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SheldonNatenberg 著

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• 金融市场
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• 风险管理
• 衍生品
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店铺： 文轩网教育考试专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111477044

商品编码：10381045837

出版时间：2014-10-01

作  者:(美)Sheldon Natenberg；韩冰洁 定  价:100 出 版 社:机械工业出版社 出版日期:2014年10月01日 页  数:506 装  帧:平装 ISBN:9787111477044 ●总序
●第1版前言
●新版前言
●第1章  期权术语
●1.1  合约规范
●1.2  执行与指派
●1.3  市场诚信
●1.4  保证金要求
●1.5  结算流程
●第2章  基础策略
●2.1  简单的买入、卖出策略
●2.2  风险/收益特征
●2.3  组合策略
●2.4  构建到期损益图
●第3章  理论定价模型导论
●3.1  期望收益
●3.2  理论价值
●3.3  关于模型
●3.4  一种简单的方法
●3.5  执行价格
●部分目录

内容简介

 自20世纪80年代末本书**版出版以来，《期权波动率与定价》已经成为优选活跃期权交易者*广泛阅读的书籍。由于对期权定价原理清楚的解释及对交易策略深入的分析，本书成为有抱负的期权交易者的推荐阅读书目。新版《期权波动率与定价》对内容进行了更新，以反映期权市场中产品和交易策略的*新发展与趋势。本书涵盖了与期权相关的所有方面，包括定价模型、波动率考量、初级与不错交易策略、风险管理技术等，文字风格清晰易懂，为成功的期权交易的核心理念提供了务实的解释。本版新增内容主要包括：扩展股票期权相关内容；股指期货和股指期权的交易策略；对波动率更广泛、更深入的讨论；关于波动率倾斜的分析；利用期权构建跨市场价差。依赖于作为专业交易员的经验，作者谢尔登·纳坦恩伯格考察了期权交易的理论与现实。他介绍了期权理论基础，并演示如何将这些理论用于识别获利的交易机会。他介绍了大量的交易策略，阐述了如何根据交易员的市场等 (美)Sheldon Natenberg；韩冰洁 谢尔登·纳坦恩伯格，从1982年开始他的交易生涯，开始是作为芝加哥期权交易所（CBOE）个股期权的独立做市商。从1985年开始，他涉足商品期权的交易，并作为芝加哥期货交易所（CBOT）的独立交易池交易员。做交易的同时，纳坦恩伯格先生还成为一名活跃的培训师。这一领域内，他在优选各主要交易所（包括：芝加哥商品交易所（CME）、芝加哥期货交易所（CBOT）、芝加哥期权交易所、纽约商业交易所（NYME）、伦敦靠前金融期货交易所（LIFFE）、德国期货期权交易所、悉尼期货交易所、新加坡靠前金融期货交易所等）举办了多次培训会，他还为世界范围内的许多专业交易公司举办了大量的内部培训。韩冰洁任职与中国金融期货等

