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页数:173

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出版时间:2009-1

价格:25.00元

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isbn号码:9787564018085

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• 经济学
• 数学
• 基础
• 高等教育
• 教材
• 微积分
• 线性代数
• 优化
• 模型
• 分析
• 经济建模

《量化投资策略与风险管理》 本书旨在为金融从业者、量化分析师以及对现代金融市场运作机制有深入了解需求的读者，提供一套系统、实用的量化投资理论与实践框架。我们不回避复杂，但力求清晰阐述，通过理论讲解、案例分析和模型构建，帮助读者掌握构建高效投资组合、识别和规避市场风险的核心技能。 核心内容概览： 第一部分：量化投资理论基石 现代投资组合理论（MPT）的深度解析： 本部分将超越基础的概念介绍，深入探讨MPT在实际应用中的局限性，并引入行为金融学观点，解释为何市场并非总是理性。我们将详细剖析均值-方差模型背后的数学假设，讲解如何利用Python等工具进行组合优化，例如使用蒙特卡洛模拟来探索可能的投资组合空间，以及理解有效前沿的动态变化。 资产定价模型：CAPM、APT及其扩展： 我们将对资本资产定价模型（CAPM）进行批判性审视，分析其多因子模型的实证检验方法和潜在偏差。同时，本书将详细介绍套利定价理论（APT）的原理，并探讨如何通过因子挖掘和构建来捕捉不同风险溢价。此外，还会涉及一些前沿的定价模型，如Fama-French三因子模型、Carhart四因子模型，并讨论其在不同市场环境下的适用性。 有效市场假说（EMH）的辩证思考： 市场是否真的有效？本书将从弱式、半强式和强式有效性三个层面，结合大量的历史数据和学术研究，论证EMH在不同情境下的适用程度。我们将探讨技术分析和基本面分析的有效性边界，以及如何利用市场无效性来构建阿尔法策略，但这需要对市场微观结构和信息传递机制有深刻理解。 第二部分：量化投资策略构建 因子投资策略： 本章将详细介绍各类投资因子，包括价值、动量、质量、低波动性、规模等，并讲解如何利用统计学和机器学习方法来识别和构建有效的因子暴露。我们将展示如何通过因子组合、多因子模型来构建稳健的投资组合，并讨论因子轮动和因子择时的策略。 事件驱动策略： 针对并购、财报发布、监管变化等特定市场事件，本书将介绍如何设计和执行事件驱动型投资策略。我们将分析事件发生前后的信息不对称、市场反应模式，并提供数据分析和交易执行的实操指南，以期捕捉事件带来的交易机会。 高频交易与算法交易： 本部分将深入探讨高频交易（HFT）和算法交易的原理。我们将分析不同交易算法的优劣，例如均值回归、趋势跟踪、做市策略等，并讨论低延迟交易系统、市场微观结构对策略执行的影响。此外，还会涉及交易成本的优化和量化模型的稳定性问题。 机器学习在量化投资中的应用： 随着大数据和计算能力的提升，机器学习已成为量化投资的重要工具。本书将介绍监督学习、无监督学习和强化学习在量化投资中的具体应用，例如使用回归模型预测资产收益，利用聚类算法进行市场细分，以及通过强化学习进行交易决策。我们将重点讨论模型的选择、特征工程、过拟合的防范以及模型的解释性问题。 第三部分：风险管理与投资组合优化 风险度量与管理： 本部分将全面介绍各类风险度量指标，包括VaR（风险价值）、CVaR（条件风险价值）、波动率、Beta、Alpha以及尾部风险等。我们将深入探讨如何运用这些指标来量化投资组合的风险暴露，并介绍分散化、对冲、止损等风险管理工具的应用。 投资组合的动态优化： 市场环境不断变化，静态的投资组合优化已不足以应对现实挑战。本书将重点讲解如何实现投资组合的动态再平衡，考虑交易成本、税收以及模型预测的误差。我们将介绍基于情景分析、鲁棒优化等方法来构建在不同市场状态下都能表现良好的投资组合。 模型风险与黑天鹅事件： 量化模型并非万能，模型错误和不可预测的“黑天鹅”事件是量化投资面临的严峻挑战。本书将深入探讨模型风险的来源，并提供如何通过模型验证、压力测试、情景分析来降低模型风险的实践方法。同时，我们将讨论在面对极端市场波动时，如何调整策略和风险管理框架。 本书特点： 理论与实践并重： 每一章节都力求在扎实的理论基础上，结合实际案例和数据分析，为读者提供可操作的解决方案。 前沿性与深度： 涵盖了量化投资领域的最新发展和热门话题，并对经典理论进行深入挖掘，帮助读者建立高屋建瓴的认知。 定量分析工具： 鼓励读者使用Python、R等编程语言和相关库进行数据分析和模型实现，提供清晰的代码示例和实现思路。 强调风险意识： 将风险管理贯穿于全书始终，帮助读者建立全面的风险意识和应对机制。 通过对本书的学习，读者将能够更深入地理解金融市场的运作规律，掌握构建和管理量化投资组合的科学方法，从而在复杂多变的金融市场中做出更明智的投资决策。

