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页数:196

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出版时间:2008-7

价格:22.00元

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isbn号码:9787307062740

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• 金融工程
• 金融建模
• 实验教学
• 高等教育
• 金融市场
• 投资分析
• 风险管理
• 量化金融
• Matlab
• Python

金融工程实验教程：探索量化金融的实践之道 金融工程，作为连接金融理论与实际应用的桥梁，正以前所未有的速度重塑着现代金融市场。它不仅是高盛、摩根士丹利等顶级投行闪耀的幕后功臣，更是资产管理、风险控制、金融创新等众多领域不可或缺的核心驱动力。本书《金融工程实验教程》旨在为您提供一个深入浅出、严谨系统的实践平台，让您在亲手操作与反复推演中，真正掌握金融工程的核心工具与方法。 本书不同于纯粹的理论书籍，我们更侧重于“如何做”以及“为什么这么做”。我们相信，真正的理解源于实践，只有通过亲身搭建模型、编写代码、回测策略，才能深刻领悟金融工程的精髓。因此，本书将以大量的实验案例为载体，引导您一步步走进量化金融的世界。 内容概览： 本书内容结构严谨，循序渐进，涵盖了金融工程中的关键领域，并辅以大量的实验代码和数据分析过程。 第一部分：金融工程基础与工具 第一章：金融工程导论与实验环境搭建 引言： 什么是金融工程？它在现代金融体系中扮演何种角色？本书将如何帮助您掌握这项技能？ 核心概念： 资产定价、风险管理、衍生品、套利、对冲等基本概念的梳理。 实验环境搭建： 推荐并指导您搭建常用的金融工程实验环境，如Python（Anaconda）、Jupyter Notebook、Pandas、NumPy、SciPy、Matplotlib等库的安装与基础使用。重点讲解如何配置环境以应对后续的实验需求。 第二章：Python在金融数据处理中的应用 数据获取： 介绍如何从公开或商业数据源（如Quandl, Yahoo Finance API等）获取股票、债券、外汇、商品等金融时间序列数据。 数据清洗与预处理： 讲解缺失值处理、异常值识别与处理、数据标准化/归一化、频率转换（日、周、月）等关键步骤。 数据可视化： 利用Matplotlib和Seaborn等库绘制各种金融图表，如K线图、折线图、收益率分布图、相关性热力图等，帮助直观理解数据特征。 实验示例： 从Yahoo Finance下载某只股票的历史价格数据，进行清洗、可视化，并计算其日收益率。 第二部分：资产定价与投资组合构建 第三章：股票定价模型与模拟 股息折现模型（DDM）： 讲解不同形式的DDM（零增长、固定增长、多阶段增长），并用Python实现其计算。 资本资产定价模型（CAPM）： 深入理解CAPM的原理，以及如何利用历史数据计算Beta值和预期收益率。 多因子模型： 介绍Fama-French三因子模型、Carhart四因子模型等，并示范如何利用Python进行因子回归分析。 实验示例： 计算多只股票的Beta值，并与CAPM的预期收益率进行比较。 第四章：投资组合优化与风险度量 马科维茨均值-方差模型： 深入讲解有效前沿的构建过程，包括如何计算组合的期望收益率和风险（方差/标准差）。 夏普比率与最优组合： 讲解夏普比率的概念，以及如何找到具有最大夏普比率的投资组合（切线组合）。 其他优化方法： 介绍Black-Litterman模型、风险平价等更为现代的投资组合构建思想。 风险度量： 讲解在险价值（VaR）和条件在险价值（CVaR）等风险度量方法，并用Python实现Monte Carlo模拟来计算VaR。 实验示例： 构建一个包含多只股票的投资组合，计算并绘制有效前沿，找出最优组合，并计算其VaR。 