《量化投资策略深度解析》 内容概要 《量化投资策略深度解析》一书，旨在为广大投资者，特别是对量化投资领域有浓厚兴趣的专业人士和学术研究者，提供一本系统、全面且极具实践指导意义的著作。本书跳出传统投资分析的框架，深入探讨了量化投资的核心理念、构建方法、实证检验以及风险管理等关键环节。全书内容充实，条理清晰，力求将复杂的量化投资模型和策略以一种易于理解且具有深度的方式呈现，帮助读者建立起一套完整的量化投资思维体系。 第一部分：量化投资的理论基石 本部分着重于为读者奠定坚实的理论基础，阐述量化投资之所以能够成为现代金融市场重要组成部分的深层原因。 第一章：现代投资组合理论的演进与量化视角的引入 我们将从马科维茨的均值-方差模型出发，回顾现代投资组合理论（MPT）的发展历程。重点分析MPT在实际应用中面临的挑战，如参数估计的敏感性、收益率分布的非正态性等。 接着，本书将视角转向量化方法如何克服这些挑战。我们将介绍利用统计学方法（如协方差矩阵估计的改进技术，因子模型等）来构建更为稳健的投资组合。 讨论概率论、数理统计在金融工程中的基础应用，为后续的计量经济学模型奠定基础。 第二章：资产定价模型的量化框架 本章将深入剖析CAPM（资本资产定价模型）、APT（套利定价理论）等经典资产定价模型，并着重探讨如何将这些理论模型转化为可操作的量化模型。 我们将详细介绍如何利用多因子模型（如Fama-French三因子模型、Carhart四因子模型）来解释资产收益的来源，并阐述如何通过因子暴露度来构建投资组合。 此外，还会探讨行为金融学中的一些经典悖论，以及量化方法如何尝试捕捉或利用这些行为偏差。 第三章：金融时间序列分析与建模 金融数据的时序性是其显著特征，本章将系统介绍处理金融时间序列数据的关键方法。 内容涵盖平稳性检验、自相关和偏自相关分析。 重点讲解ARMA、ARIMA、GARCH系列模型在刻画金融资产收益率的波动性和条件异方差方面的应用。 还将介绍一些非线性时间序列模型，如状态空间模型，以及它们在资产收益预测和风险度量中的作用。 第二部分：量化投资策略的构建与设计 本部分将是本书的核心内容，详细介绍各类主流量化投资策略的构建思路、技术细节和实证验证过程。 第四章：因子投资策略的设计与实现 本章将详细介绍各种经典和创新的投资因子，包括但不限于价值因子、动量因子、质量因子、低波动因子、规模因子等。 深入探讨如何从海量数据中挖掘和提炼出有效的因子，并解释因子有效性的理论依据。 演示如何基于单一因子或多因子组合构建投资组合，包括因子信号的标准化、权重分配方法（如等权重、市值加权、风险平价等）。 详细介绍构建因子投资组合的步骤，从数据获取、因子计算、信号排序到组合构建和再平衡。 第五章：统计套利策略的原理与应用 本章将重点阐述统计套利的理论基础，即利用资产之间的统计关系（如协整关系）来发现短暂的定价错误。 深入介绍协整检验、单位根检验等统计工具在识别套利机会中的作用。 详细讲解配对交易（Pairs Trading）策略的设计思路、执行流程和风险控制。 还将介绍一些更复杂的统计套利策略，如指数套利、ETF套利等，并分析其潜在收益和风险。 第六章：事件驱动投资策略的量化分析 事件驱动策略基于特定公司事件（如并购、财报发布、分红派息、监管变动等）来获取收益。本章将探讨如何量化分析这些事件对资产价格的影响。 介绍如何利用新闻文本分析、社交媒体情绪分析等技术来捕捉事件驱动的交易信号。 讲解针对不同类型事件（如公告效应、重组效应）的量化交易模型构建方法。 讨论如何构建稳健的事件驱动投资组合，以及如何在不确定性较高的事件中进行风险管理。 第七章：宏观经济与量化模型的结合 本章旨在探索宏观经济数据（如GDP增长率、通货膨胀率、利率、失业率等）与资产价格之间的关联性，并将其转化为可行的量化投资策略。 介绍宏观经济指标的量化分析方法，如领先指标、滞后指标、同步指标的应用。 探讨如何构建基于宏观经济周期的资产配置模型。 