Computational Finance 1999 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:The MIT Press

作者:Abu-Mostafa, Yaser S.; Yaser S., Abu-Mostafa; Lo, Andrew W.

出品人:

页数:650

译者:

出版时间:2000-5-1

价格:USD 120.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780262011785

丛书系列:

图书标签:

• Computational Finance
• Financial Engineering
• Quantitative Finance
• Mathematical Finance
• Derivatives
• Monte Carlo Methods
• Numerical Analysis
• Option Pricing
• Risk Management
• Financial Modeling

现代金融工程与风险管理：理论前沿与实践应用 （不包含《Computational Finance 1999》中的内容） 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的现代金融工程、量化分析及风险管理框架。我们聚焦于二十一世纪以来金融市场结构、衍生品定价模型、高频交易技术、大规模数据分析以及监管环境演变所带来的核心挑战与机遇。本书内容涵盖了从基础的随机微积分到复杂的多资产模型校准、机器学习在金融预测中的应用，以及前沿的系统性风险量化方法。 第一部分：金融市场的演进与量化基础的革新 本部分将回顾并分析自2000年以来全球金融市场的关键转型，特别是电子化交易的普及、衍生品市场的爆炸式增长（如场外衍生品中央清算机制的建立），以及金融危机对监管和模型假设带来的深刻影响。 1.1 计量经济学基础的重塑 我们将重点探讨高频金融时间序列的特性，超越传统正态性和波动率恒定性的假设。内容包括： GARCH 族模型的最新进展： 深入分析如 EGARCH、GJR-GARCH、及其在波动率预测中的局限性。重点讨论随机波动率（Stochastic Volatility, SV）模型，特别是 Heston 模型及其变体在实际应用中如何利用蒙特卡罗方法和 FFT（快速傅里叶变换）进行高效求解。 协整与长期均衡关系： 讨论在多因子市场中，如何应用 Johansen 检验和 VECM（向量误差修正模型）来识别和利用资产间的长期价差机会，并探讨协整关系在套利策略构建中的鲁棒性检验。 非参数与半参数估计方法： 介绍在数据稀疏或模型错误设定风险较高的情境下，核密度估计、局部多项式回归在金融变量分布估计中的应用。 1.2 随机过程与演化模型 本章将重点放在超越经典 Black-Scholes 框架的随机过程建模，特别是那些能更好地捕捉市场异象（如跳跃、波动率聚类）的模型。 跳跃扩散过程（Jump-Diffusion Processes）： 详细分析 Merton 模型及 Kou 模型的结构，并讨论如何通过观测期权价格的波动率微笑（Volatility Smile/Skew）来校准跳跃频率和跳跃大小的分布。 随机局部波动率模型（SLV）： 深入探讨 Dupire 公式和 Markov 泛函方程，展示如何利用实际观察到的期权价格曲面（Implied Volatility Surface）来推导出底层资产的随机局部波动率函数，这对于跨期限、跨行权价的期权定价至关重要。 多资产框架： 介绍基于随机微分方程（SDEs）的系统建模，包括 Vasicek、CIR 模型在利率衍生品定价中的应用，以及如何构建具有相关性的多因子模型来处理信用风险和利率风险的耦合。 第二部分：衍生品定价与对冲的复杂性 本部分专注于现代衍生品市场的核心——定价和动态对冲策略，强调数值方法的先进性与模型的稳健性。 2.1 数值定价技术的前沿 在复杂的金融衍生品（如奇异期权、多资产期权）面前，解析解往往不可得。本章聚焦于高效率、高精度的数值技术。 偏微分方程（PDE）方法： 详细介绍有限差分法（Finite Difference Methods, FDM）在求解欧拉-泊松-杜兰（Black-Scholes/Heston/SLV）方程中的应用。我们将对比显式、隐式和 Crank-Nicolson 方案的收敛性、稳定性和计算成本，并探讨如何利用 ADI（交替方向隐式）方法加速多维问题的求解。 