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出版者:McGraw-Hill Science/Engineering/Math

作者:M.J. Roberts

出品人:

页数:1054

译者:

出版时间:2003-6-18

价格:$ 211.31

装帧:Hardcover

isbn号码:9780072930443

丛书系列:

图书标签:

• 系统
• 信号
• 信号与系统
• 线性系统
• 傅里叶变换
• 拉普拉斯变换
• Z变换
• 时域分析
• 频域分析
• 控制系统
• 通信系统
• 数字信号处理

深度聚焦：现代金融市场与量化投资策略 本书聚焦于解析当代金融市场的复杂结构、驱动因素及其演变规律，并系统性地阐述了从基础理论到尖端实践的量化投资策略构建过程。 本书旨在为金融专业人士、高阶学生以及希望深入理解现代金融运作机制的投资者提供一本兼具理论深度与实操指导的参考手册。我们力求在宏观经济、微观市场行为以及高频交易技术之间架起坚实的桥梁。 第一部分：现代金融市场的基石与宏观图景 本部分将首先奠定对理解现代金融市场的必要理论基础，重点关注市场结构、资产定价的演进以及宏观经济变量如何渗透并影响资产价格波动。 第一章：金融市场结构与功能重塑 本章详细考察了全球主要金融市场的结构性特征，包括交易所、场外交易（OTC）市场、做市商制度以及清算与结算系统的职能。我们深入分析了技术进步——尤其是分布式账本技术（DLT）和区块链——对传统交易基础设施带来的颠覆性影响。重点探讨了市场微观结构（Market Microstructure）的理论模型，如订单簿动态、有效市场假说的现代修正（如半强有效性在特定市场中的表现），以及信息不对称性在不同市场层级中的传导机制。此外，我们还比较了全球不同司法管辖区内金融监管框架的差异及其对市场效率和系统性风险的影响。 第二章：宏观经济因素与资产定价模型 本章超越了对标准资产定价模型（如CAPM和APT）的简单复述，转而关注宏观经济冲击如何通过预期和不确定性渠道影响资产组合的风险溢价。我们引入了动态随机一般均衡（DSGE）模型在金融危机分析中的应用，并探讨了诸如通货膨胀预期、货币政策的非传统工具（如量化宽松）对固定收益和股票市场的长期效应。特别关注了全球金融周期（Global Financial Cycle）的概念及其对新兴市场资本流动的影响。 第三章：行为金融学与市场非理性 认识到人性的局限是理解市场偏差的关键。本章系统梳理了行为金融学的核心发现，包括前景理论（Prospect Theory）、羊群效应（Herding Behavior）以及有限理性。我们不满足于描述这些偏差，而是深入探讨如何利用这些系统性偏见，通过设计具有反向投资逻辑的策略来捕捉暂时的市场定价错误。本章还讨论了在信息爆炸时代，情绪指标（Sentiment Indicators）的构建与有效性验证。 第二部分：数据驱动的量化分析与因子挖掘 本部分是本书的核心技术板块，专注于如何从海量数据中提炼出具有预测能力的信号，并构建稳健的因子模型。 第四章：金融时间序列数据的处理与预处理 高质量的数据是量化分析的生命线。本章详尽阐述了处理金融时间序列数据所需的各种技术。