介绍如何利用宏观经济风险来对冲投资组合的风险，以及如何捕捉宏观经济趋势带来的投资机会。 第三部分：量化投资的实证检验与风险管理 理论与实践的结合至关重要，本部分将重点关注量化策略的实证检验方法以及在复杂市场环境下的风险控制。 第八章：量化策略的回测与优化 本章将深入讲解量化策略回测的原理、方法和关键注意事项。 详细介绍如何构建有效且无偏见的回测系统，包括数据处理、交易规则设定、滑点模拟、交易成本考虑等。 讲解常用的回测指标，如夏普比率、索提诺比率、最大回撤、年化收益率、Calmar比率等，并解释它们的意义。 讨论策略优化的必要性与陷阱，如过拟合（Overfitting）问题，以及如何避免过度优化。介绍交叉验证、蒙特卡洛模拟等技术。 第九章：风险管理的量化工具与方法 风险管理是量化投资不可或缺的组成部分。本章将介绍各种量化风险度量工具。 详细讲解VaR（Value at Risk）及其各种计算方法（历史模拟法、参数法、蒙特卡洛法），并讨论其优缺点。 介绍CVaR（Conditional Value at Risk）作为VaR的有力补充，以及其在尾部风险管理中的重要性。 探讨如何利用情景分析、压力测试等方法来评估策略在极端市场条件下的表现。 介绍投资组合风险分散化和对冲的量化技术，如因子风险暴露的管理、期权对冲等。 第十章：高频交易与算法交易的量化视角 本章将触及更具时效性的交易策略——高频交易（HFT）和算法交易。 介绍高频交易的特点，如极短的交易周期、低延迟要求、市场微观结构分析等。 探讨算法交易的常见策略，如限价委托、冰山委托、时间加权平均价格（TWAP）和成交量加权平均价格（VWAP）等算法的应用。 讨论在这些策略中，数据质量、执行速度和系统稳定性所扮演的关键角色。 第十一章：机器学习在量化投资中的应用 近年来，机器学习技术在量化投资领域展现出巨大的潜力。本章将介绍一些主流的机器学习算法及其在投资中的应用。 内容将涵盖监督学习（如回归、分类）、无监督学习（如聚类）和深度学习（如神经网络、卷积神经网络）在预测资产价格、识别交易模式、因子挖掘等方面的应用。 详细讨论数据预处理、特征工程、模型选择、模型评估和部署等机器学习流程在金融场景下的具体实践。 强调模型的可解释性和鲁棒性在量化投资中的重要性。 第四部分：量化投资的实践与未来展望 本部分将从更宏观的视角审视量化投资的实践过程，并展望其未来的发展趋势。 第十二章：量化投资组合的构建与管理 本章将引导读者将前述的理论和策略应用于实际的投资组合管理中。 详细介绍如何根据投资目标、风险偏好和市场状况，将不同的量化策略有机地结合起来，构建多元化的投资组合。 讨论投资组合的动态调整和再平衡机制，以及如何应对市场风格的切换。 介绍资产配置的量化方法，以及如何将量化策略融入宏观资产配置框架。 第十三章：量化投资的监管、伦理与挑战 随着量化投资的普及，其面临的监管环境和伦理问题也日益受到关注。本章将对此进行深入探讨。 分析当前金融监管机构对量化交易的政策导向和监管要求。 讨论量化交易可能引发的市场操纵、系统性风险等问题，以及相应的应对措施。 探讨量化投资中的信息披露、公平交易等伦理原则。 回顾量化投资在历史上的几次重大挑战，并从中吸取经验教训。 第十四章：量化投资的未来趋势与创新 本章将对量化投资的未来发展方向进行展望。 探讨大数据、云计算、人工智能等前沿技术将如何进一步赋能量化投资。 展望新型资产类别（如加密货币）的量化投资机会。 讨论量化投资在ESG（环境、社会和公司治理）投资中的作用。 分析高频交易、低延迟交易技术的发展趋势，以及它们对市场的影响。 展望自动化交易、自适应策略等创新方向。 《量化投资策略深度解析》以其严谨的学术态度、丰富的实证案例和前沿的研究方法，为读者提供了一个深入理解量化投资世界的窗口。本书不仅是学习量化投资理论的优质教材，更是指导实践操作的实用工具。通过阅读本书，读者将能够系统地掌握量化投资的核心技能，提升在复杂金融市场中的投资决策能力。