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这本书简直是为我这种金融小白量身定做的！我一直对“量化分析”这个词感到高深莫测，尤其是在涉及复杂的金融模型时，感觉像是被一堵无形的墙挡在了外面。但是，这本《经济数学基础》从最基础的微积分和线性代数概念讲起，用大量的经济学例子来解释那些抽象的数学原理。比如说，它解释边际成本和边际收益时，会非常清晰地展示出导数的几何意义，而不是冷冰冰的公式堆砌。我特别喜欢它对“优化问题”的讲解，书中通过实际的投资组合选择案例，让我明白了为什么要用拉格朗日乘数法，而不是死记硬背公式。读完关于矩阵分解的部分，我开始能稍微看懂一些关于风险评估模型的简化描述了。这本书的叙述逻辑非常顺畅，从代数到微积分，再到概率论，每一步都像是为下一部分做了扎实的铺垫，让我感觉自己不是在学数学，而是在学习如何用数学的“语言”去描述和解决经济世界里的难题。对于那些希望从根本上理解金融工程和计量经济学的人来说，这本书绝对是一个绝佳的起点，它真的把“基础”做到了极致，让我对后续更深入的学习充满了信心，完全没有了那种面对天书的恐惧感。

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我一直认为，一本好的教材应该能跨越学科的鸿沟，让不同背景的人都能找到共鸣点。《经济数学基础》在这方面做得非常出色，它成功地将看似冷峻的数学工具与活生生的经济学问题编织在了一起。它在讲解线性规划时，没有仅仅停留在单纯的求解步骤，而是深入探讨了资源稀缺性下的最优配置问题，将单纯的代数运算赋予了深刻的资源管理内涵。更让我欣赏的是，书中对“金融数学”的前瞻性铺垫，即使是基础章节，也悄悄埋下了关于随机过程和鞅论的引子，这对于那些未来想从事衍生品定价或资产管理领域研究的读者来说，简直是无价之宝。它的行文风格是那种严谨而不失温度的，公式的引入总是伴随着必要的动机说明，避免了纯数学教材那种为了证明而证明的倾向。阅读过程中，我感觉自己的思维被不断地训练，不再满足于表面的“是什么”，而是深入探究“为什么是这样”，并思考“如果条件变了会怎样”，这种思维模式的转变，比掌握任何一个具体公式都来得宝贵。

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这本书的难度曲线设置得相当狡猾，起初你觉得如沐春风，等反应过来时，已经深陷在需要缜密逻辑才能穿透的数学迷宫里了。特别是在涉及优化理论那块，内容密度陡增。它对凸优化和非凸优化的区分讲解得非常到位，但同时，它也没有回避那些需要扎实高数功底才能完全消化的证明过程。比如，关于鞍点和纳什均衡的介绍，虽然给出了直观的解释，但要真正理解其背后的KKT条件，读者必须对偏微分和约束优化有非常深刻的理解。我发现，如果只是走马观花地看一遍定义和结论，那么在遇到稍微复杂一点的实际问题时，很容易就卡壳了。这本书更像是一本需要反复研磨的工具书，你得真正拿起笔，跟着书本的推导过程一步步演算，才能真正将那些复杂的数学工具内化成自己的分析能力。对于那些已经有一定数学基础，想要将知识系统化并应用于高级经济模型构建的读者来说，这本书的挑战性恰到好处，它迫使你不断突破自己的知识边界。

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说实话，这本书的排版和内容组织简直是教科书级别的典范。对于初学者来说，很多数学概念因为缺乏直观的几何或物理类比而难以理解。这本书巧妙地运用了大量的双变量函数图和三维空间剖面图来辅助理解多元微积分的概念，比如无约束优化中的Hessian矩阵的正定性判断，通过曲面的凹凸性展示得淋漓尽致。我尤其欣赏它对“误差与近似”的讨论，它没有回避现实世界数据的不完美性，而是用概率论中的方差和矩的概念，来量化模型预测的不确定性，这使得整个分析框架更加贴近现实的复杂性。这本书的习题设计也很有层次感，从基础的计算巩固到复杂的应用性建模，难度梯度设计得非常科学，让人可以循序渐进地建立自信。我感觉自己不是在“学完”一章，而是在“掌握”一门新的经济分析工具，每一章的结束都像是为我搭建好了一个坚实的分析平台，等待我去应用更复杂的经济理论。这本书的价值在于，它不仅传授了知识，更塑造了一种严谨、量化的思维方式，这对任何想要在现代经济领域有所建树的人来说，都是必不可少的素质。

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我拿着这本厚厚的书，本以为又要经历一场枯燥的数学训练营，没想到作者的叙事风格竟然如此富有“画面感”。最让我印象深刻的是它对时间序列分析那部分的阐述。很多教材讲时间序列总是直接抛出ARIMA模型，让人摸不着头脑。而这本书却花了大篇幅去描述一个虚拟的宏观经济数据波动场景，如何一步步从简单的自回归模型，通过残差检验，自然而然地过渡到更复杂的季节性调整模型。它不是在教我如何计算，而是在引导我思考：为什么经济学家需要这种工具？它把概率论和统计推断部分融入到对市场不确定性的讨论中，比如如何用大数定律和中心极限定理来解释为什么长期投资的风险分布会趋于正态。书中的图表制作得非常精良，那些三维的曲面图和等高线图，配合文字解释，让原本抽象的函数极值问题变得立体起来，我甚至能“看到”利润最大化的那个拐点在哪里。整体感觉就像是跟着一位经验丰富的经济顾问在学习，他不仅告诉你公式是什么，更重要的是告诉你这个公式在实际应用中“长什么样”，极大地提升了我对理论与实践结合的理解深度。

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