第三部分：衍生品定价与风险对冲 第五章：期权定价模型与模拟 二叉树模型： 讲解二叉树期权定价模型（Cox-Ross-Rubinstein），并用Python实现。 Black-Scholes-Merton（BSM）模型： 深入理解BSM模型的假设、公式及其对希腊字母（Delta, Gamma, Theta, Vega, Rho）的解读。 Monte Carlo模拟期权定价： 讲解如何利用Monte Carlo方法为更复杂的期权（如美式期权、路径依赖期权）进行定价。 实验示例： 使用BSM模型计算欧式看涨/看跌期权的理论价格，并分析不同参数（标的资产价格、行权价、到期时间、波动率）对期权价格的影响。 第六章：期货、掉期及其他衍生品 期货定价： 讲解期货的持有成本模型，以及股指期货、商品期货的定价方法。 利率掉期（IRS）定价： 介绍IRS的基本结构、收益流，以及如何使用零息利率曲线进行定价。 信用违约互换（CDS）： 简要介绍CDS的原理及其在信用风险管理中的应用。 实验示例： 使用Python计算不同到期日的股指期货价格，并模拟一个简单的利率掉期交易的现金流。 第七章：风险对冲与动态对冲 Delta对冲： 讲解如何利用Delta值构建静态或动态的Delta中性组合，以对冲标的资产价格变动风险。 期权组合的风险管理： 结合期权希腊字母，讲解如何构建Gamma中性、Vega中性等组合。 实例分析： 结合实际市场情况，分析如何对持有的大量期权头寸进行有效的风险对冲。 实验示例： 构建一个Delta中性的股票组合，并观察其在市场波动中的表现。 第四部分：高级主题与实战应用 第八章：金融时间序列分析与建模 平稳性与自相关： 讲解时间序列的平稳性检验（ADF检验）和自相关/偏自相关分析（ACF/PACF）。 ARIMA模型： 讲解ARIMA模型的原理，以及如何利用Python进行模型拟合与预测。 GARCH模型： 深入理解GARCH模型及其变种（EGARCH, GJR-GARCH）在波动率建模中的应用。 实验示例： 对某股票的收益率序列进行平稳性检验，并拟合ARIMA和GARCH模型，观察其预测效果。 第九章：算法交易与回测框架 交易策略开发： 介绍动量策略、均值回归策略、技术指标策略等常见算法交易策略的思路。 回测框架设计： 讲解如何构建一个高效、准确的回测系统，包括订单执行模拟、滑点处理、交易成本计算等。 策略评估： 介绍评估交易策略性能的各项指标，如年化收益率、最大回撤、夏普比率、Calmar比率等。 实验示例： 实现一个简单的移动平均线交叉交易策略，并进行回测，分析其表现。 第十章：金融工程在实践中的案例分析 结构化产品设计： 介绍几种常见的结构化产品的定价和风险特征，如保本浮动收益产品。 信用风险模型： 简要介绍信用评级模型、违约概率模型（PD）以及信用组合模型（如KMV模型、CreditMetrics）。 高频交易的初步探讨： 介绍高频交易的基本概念、挑战和常用技术。 综合案例： 选取一个较为复杂的金融工程问题，如一个具有多种衍生品对冲的投资组合，进行综合分析与建模。 本书的特色： 高度的实践性： 每一章都配有详细的实验指导和可运行的代码，让您能够立即上手，将理论知识转化为实践技能。 清晰的逻辑性： 内容从基础到高级，层层递进，确保读者能够循序渐进地掌握金融工程的知识体系。 丰富的案例： 结合实际金融市场场景，提供多样化的案例分析，帮助理解理论在实际中的应用。 代码的易用性： 提供的Python代码经过精心设计，易于理解和修改，方便读者进行二次开发和个性化实验。 通过学习本书，您将能够： 熟练运用Python进行金融数据的获取、清洗、分析与可视化。 掌握多种资产定价模型，并能利用它们进行实际估值。 理解投资组合的优化原理，并能够构建风险收益最优的投资组合。 深入理解各类衍生品的定价机制，并掌握其风险对冲策略。 熟悉金融时间序列的建模方法，并能用于预测和风险管理。 初步掌握算法交易策略的开发与回测。 本书适合金融学、经济学、数学、计算机科学等相关专业的学生、研究人员，以及希望提升量化金融技能的金融从业者。无论您是刚刚踏入金融工程领域的新手，还是希望深化实践经验的专业人士，都能从本书中受益匪浅。让我们一同踏上这段精彩的量化金融探索之旅！

