森林体系瓦解以来，全球宏观经济运行的主要特征与驱动力。我们不再局限于传统的基钦周期或朱格拉周期分析，而是引入了对地缘政治冲突、技术革命（如人工智能、生物技术）与气候变化等“黑天鹅”和“灰犀牛”事件对经济结构性影响的量化评估模型。重点探讨了当前全球化逆流背景下，区域化贸易协定和产业链重构对不同国家资产表现的影响路径。读者将学习如何利用IMF、OECD的领先指标，结合各国央行的政策信号（如前瞻性指引的实际效力），建立一套动态调整的宏观经济预测框架。 第二章：货币政策与财政政策的相互作用 深入剖析了后危机时代，各国央行工具箱的演变，从传统的利率工具到量化宽松（QE）、负利率政策（NIRP）乃至量化紧缩（QT）的实践经验与潜在风险。本书尤其强调了“财政主导”背景下，货币政策的独立性如何受到挑战，以及政府赤字货币化（MMT的实际应用层面）对长期通胀预期的重塑作用。通过对美联储、欧洲央行及中国人民银行近十年政策路径的对比分析，读者可以掌握如何解读政策背离或趋同带来的资产配置机会。 第三章：通胀、通缩与滞胀的实战辨识 本章不再停留在教科书式的定义，而是聚焦于如何从实际数据中识别当前通胀动能的结构性来源——是需求拉动型、成本推动型，还是资产泡沫型。通过对生产者价格指数（PPI）、消费者价格指数（CPI）的细分篮子分析，以及对核心通胀与趋势通胀的分离技术，指导投资者如何在不同的通胀情景下，选择合适的对冲工具，例如TIPS（通胀保值债券）、大宗商品期货及特定行业股票。 第二部分：资产配置与投资组合构建的科学方法 第四章：现代投资组合理论（MPT）的超越与局限 经典MPT构建于历史数据和平稳的市场假设之上。本章着重探讨了在市场极端波动（如2008年金融危机、2020年疫情冲击）下，相关性矩阵的瞬间崩溃现象。我们引入了半方差、风险价值（VaR）、条件风险价值（CVaR）等尾部风险度量工具，并讨论了如何利用“最大熵原理”来构建在不确定性下表现更稳健的投资组合。 第五章：因子投资的深度挖掘与选股策略 因子投资已从学术概念走向主流。本书详细拆解了经典的Fama-French三因子、五因子模型，并进一步引入了行为金融学导向的因子，如动量（Momentum）、质量（Quality）和低波动性（Low Volatility）。重点在于，我们提供了如何识别“因子拥挤”的量化信号，以及如何利用机器学习模型对多因子进行动态优化权重配置，以避免单一因子衰减带来的系统性风险。 第六章：固定收益市场的精细化管理 在全球利率中枢重塑的背景下，固定收益投资面临新的挑战。本章系统讲解了久期（Duration）与凸度（Convexity）的精妙运用，债券定价中的信用风险溢价计算（基于CDS利差与违约概率的校准）。此外，对于新兴市场的本币债和高收益债（Junk Bonds），本书提供了信用评级机构报告的深度解读方法，以及如何识别被市场低估的结构性信用风险。 第七章：另类投资的风险调整后评估 本部分深入分析了私募基金、可转债、基础设施信托（REITs）等另类资产的投资逻辑。重点在于如何量化私募股权投资的流动性折价，以及对冲基金的“漂洗风险”（Washing Risk）。对于房地产投资信托（REITs），我们提供了基于净营业收入（NOI）和资本化率的估值模型，以及在不同利率环境下对不同类型物业（如数据中心、工业物流地产）的偏好顺序。 第三部分：衍生品市场的高级应用与风险对冲 第八章：期权定价模型的实战校准 不再仅仅依赖Black-Scholes模型。本章详细介绍了如何利用Heston随机波动率模型来捕捉波动率的集束现象，并解释了“微笑”（Smile）和“倾斜”（Skew）的实际意义。读者将学习如何利用期权构造复杂的套利策略，如蝶式价差、跨式组合，用于在不确定性高企时锁定收益或控制潜在损失。 第九章：期货市场的杠杆效率与对冲实践 本章聚焦于商品期货和股指期货在资产组合风险管理中的作用。讲解了套期保值比率（Hedge Ratio）的动态计算，特别是如何利用最小方差对冲和贝塔对冲来精确调整投资组合的风险敞口。对于贵金属（黄金、白银）的期货市场，分析了其作为系统性风险对冲工具的有效期限。 第四部分：科技浪潮下的投资前沿 第十章：金融科技（FinTech）对投资流程的颠覆 分析了区块链技术在资产代币化（Tokenization）方面的潜力，以及去中心化金融（DeFi）对传统中介机构的冲击。本书强调投资者需要理解智能合约的法律和技术风险，以及如何评估DeFi协议的安全性（如TVL、审计报告）。 第十一章：量化投资的进阶：机器学习在交易中的部署 本章深入探讨了使用回归模型（如岭回归、Lasso）进行特征选择，以及利用随机森林、梯度提升机（GBM）来预测短期市场动量。重点讨论了“过拟合”这一量化交易的阿喀琉斯之踵，并介绍了交叉验证、时间序列分割测试等严格的回测方法，以确保模型在真实交易环境中的稳健性。 第十二章：ESG投资的量化评估与长期价值 环境、社会和治理（ESG）已成为决定长期资本流向的关键。本书提供了量化评估ESG表现的指标体系，如碳排放强度、董事会独立性评分等。探讨了ESG溢价（Premium）的来源——是真正的风险规避带来的，还是仅为短期资金追逐的“漂绿”现象，并指导投资者如何构建兼顾财务回报与社会责任的“双底线”投资组合。 本书旨在提供一个全面、不留死角的金融投资知识地图，帮助读者构建坚实的理论基础，并在复杂多变的金融市场中，做出理性、高效的资本配置决策。

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