蒙特卡罗模拟（Monte Carlo Simulation）的优化： 探讨如何利用重要性采样（Importance Sampling）、控制变量（Control Variates）以及分层采样（Stratified Sampling）技术，显著降低评估路径依赖型期权（如奇异期权、亚洲期权）所需样本量，提高计算效率。 傅里叶方法（Fourier Transform Techniques）： 详细阐述 Carr-Madan 公式及其在 Levy 过程框架下的应用。重点讨论使用 FFT 来高效计算基于特征函数的期权价格，特别是在处理复杂的随机波动率或跳跃模型时，该方法相对于标准蒙特卡罗的优势。 2.2 动态对冲与模型风险管理 本章探讨在现实交易环境中，Delta、Gamma 等希腊字母对冲的局限性，以及如何应对模型选择和参数估计带来的不确定性。 非德尔塔中性对冲： 讨论在波动率或利率随时间变化时，如何构建更鲁棒的对冲组合，包括 Gamma 对冲和 Vega 对冲的实际操作约束（如交易成本和流动性）。 局部波动率曲面的校准与平滑： 阐述 SVI（Stochastic Volatility Interpolation）等现代插值技术在构建光滑且可交易的隐含波动率曲面中的作用，以及如何利用这些曲面来评估和管理交易簿的风险敞口。 模型风险的量化： 介绍模型检验（Model Validation）的基本流程，包括使用历史数据和模拟数据进行压力测试，以及“模型选择风险”的量化方法，例如通过贝叶斯模型平均法来整合多个模型的预测。 第三部分：量化投资与机器学习的应用 随着计算能力的飞跃和大数据时代的到来，机器学习已成为量化研究的核心驱动力。本部分侧重于其在因子投资、交易执行和信号生成中的最新实践。 3.1 机器学习在资产定价中的角色 本书区分了机器学习在预测（预测未来价格）和描述（发现市场结构）中的应用。 因子模型重构： 介绍如何利用 Lasso、Ridge 等正则化方法来筛选和确定影响资产回报的因子（因子选择），以解决传统线性模型中因子冗余和过度拟合的问题。讨论非线性因子模型的构建，例如使用神经网络（如多层感知机 MLP）来捕捉因子间的复杂交叉效应。 深度学习与市场预测： 探索循环神经网络（RNNs）和长短期记忆网络（LSTMs）在处理序列数据（如订单簿数据、新闻情绪）方面的优势，用于短期价格走势的预测或市场微观结构异象的捕捉。 强化学习（Reinforcement Learning）在交易中的部署： 介绍如何将交易执行和投资组合管理问题建模为马尔可夫决策过程（MDP），使用 Q-Learning 或 Actor-Critic 算法来训练智能体，使其在最小化交易成本的同时实现最优回报。 3.2 高频数据分析与交易执行 本章聚焦于处理纳秒级数据的技术挑战和机遇。 订单簿动力学建模： 介绍 LOB（Limit Order Book）建模的结构化方法，包括使用 Hawkes 过程来描述订单到达和取消的自激过程，以及如何利用这些模型来预测短期价格冲击。 最优执行算法（Optimal Execution）： 详细分析基于最优控制理论的执行算法，如 Almgren-Chriss 模型。重点讨论如何根据市场冲击成本、流动性消耗和风险厌恶程度，动态地分配订单流，以最小化实施成本。 第四部分：系统性风险与金融稳定 全球金融危机后，风险管理已从单一机构的风险度量扩展到跨市场、跨机构的系统性风险评估。 4.1 信用风险的量化与连接性 期望违约概率（PD）和违约相关性： 深入探讨基于结构性模型（如 Merton 模型）的扩展，以及如何利用 CDS 市场数据来校准和估计违约相关性矩阵。 网络分析在金融系统中的应用： 介绍图论和网络科学（Graph Theory）在构建银行间借贷网络、供应链金融网络中的作用。通过计算网络的中心性指标（如介数中心性、特征向量中心性），识别系统中最脆弱的“枢纽”机构，以评估传染风险。 4.2 压力测试与监管资本要求 情景分析与逆向压力测试： 阐述如何在宏观经济冲击下（如利率突然上升、特定资产类别崩盘），量化银行和投资组合的资本充足性。重点讨论如何设计具有经济意义的、非线性耦合的压力情景。 流动性风险的动态度量： 介绍 LCR（流动性覆盖率）和 NSFR（净稳定资金比率）等后巴塞尔协议III框架下的流动性指标，以及如何利用动态优化方法来管理和模拟不同期限的资金缺口。 结论：面向未来的量化金融 本书的最终目标是为从业者和研究人员提供一个坚实的平台，使其能够驾驭当前快速演变的金融技术景观。未来的量化金融将越来越依赖于对复杂系统的理解、先进计算方法的应用，以及对模型不确定性的审慎管理。本书强调的不仅是模型的“精确性”，更是其在真实世界市场环境中的“稳健性”和“可解释性”。

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