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作为一个初入金融工程领域的学生，我一直以来都为如何将抽象的金融理论与实际应用相结合而感到困惑。许多课程和教材都侧重于理论的讲解，虽然我能够理解各种金融模型背后的数学原理，但在实际操作中却常常感到无从下手。当我拿到《金融工程实验教程》这本书时，我眼前一亮。这本书的书名就直接点明了它的核心价值——“实验教程”，这意味着它将不仅仅是理论的堆砌，更会带领我进行实际的操作和探索。我特别关注书中是否能够提供具体的编程指导，比如使用Python或R语言来实现金融模型的构建和回测。在金融工程领域，编程能力是至关重要的，它能够帮助我们更有效地处理海量数据，进行复杂的计算，并最终将理论模型转化为可执行的策略。我希望这本书能够提供详实的案例研究，并且能够一步一步地引导我完成这些实验，让我能够亲身感受金融工程的魅力。此外，我还期待书中能够介绍一些常用的金融数据源，以及如何获取和处理这些数据。毕竟，高质量的数据是进行有效金融实验的基础。这本书的厚度也让我感到欣慰，这通常意味着内容会比较丰富和深入，我希望它能够涵盖广泛的金融工程主题，并提供足够多的练习来巩固我的学习成果。

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一直以来，我对于金融市场运作的背后机制都充满好奇，尤其是那些听起来高深莫测的金融衍生品和量化交易策略。在我看来，金融工程就是将数学、统计学、计算机科学等知识与金融学相结合，创造出能够解决复杂金融问题的强大工具。然而，光靠纸上谈兵是远远不够的，我渴望能够通过实际操作来真正理解这些概念。这本书的“实验教程”性质，正是我所需要的。我希望这本书能够循序渐进地引导我入门，从最基础的金融建模开始，逐步深入到更复杂的领域。我特别希望书中能够详细介绍如何使用常用的金融软件或编程语言来构建和测试金融模型。例如，如果书中能提供Python或R的实现代码，并附带详细的解释，那对我来说将是巨大的帮助。此外，我还关注书中是否能够提供不同类型的金融实验，覆盖股票、债券、期权、期货等多种资产类别，以及不同的投资目标，如对冲、套利、投机等。通过完成这些实验，我希望能够掌握如何分析市场数据、如何评估金融产品的风险和收益、以及如何设计和执行交易策略。这本书能否真正成为我打开金融工程大门的钥匙，我非常期待。

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对于任何一个渴望在金融领域有所作为的人来说，掌握实操技能是必不可少的。《金融工程实验教程》这个书名，直接点出了这本书的核心价值——强调动手实践。我一直以来都对如何将抽象的金融理论转化为可操作的策略感到好奇，但很多教材往往停留在理论层面，缺乏实际的指导。我希望这本书能够提供详实的案例研究，并且能够逐步引导我完成各种金融实验。我特别关注书中是否能够涵盖一些常用的金融分析软件或编程语言，例如MATLAB、Python，或是R语言，并提供相应的代码示例。我希望能够通过这些示例，学习如何进行数据分析、模型构建、风险评估以及投资组合优化。例如，如果书中能够提供一个关于如何构建一个简单的股票交易策略的实验，并详细解释其中的逻辑和操作步骤，那对我来说将是极大的帮助。我期待这本书能够成为我通往金融工程实践殿堂的桥梁，帮助我提升解决实际金融问题的能力。