内容涵盖了数据清洗（处理缺失值、异常值检测）、时间序列的平稳性检验（ADF, KPSS检验），以及序列的重采样技术（如使用成交量或波动率作为时间度量）。我们重点讲解了异方差性的处理，如使用GARCH族模型对条件波动率进行建模，以及如何正确地对数据进行标准化和归一化以适应不同机器学习算法的需求。 第五章：经典因子模型与多维度风险分解 本章详细分析了经典的多因子模型（如Fama-French五因子模型及其扩展）的理论基础、构建方法与实证检验。我们探讨了因子定义的严谨性，包括如何区分截面（Cross-Sectional）因子和时间序列（Time-Series）因子。更重要的是，我们介绍了如何利用主成分分析（PCA）或特定经济学解释的因子来构建风险模型，精确地分解投资组合的回报和风险来源，从而实现对特定风险敞口的剥离或增益。 第六章：机器学习在信号识别中的前沿应用 本书对量化信号的提取方法进行了深度革新。本章聚焦于监督学习（如随机森林、梯度提升机，特别是XGBoost和LightGBM）在预测股票收益和市场方向上的应用。我们强调了特征工程的重要性，即如何将原始数据转化为机器学习模型可理解的、高信息量的输入。此外，我们探讨了神经网络，特别是长短期记忆网络（LSTM）在处理具有序列依赖性的高频数据和波动率预测中的独特优势与局限性。本章特别强调了模型的可解释性（Explainability），以避免"黑箱"操作带来的潜在监管和策略崩溃风险。 第三部分：策略构建、回测与风险管理 成功实施量化策略不仅需要发现信号，更需要一个严谨的框架来将其转化为可执行的交易计划，并严格控制其生命周期风险。 第七章：策略构建的生命周期与执行效率 本章关注如何将信号转化为实际交易指令。内容包括交易成本的精确估算（滑点、佣金与冲击成本），以及不同交易策略（如VWAP, TWAP, 冰山订单）的选择与优化。我们深入探讨了事件驱动型策略的设计，例如并购套利、特殊情况债券投资等，以及如何在其执行过程中纳入实时市场信息。策略的鲁棒性测试（如样本外拟合、压力测试）是本章的重点。 第八章：稳健的回测框架与绩效评估 回测是量化投资的“沙盘推演”。本章详细论述了构建一个无偏、可重现回测系统的必要组件。关键议题包括前视偏差（Look-ahead Bias）的消除、交易成本和市场冲击的准确模拟，以及如何处理非同步的因子数据。绩效评估不再局限于夏普比率，我们引入了信息比率（Information Ratio）、Calmar比率以及特定回撤分析，并探讨了蒙特卡洛模拟在评估极端风险情景下的价值。 第九章：量化风险管理与动态对冲 风险管理是量化投资的最后一道防线。本章从动态视角审视风险。内容包括投资组合的动态再平衡机制、风险预算的分配，以及如何使用期权和期货工具进行动态对冲。我们引入了极端风险度量，如条件风险价值（CVaR）在优化目标中的应用，并探讨了在系统性风险急剧上升时期（如闪电崩盘），如何通过动态调整杠杆或启用风险平价策略来保护资本。 结语 本书以严谨的学术框架为指导，以最前沿的量化技术为工具，旨在培养读者批判性地评估金融信息、系统性地构建和管理投资组合的能力。它提供了一条从数据洞察到市场实践的清晰路径，适用于所有致力于在复杂多变的现代金融领域中追求卓越绩效的专业人士。

