具体描述
《朱雍股指经书》具有独特的历史文化内涵，从12个方面结合中国投资市场的特点，系统介绍了股指期货的由来、功能、特性、主要品种、运作规则、风险监控、操作纪律等内容。我国的股指期货推出在即。通过10多年的磨砺，广大投资者对股票市场有了较多的认识，但是对于股指期货这个新生事物还知之甚少，对其巨大的获利潜力和同样巨大的投资风险认识不足，对如何实际操作股指期货更是一头雾水。特别提出了作者依据《周易》精华思想和数理推演独创的“玄极理论”和“玄极技巧”。为投资者提供了全方位的、能够实际操作的“股指期货”投资指南。
好的，这是一份关于一本不包含《朱雍股指经书》内容的图书简介： 书名：《现代金融市场实务与量化投资策略》 作者： 联合金融分析团队 出版社： 华夏金融出版中心 出版日期： 2024年5月 --- 内容简介 《现代金融市场实务与量化投资策略》 是一本全面覆盖当代金融市场运作机制、风险管理框架以及前沿量化投资方法的深度专业著作。本书旨在为金融从业者、资深投资者以及高年级金融专业学生提供一套系统化、实战导向的知识体系，帮助读者在日益复杂和高度数字化的金融环境中，建立起科学的投资决策流程。 本书的结构设计清晰，内容深度与广度兼备，主要围绕金融市场基础架构、资产定价理论、固定收益产品、衍生品市场实践、高频交易与算法、机器学习在金融中的应用等六大核心模块展开。我们摒弃了晦涩的纯理论推导，而是着重于将成熟的金融工程理论与当前市场中切实可行的操作工具和策略相结合。 第一部分：现代金融市场的基石与演进 (Foundation and Evolution of Modern Financial Markets) 本部分深入剖析了当前全球金融市场的组织结构与监管环境的变迁。我们详细阐述了从传统场内交易到去中心化金融（DeFi）生态的演化路径。重点内容包括： 1. 市场微观结构（Market Microstructure）： 探讨订单簿的动态变化、做市商的角色、延迟对交易执行的影响，并引入最新的“信息流对价格发现的冲击”模型。 2. 监管框架与合规性： 比较了《多德-弗兰克法案》、《巴塞尔协议III/IV》以及欧盟MiFID II等关键监管措施对市场流动性和资本要求的影响。特别分析了金融科技（FinTech）公司在合规性上面临的挑战与机遇。 3. 全球宏观经济变量与资产联动性： 建立了一套多因子模型来衡量主要央行货币政策、地缘政治风险与全球风险资产（股票、大宗商品、外汇）之间的实时反馈机制。 第二部分：资产定价的精进与风险对冲 (Advanced Asset Pricing and Hedging) 此部分聚焦于如何精确地评估各类资产的内在价值，并构建有效的对冲组合。我们着重超越了传统的CAPM模型，深入探讨了更具解释力的多因子模型。 1. Fama-French五因子模型的实证检验与修正： 结合最新的学术研究，检验该模型在中国、欧洲等新兴和成熟市场的适用性，并探讨如何将“动量”（Momentum）和“质量”（Quality）因子融入组合构建。 2. 信用风险与固定收益投资： 详细解析了公司债、市政债以及抵押贷款支持证券（MBS）的定价模型，特别是蒙特卡洛模拟在CVA/DVA（信用/债务价值调整）计算中的应用。 3. 波动率交易与期权定价： 系统介绍了Heston随机波动率模型与SABR模型，并提供了如何通过构建波动率微笑（Volatility Smile）套利策略，以及利用VIX期货进行系统性风险对冲的实操案例。 第三部分：量化投资策略的构建与回溯测试 (Construction and Backtesting of Quantitative Investment Strategies) 这是本书的核心实践章节，为量化策略的开发提供了详细的路线图。我们强调策略的稳健性和可重复性是成功的关键。 1. 因子挖掘与信号工程： 介绍如何利用自然语言处理（NLP）技术分析海量的非结构化数据（如财报文本、新闻情绪）来生成独特的Alpha因子。同时，详细讲解了因子正交化与因子暴露度的管理。 2. 投资组合优化的高级技术： 区别于传统的均值-方差优化，本书侧重于风险平价（Risk Parity）模型、Black-Litterman模型在构建全球多元化投资组合中的应用，以及如何将交易成本纳入优化目标函数。 3. 严格的回溯测试与避免偏差： 详尽阐述了幸存者偏差、数据挖掘偏差（P-hacking）和过度拟合等陷阱，并提供了如前向测试（Walk-Forward Optimization）和样本内/样本外验证的标准化流程。 第四部分：高频交易、算法执行与机器学习前沿 (HFT, Algorithmic Execution, and Machine Learning Frontiers) 本部分面向对技术敏感的读者，探讨了金融科技对市场效率的颠覆性影响。 1. 算法交易执行策略： 详细对比了VWAP、TWAP、限价订单到达时间（Limit Order Book Arrival Time）等主流算法，并使用基于强化学习（Reinforcement Learning）的方法来动态选择最优的拆单策略，以最小化市场冲击成本（Market Impact Cost）。 2. 深度学习在时间序列预测中的应用： 介绍如何利用长短期记忆网络（LSTM）和Transformer模型来处理金融时间序列的非线性和异方差性，构建更精准的短期价格预测模型。 3. 另类数据源与另类数据处理： 探讨了卫星图像、信用卡交易数据、物联网（IoT）数据如何被清洗、标准化并转化为可交易的Alpha信号，以及处理这些数据时涉及的隐私保护和计算资源需求。 --- 读者对象 量化基金经理与研究员： 寻求前沿策略和先进模型工具的专业人士。 资产配置顾问： 需要深入理解现代风险模型和另类资产定价的专业人士。 金融工程、计算机科学高年级学生： 希望将学术知识应用于实际金融问题的研究生。 本书特色 数据驱动： 包含大量真实市场数据驱动的案例分析和Python/R代码片段，便于读者复现和验证模型。 跨学科融合： 完美结合了金融理论、数理统计和计算机科学（AI/ML）。 聚焦稳健性： 强调风险管理和策略生命周期管理，而非追求短期暴利模型的搭建。 本书致力于成为一本兼具学术深度与实战指导意义的现代金融投资手册，帮助读者驾驭数字时代的金融浪潮。
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