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我对金融市场一直怀有浓厚的兴趣，但总觉得隔着一层神秘的面纱。我一直认为，金融工程是解开这层面纱的关键。它将抽象的数学公式转化为指导实际投资决策的工具。然而，仅仅阅读理论书籍，往往难以体会其精髓。因此，当我看到《金融工程实验教程》这本书时，我充满了期待。我希望这本书能够为我提供一个清晰的学习路径，从基础的金融建模到复杂的风险管理，每一步都充满了实践的意义。我尤其看重书中是否能够提供足够多的图表和代码示例，以便我能够更直观地理解复杂的概念。例如，在讲解期权定价模型时，我希望能够看到Python代码如何实现Black-Scholes模型，并且能够通过改变参数来观察结果的变化。此外，我还希望书中能够涵盖一些常用的金融数据可视化技术，帮助我更好地理解市场动态和模型表现。如果书中能够提供一些挑战性的实验项目，让我有机会独立思考和解决问题，那就更好了。我相信，通过这本书的实践指导，我能够更深入地理解金融工程的魅力，并将其应用于我的投资和学习中。

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作为一名对金融领域充满热情但又缺乏实践经验的学生，我一直都在寻找一本能够真正带我入门的书籍。《金融工程实验教程》这个名字，立刻吸引了我的注意。我理解金融工程是通过量化和建模来解决金融问题的学科，但如何将这些工具付诸实践，一直是我的难点。我希望这本书能够提供详细的操作指南，特别是针对一些常用的金融软件或编程语言，比如Excel的VBA、Python的Pandas库，或者R语言。我希望能通过书中提供的案例，一步步地学习如何构建金融模型，如何分析市场数据，如何进行风险评估，以及如何优化投资组合。如果书中能够提供一些实际的金融市场数据，让我能够直接在这些数据上进行操作，那就更完美了。我非常期待这本书能够帮助我将理论知识转化为实际技能，让我能够更自信地应对未来的学习和职业挑战。一本优秀的实验教程，不仅要传授知识，更要培养解决问题的能力，我希望这本书能够做到这一点。

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作为一名在金融行业初露头角的交易员，我深知理论知识与实操能力之间的鸿沟。在学校里，我们学习了大量的金融理论，但如何在真实的市场环境中将这些理论转化为可盈利的交易策略，却是一门需要反复实践的学问。这本书的出现，恰好弥补了我在这方面的不足。《金融工程实验教程》这个名字，让我看到了将理论付诸实践的希望。我尤其关注书中是否能够提供详实的案例分析，以及如何利用数据分析工具来验证和优化交易策略。在快节奏的金融市场中，数据驱动的决策至关重要，而掌握有效的数据分析技术，能够显著提升交易的胜率。我希望这本书能够详细介绍如何运用统计学方法来识别市场中的模式和趋势，如何构建预测模型，以及如何进行风险管理。此外，我还希望书中能够提供一些模拟交易的平台或方法，让我能够在一个低风险的环境中进行策略的测试和迭代。通过这种方式，我不仅能够检验自己的理论知识，更重要的是，能够在这个过程中不断学习和成长，最终成为一名更优秀的交易员。这本书的到来，对我来说，是职业生涯中一次重要的学习机会。