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《Signals and Systems》这本书给我留下深刻印象的是它在概念阐释上的独特性和深度。作者并没有采用教科书式的枯燥叙述，而是用一种更具启发性和引导性的方式来解释复杂概念。比如，在介绍“系统”这个核心概念时，他并没有直接给出一个严格的数学定义，而是从“输入-处理-输出”的模式出发，用日常生活中熟悉的例子，比如一个音响系统如何处理音频信号，或者一个摄像头如何处理光信号，来建立起读者对“系统”的直观认识。随后，他才逐步引入线性、时不变等关键属性，并用数学语言来精确描述这些属性。这种从直观到抽象的过渡，让学习过程更加平缓且易于接受。我特别欣赏他在解释傅里叶变换时所采用的方法，他不是直接丢出积分公式，而是先从周期信号的分解开始，展示了如何用一系列不同频率的正弦波叠加来逼近一个周期信号，然后再将这个思想推广到非周期信号，最终引出傅里叶变换。这种循序渐进的解释方式，使得傅里叶变换不再是一个令人望而生畏的数学工具，而是成为理解信号频率特性的强大武器。书中大量的图示和表格，也起到了至关重要的辅助作用，它们将抽象的数学关系可视化，让复杂的概念变得易于理解和记忆。

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这本书给我最大的惊喜在于其对数学工具的运用方式。我之前接触过一些信号处理相关的书籍，常常会被密集的数学符号和公式淹没，感觉像是被数学的海洋所吞噬，难以找到方向。但《Signals and Systems》却以一种非常独特的方式呈现了这些内容。作者似乎深谙如何让数学为理论服务，而不是让理论被数学所裹挟。他会先从一个直观的物理过程或现象入手，然后巧妙地引入必要的数学工具来描述和分析这个过程。例如，在讲解傅里叶变换时，他并没有直接给出积分公式，而是先通过对周期信号进行分解，展示了如何用一系列正弦和余弦波来表示一个复杂的信号，这个过程本身就极具启发性。随后，他才自然地引出傅里叶变换，并详细解释其在频域分析中的强大能力。更重要的是，书中穿插了大量的图示和示意图，这些图不仅仅是装饰，更是理解抽象概念的“拐杖”。它们将复杂的数学关系可视化，例如，通过时域和频域的对应图，我能更直观地理解信号的频谱特性，以及系统对不同频率成分的影响。这些图表的设计考虑周全，清晰明了，使得原本可能令人生畏的数学推导变得生动有趣，也更容易记忆和理解。这本书让我深刻体会到，数学并非仅仅是冰冷的符号，它能够成为描述和理解世界的神奇语言，而《Signals and Systems》正是运用这种语言的典范。

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这本书最大的亮点之一在于其优秀的组织结构和逻辑性。从第一章开始，作者就为读者铺设了一条清晰的学习路线图，确保了知识的循序渐进，层层递进。每一个新概念的引入都建立在先前知识的基础上，例如，在学习了线性时不变系统（LTI）的基本性质后，作者紧接着就引入了卷积的概念，并详细阐述了卷积如何描述LTI系统对任意输入信号的响应。这种衔接自然而流畅，避免了知识的断裂感。书中对每一个主题的讲解都力求详尽，但又不会显得冗余。作者总是能精准地把握核心要点，并以最清晰、最简洁的方式呈现出来。例如，在解释傅里叶变换的意义时，他不仅仅给出了数学公式，还深入探讨了它在频域分析中的核心作用，以及如何通过频谱来理解信号的组成成分。此外，书中还穿插了大量的例题，这些例题的设计非常巧妙，涵盖了各种不同类型的问题，并且提供了详细的解题步骤和思路。通过这些例题，我可以将书本上的理论知识融会贯通，并学会如何将其应用于实际问题的解决。这种理论与实践相结合的学习方式，大大增强了我的学习信心和能力。

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这本书在细节处理上的精益求精，让我深受启发。作者在编写过程中，显然投入了大量的心血来确保内容的准确性和易读性。我注意到，书中对于一些容易混淆的概念，比如连续时间系统和离散时间系统的区别，以及傅里叶变换和拉普拉斯变换的应用范围，都进行了非常细致的区分和阐释。例如，在解释了拉普拉斯变换在处理非周期连续时间信号方面的优势后，作者紧接着就引出了Z变换，并详细说明了它在处理离散时间信号时的等效作用。这种严谨的对比和类比，极大地加深了我对不同数学工具的理解。此外，书中对公式的推导也十分严谨，每一步都清晰可见，并且会对关键步骤进行额外的解释，确保读者能够理解推导的逻辑。即使是对于一些相对晦涩的概念，比如系统函数和传递函数，作者也通过生动的比喻和图解，让它们变得生动起来。我尤其喜欢书中关于“因果性”和“稳定性”的讨论，作者通过分析系统的冲激响应，清晰地展示了这些性质的数学判据，并且提供了直观的解释。这些细节的处理，都体现了作者对教学的专业态度和对读者的负责精神，让我能够从这本书中获得真正有价值的学习体验。

