Practical Quantitative Investment Management with Derivatives pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Cowell, Frances

出品人:

页数:528

译者:

出版时间:2002-3

价格:$ 299.45

装帧:

isbn号码:9780333926215

丛书系列:

图书标签:

Quantitative Finance
Derivatives
Investment Management
Financial Modeling
Risk Management
Portfolio Optimization
Algorithmic Trading
Fixed Income
Options
Quantitative Analysis

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具体描述

As individual savings and investment take over from reliance on publicly funded pensions, interest is growing in how that investment is managed. Practical Quantitative Investment Management with Derivatives is a comprehensive guide to the workings of quantitative investment management. It is written to assist in understanding the nature of specific quantitative techniques and investment instruments, the context in which they are used, the underlying theory and the practical ramifications for return and risks of the portfolios of which they form part. The book is written in everyday language, with all theory explained in words as well as formulae, and accompanied by worked examples. Each part of the investment management process is examined in detail, beginning with the fund structure and investment objectives and strategy; proceeding through asset allocation to management of individual asset classes. Attention is given at each stage to theoretical underpinnings, issues for implementation and day-to-day management, and the relationship between the three.

好的，这是一份关于一本名为《Practical Quantitative Investment Management with Derivatives》的图书简介，内容详尽，旨在聚焦于量化投资管理和衍生品应用，同时不包含原书的具体内容。 --- 图书简介：现代投资组合构建与风险精细化管理书名（虚构）：《现代投资组合构建与风险精细化管理：基于数据驱动的实证策略》作者： [此处可插入虚构作者姓名] 出版社： [此处可插入虚构出版社名称] 出版日期： [此处可插入虚构日期] 核心主题与目标读者本书旨在为专业投资者、资产管理人、金融工程师以及高级金融学学生提供一套全面且高度实用的框架，用以理解和实施现代投资组合管理的前沿方法。在当前市场波动加剧、信息过载的背景下，传统的依赖经验的投资决策模式正面临严峻挑战。本书的核心目标是揭示如何利用数据驱动的统计模型和严格的实证检验，系统性地构建、优化和管理跨资产类别的投资组合，并在此过程中实现对系统性与非系统性风险的精细化控制。本书不拘泥于理论的纯粹性，而是聚焦于实践中的可操作性。我们假设读者已具备基本的金融市场知识和一定的计量经济学基础，并致力于将这些理论知识转化为可执行的投资策略。第一部分：投资组合管理的理论基石与现代视角重构本书的第一部分将对传统投资组合理论（如均值-方差优化）进行深入的审视和批判性评估。我们认识到，古典模型在面对真实世界中的非正态性、厚尾现象和参数估计误差时所表现出的局限性。 1. 现代风险度量体系的深化：我们将超越传统的标准差度量，详细介绍如条件风险价值（CVaR）、偏斜度（Skewness）和峰度（Kurtosis）在投资组合选择中的应用。重点探讨如何构建能够有效对冲极端尾部风险（Tail Risk）的度量体系。 2. 因子模型的演进与选择：因子投资（Factor Investing）是现代量化投资的基石。本部分将详细梳理从经典的Fama-French三因子模型，到多因子模型（如Fama-French五因子、六因子），以及侧重于行为金融学解释的各种因子（如动量、质量、低波动）。我们将侧重于因子的稳健性检验和跨地域、跨市场适用性的实证分析，指导读者如何识别出真正具有经济学意义且可长期获取超额收益的因子。 3. 投资组合构建的约束优化：纯粹的均值-方差优化在实际中难以落地。本书将详细介绍如何将实际约束条件——如交易成本、流动性限制、监管要求、以及特定ESG标准——整合到优化框架中。重点分析层次化风险平价（Hierarchical Risk Parity, HRP）等新型约束优化技术，以提高投资组合的稳定性和实际执行效率。第二部分：数据处理、策略开发与实证回测的严谨性量化策略的成败往往取决于数据处理的质量和回测的严谨性。本部分将聚焦于策略从概念到部署的工程化流程。 1. 高质量数据的预处理与清洗：探讨处理价格失真、错误报价、以及低频数据与高频数据融合的复杂性。介绍如何利用时间序列分解技术，有效分离出趋势、周期和随机噪音成分，为模型输入提供高质量的信号。 2. 策略信号的生成与集成：策略信号的开发是量化的核心。我们不局限于单一指标，而是构建基于机器学习和深度学习技术的信号生成框架。例如，如何利用非线性模型（如梯度提升树）来捕捉因子间的交互效应，以及如何使用时间序列的深度网络结构来预测资产收益的概率分布。 3. 策略的稳健性与回测偏差规避：回测是量化投资中最容易犯错的环节。本书将用大量篇幅讨论样本选择偏差（Selection Bias）、幸存者偏差（Survivorship Bias）、数据挖掘陷阱（Data Snooping）以及过度拟合（Overfitting）的识别与规避方法。我们将详细介绍前向测试（Walk-Forward Optimization）和蒙特卡洛模拟在评估策略真实风险和稳健性中的应用。第三部分：风险暴露的动态管理与资产配置的演化成功的投资管理是一个持续动态调整的过程，而非一次性决策。第三部分着重于如何根据市场状态的变化，动态调整风险敞口和资产配置。 1. 市场状态识别与宏观风险对冲：市场环境（如高波动率、低利率环境）对不同因子和资产类别的表现影响巨大。本书将介绍基于隐马尔可夫模型（HMM）和政权切换模型（Regime Switching Models）来识别当前市场状态，并据此动态调整因子暴露。重点分析如何构建宏观风险因子对冲工具，以降低整体投资组合对不可预测的宏观冲击的敏感性。 2. 流动性与交易成本的优化：尤其对于大体量资金而言，交易成本和市场冲击成本是侵蚀收益的关键。我们将探讨最优执行算法（Optimal Execution Algorithms），如何根据市场深度、波动率和时间限制来分解大额订单，以最小化交易成本。同时，分析在不同流动性市场中，应如何调整因子投资组合的换手频率。 3. 投资组合的持续监控与再平衡：介绍一套系统的绩效归因框架，不仅关注绝对收益，更关注风险调整后的贡献度分析。详细阐述在何种市场条件下（如风险因子漂移、因子失效、或跟踪误差超标）需要触发系统性的再平衡，并提供一套自动化的再平衡触发机制。结论：迈向可解释、可信赖的量化投资实践本书的最终目标是帮助读者构建可解释（Interpretable）、可信赖（Trustworthy）且高效率（Efficient）的投资系统。我们强调，量化投资的未来在于结合统计学的严谨性与金融经济学的深刻洞察力，而非盲目追求黑箱模型。通过对数据、模型和风险管理的系统化处理，本书为读者提供了一份在复杂金融市场中导航的实战指南。