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这本书的封面设计非常简洁大气，给人一种专业而严谨的感觉。拿到书的那一刻，我就被它厚实的质感和精美的印刷所吸引。翻开扉页，烫金的书名在柔和的光线下散发出淡淡的金属光泽，虽然我还没来得及深入阅读，但仅凭这第一印象，我就已经对这本书充满了期待。我是一名对金融领域充满好奇的学习者，一直以来都希望能够找到一本能够引导我进行实际操作的教程，而不是仅仅停留在理论层面。市面上有很多金融学的教材，但很多都过于偏重理论推导，对于如何将这些理论应用于实际的金融市场，如何利用工具进行量化分析，却鲜有提及。因此，当我在书店看到这本书时，立刻被它“实验教程”的定位所吸引。我相信，一本优秀的实验教程，不仅要教会你“是什么”，更要教会你“怎么做”。我希望这本书能够提供清晰的操作步骤，详细的工具介绍，以及一系列精心设计的实验项目，让我能够在模拟的金融环境中进行实践，从而加深对金融工程原理的理解，并培养解决实际金融问题的能力。从目录上看，本书涵盖了从基础的金融建模到复杂的衍生品定价，再到风险管理和投资组合优化等多个关键领域，这让我对这本书的价值有了更高的预期。我非常期待这本书能够为我打开金融工程实践的大门。

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我是一名对金融市场运作原理充满好奇的学习者，一直以来都对那些能够将复杂数学模型转化为实际投资策略的“金融工程师”这个职业充满了敬意。然而，我一直缺乏一个能够引导我进行实际操作的学习工具。当我了解到《金融工程实验教程》这本书时，我仿佛找到了通往金融工程世界的一扇窗户。我希望这本书能够提供清晰的实验指导，让我能够亲手构建和测试各种金融模型。例如，我希望能学习如何使用Python或R语言来模拟股票价格的波动，如何计算期权的价格，以及如何构建一个简单的投资组合优化器。此外，我还希望书中能够包含一些实际的案例研究，让我能够了解金融工程是如何被应用于解决现实世界中的金融问题的。比如，如何利用金融工程工具来管理银行的利率风险，或者如何为退休基金设计有效的投资策略。我相信，通过这本书的实践练习，我能够更深入地理解金融工程的精髓，并为我未来的学习和职业发展奠定坚实的基础。

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在日新月异的金融市场中，持续学习和创新是成功的关键。我是一名在金融机构工作的分析师，深知理论知识的重要性，但更明白实践出真知的道理。传统的金融教材往往侧重于概念的阐述，而在实际操作层面则略显不足。因此，《金融工程实验教程》这本书的出现，对于我来说，无疑是一份宝贵的资源。我希望这本书能够提供一些关于构建和回测量化交易策略的实操方法，以及如何利用金融工程工具来评估和管理投资风险。我特别关注书中是否能够涉及一些当前市场关注的热点话题，例如高频交易、算法交易、或者利用大数据和人工智能进行金融建模。如果书中能够提供清晰的代码示例和详细的实验步骤，那么我将能够快速掌握新的技能，并将其应用到我的日常工作中。我期望这本书能够帮助我深化对金融工程理论的理解，更重要的是，能够提升我的实战能力，从而在竞争激烈的金融市场中保持领先地位。

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这本书的出版，对于我这样一个在金融行业摸爬滚打了多年的从业者来说，无疑是一场及时雨。在实际工作中，我常常会遇到各种复杂的金融问题，需要运用金融工程的知识来解决。然而，随着金融市场的不断发展和创新，新的工具和技术层出不穷，保持知识的更新和技能的精进变得尤为重要。传统的教材往往更新速度较慢，难以跟上市场的步伐。而一本“实验教程”则更侧重于实践，我相信它能够为我提供最新的操作方法和实用的技巧。我特别关注书中是否能够涵盖一些前沿的金融工程应用，例如量化交易策略的开发、高频交易技术、以及利用机器学习和人工智能在金融领域的应用。我希望这本书能够提供清晰的逻辑框架，并且在每个实验项目中都能够解释其背后的金融原理以及实际应用的意义。此外，我还希望书中能够提供一些真实的交易数据或者模拟数据，让我可以在接近真实的市场环境中进行测试和验证。通过这样的实践，我不仅能够深化对金融理论的理解，更重要的是，能够提升我的实战能力，从而更好地应对工作中遇到的各种挑战。这本书的出现，让我看到了在不断变化的金融世界中，继续学习和成长的希望。

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