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在我看来，《Signals and Systems》最令人称道的一点，在于它能够将理论知识与实际应用巧妙地结合起来。许多教科书在介绍理论时，往往会过于沉浸在抽象的数学世界里，而忽略了这些理论在现实世界中的具体体现。然而，这本书的作者在这方面做得非常出色。在讲解每一个核心概念之后，他都会引用大量的实际案例，来展示这些理论是如何被应用于各种工程领域。例如，在介绍采样定理时，他不仅仅解释了奈奎斯特准则，还引用了数字音频、数字图像处理中的实际应用，说明了为什么在这些领域中需要对信号进行离散化处理，以及如何避免混叠现象。同样，在讨论滤波器时，书中不仅介绍了各种滤波器的数学模型，还展示了它们在通信系统中的作用，比如如何滤除噪声、如何分离不同频率的信道。甚至在一些相对复杂的概念，如傅里叶变换在频谱分析中的应用，作者也通过举例说明了它在医学影像（如CT扫描）、地震波分析等领域的价值。这种“学以致用”的教学方式，不仅让学习过程更加生动有趣，也让我深刻理解了信号与系统理论的实用价值，激发了我进一步探索这些技术的兴趣。这本书让我看到了理论的力量，以及它如何驱动着现代科技的发展，这是一种非常宝贵的学习体验。

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《Signals and Systems》这本书的魅力在于它能够将复杂的理论知识以一种引人入胜的方式呈现出来。作者并非仅仅罗列公式和定理，而是将这些抽象的概念置于具体的工程背景之中，让学习过程充满探索的乐趣。例如，在讲解采样定理时，他并没有生硬地给出公式，而是从一个实际的通信场景出发，描述了在数字化过程中为什么要进行采样，以及不恰当采样可能带来的问题。这种“情境化”的学习方式，让我能够更深刻地理解理论的由来和意义。书中对傅里叶变换的解释也堪称精彩，他将其比作一个“棱镜”，能够将复杂的信号分解成不同频率的“光”，从而揭示信号的内在结构。这种生动的比喻，让原本抽象的频域分析变得直观而易于理解。我还注意到，书中经常穿插一些“思考题”和“讨论题”，这些题目并非简单的练习，而是引导读者深入思考概念的本质，并鼓励他们进行类比和联想。通过这些题目，我不仅巩固了所学知识，更重要的是培养了独立思考和分析问题的能力。这本书不仅仅是一本技术书籍，它更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我一步步深入信号与系统的奥秘。

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从内容编排的角度来看，《Signals and Systems》的设计堪称教科书级别的典范。它遵循着一个非常清晰的学习路径，从最基础的概念——信号的分类和性质——开始，逐步深入到系统的定义、线性时不变系统（LTI）的特性，再到卷积、频率响应、以及各种重要的变换（如傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换）。这种结构非常符合人类的学习认知规律，每一个新概念的引入都建立在前面已经掌握的知识基础之上，确保了知识的连贯性和层层递进。作者在讲解每一个概念时，都会给出多个不同角度的解释，有时是数学上的严谨定义，有时是物理上的直观理解，有时是通过具体的例子来佐证。这种多维度的讲解方式，极大地提高了理解的效率，即使我对某个概念的初步解释感到困惑，也能在后续的补充说明中找到答案。此外，书中各个章节之间的过渡也非常自然流畅，并没有出现生硬的跳转。例如，在讨论了LTI系统的性质后，如何利用卷积来描述系统的输出，这部分内容就衔接得非常紧密。即使是对于一些相对高级的主题，比如系统的稳定性、因果性，以及反馈系统等，作者的讲解也始终保持着条理清晰，重点突出。这本书不仅仅是知识的堆砌，更是一种思维方式的引导，它教会我如何去分析和解决与信号和系统相关的问题，这对于我在工程实践中的应用具有深远的意义。

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《Signals and Systems》的作者在内容的深度和广度上都表现出了极高的水准。这本书不仅仅停留在基础概念的介绍，而是深入探讨了许多更高级的主题，同时保持了内容的严谨性。例如，在讨论系统稳定性时，作者不仅给出了判据，还分析了不同极点位置对系统稳定性的影响，并结合了实际系统的例子。对于像Z变换和拉普拉斯变换这样的核心工具，书中给出了详尽的推导过程，以及它们在离散时间系统和连续时间系统分析中的不同优势和应用场景。我特别喜欢书中关于滤波器设计的部分，它不仅仅介绍了基本的滤波器类型，还探讨了如何根据实际需求设计特定性能的滤波器，以及常见的滤波器设计方法。此外，书中还涉及了一些高级话题，例如状态空间分析、非线性系统以及随机信号处理的入门概念。这些内容虽然可能超出初学者的范畴，但作者的讲解方式仍然保持着清晰和易懂，并且提供了进一步深入学习的线索。这使得这本书不仅适合初学者打下坚实的基础，也能够作为进阶学习者的参考工具。它展现了一个系统学科的完整图景，让我对信号与系统这个领域有了更为全面和深刻的认识，并且激发了我继续探索更深层次理论和应用的动力。

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这本书的封面设计就足够吸引人，简洁而又不失专业感。深蓝色的背景搭配银白色的书名，仿佛预示着即将探索的深奥理论。拿到手中，纸张的质感也相当不错，厚实且略带磨砂感，翻阅时不会有廉价的滑腻感，而是那种沉甸甸的、有分量的感觉。我通常对技术类书籍的开篇比较挑剔，但《Signals and Systems》的引言部分做得相当出色，它并没有直接抛出复杂的数学公式，而是从一些生活化的例子入手，比如声音的传播、图像的形成，以及它们是如何通过某种“信号”传递并被“系统”处理的。这种循序渐进的方式，让我这个初学者也能够迅速抓住核心概念，并对即将深入的内容产生强烈的好奇心。它成功地将抽象的信号和系统理论与我们日常生活中触手可及的事物联系起来，消除了我对这类学科“高不可攀”的刻板印象。在接下来的章节里，作者更是展现了其深厚的功底，每一个概念的引入都伴随着清晰的解释和严谨的推导，但又不会让读者感到枯燥乏味。他对数学工具的使用也恰到好处，既保证了理论的严密性，又避免了过度复杂的推导让人生畏。整体而言，这本书在理论深度和易读性之间找到了一个绝佳的平衡点，对于任何想要系统学习信号与系统这门学科的人来说，它都是一本不可多得的入门佳作，甚至可以说是“必读书目”。

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这本书在数学的严谨性与概念的直观性之间找到了一个令人赞赏的平衡点。很多时候，学习信号与系统会让人感到畏惧，主要是因为其高度依赖于数学工具，而这些工具往往看起来抽象且复杂。但是，《Signals and Systems》的作者显然深谙此道，他并没有一开始就抛出艰深的数学证明，而是先从现象入手，将概念“具象化”。比如，在介绍卷积时，他会用一个简单的例子，比如一个系统对一个阶跃信号的响应，来展示如何通过积分将输入信号和系统冲激响应结合起来，得到系统的输出。这个过程的描述非常细致，甚至可以想象出信号在时间轴上“滑动”并进行“加权求和”的过程。而当他引入傅里叶变换时，他并不是直接给出一个抽象的积分公式，而是先从周期信号的傅里叶级数讲起，强调将信号分解为不同频率的正弦和余弦分量的思想，这为理解傅里叶变换的本质打下了坚实的基础。书中大量的图示，更是将这些数学抽象概念变成了可视化的语言。例如，时域信号与频域频谱的对应关系，以及系统对不同频率成分的增益和相位变化，都可以通过精美的图表清晰地展示出来。这使得我能够同时从数学和直观两个层面去理解概念，从而达到更深刻的认知。这种双管齐下的教学方法，无疑大大降低了学习的门槛，并提升了学习效果。

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