评分☆☆☆☆☆

我一直对金融市场中那些看似难以捉摸的因素感到着迷，尤其是那些能够影响资产价格剧烈波动的背后逻辑。这次有幸阅读了《期权波动率与定价》，这本书简直就是为我打开了一个全新的维度。在阅读之前，我一直觉得期权的定价模型是一种非常抽象且理论化的东西，但作者用一种非常引人入胜的方式，将那些复杂的数学公式和概念，转化为可以理解的市场行为。书中的案例分析尤其令我印象深刻，作者并没有回避现实中可能出现的各种复杂情况，而是深入浅出地分析了这些因素是如何影响波动率的，以及最终如何体现在期权的价格上。我特别喜欢其中关于“隐含波动率”的章节，它不再是冷冰冰的数字，而是市场对未来不确定性的集体预判。读完这本书，我感觉自己对风险管理有了更深层次的认识，也更加理解了那些金融交易员在市场波动剧烈时为何会如此关注期权。这本书不仅仅是理论的堆砌，更是一种思维方式的引导，让我看到了金融世界更深层的美妙之处。

评分☆☆☆☆☆

这本书为我打开了期权世界的一扇窗，让我看到了那些隐藏在数字背后的复杂逻辑。《期权波动率与定价》并没有简单地罗列公式，而是将期权定价的核心——波动率——作为切入点，深入浅出地剖析了其形成的原因和影响。我一直觉得，理解金融市场的精髓，关键在于理解那些看不见却又切实影响价格的因素，而波动率无疑是其中最重要的一环。作者在书中对不同类型波动率的区分和分析，让我对市场的不确定性有了更清晰的认识。我尤其欣赏书中关于“波动率交易”的章节，它将理论与实践相结合，让我看到了波动率作为一种独立的资产，是如何被交易和利用的。这本书的语言风格非常流畅，逻辑清晰，即使是对期权不太熟悉的读者，也能从中获得深刻的理解。它不仅仅是一本理论书籍，更是一种市场分析的工具，能够帮助读者更深入地理解金融市场的本质。

评分☆☆☆☆☆

读完《期权波动率与定价》，我最大的感受就是，金融市场原来可以如此“有章可循”，同时又如此“变幻莫测”。在阅读之前，我对期权定价的理解是非常模糊的，总觉得里面充满了各种难以理解的数学模型和算法。然而，这本书却用一种非常人性化的方式，将那些看似高深的理论，拆解成一个个易于理解的模块。作者在解释“随机游走”和“布莱克-舒尔斯模型”的时候，并没有直接丢给我们复杂的公式，而是先从直观的例子入手，然后逐步引导我们理解模型背后的逻辑。这让我感到非常舒服，也更加容易吸收。我特别喜欢书中关于“历史波动率”和“隐含波动率”的对比分析，它清晰地展现了市场预期和实际表现之间的差异，也让我对期权交易的风险有了更直观的认识。这本书让我不再惧怕期权，反而激起了我进一步探索的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的视角非常独特，它没有拘泥于传统的金融理论，而是将目光聚焦在“波动率”这个核心要素上。我一直觉得，很多金融书籍在描述市场时，总会忽略掉那些最直接、最容易被忽略却又至关重要的细节，而《期权波动率与定价》恰恰弥补了这一点。作者在探讨期权定价的过程中，花了大量的篇幅去剖析波动率的来源，以及它如何受到宏观经济、行业新闻、甚至突发事件的影响。这使得我对期权交易不再仅仅停留在“买卖期权”的层面，而是开始思考其背后更深层的原因。我特别欣赏作者在阐述“微笑曲线”和“偏斜”时，那种抽丝剥茧般的分析。它不仅仅是一个理论上的概念，更是市场情绪和风险偏好的直观体现。这本书给了我一种全新的视角去审视市场，让我看到了那些隐藏在价格波动背后的驱动力。它让我明白，理解波动率，就如同掌握了理解期权市场的钥匙，而这本书，正是那把最好的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直像是一场关于金融奥秘的探险之旅！《期权波动率与定价》以一种我从未想过的方式，将期权定价这个复杂的话题变得生动有趣。我一直觉得，金融领域的书籍往往充斥着枯燥的术语和抽象的概念，但这本书却用一种非常接地气的方式，把那些理论讲到了我心坎里。作者在分析“ Greeks ”（希腊字母）时，那种庖丁解牛般的解读，让我第一次真正理解了这些“小字母”是如何反映期权风险的。我特别喜欢书中关于“波动率微笑”的章节，它不仅仅是一个图表，更是市场情绪和风险偏好的生动写照。读完这本书，我感觉自己对期权市场有了前所未有的洞察力，仿佛能够看到那些隐藏在价格波动背后的“蝴蝶效应”。这本书让我不再认为期权是遥不可及的交易工具，反而激发了我想要深入了解和探索的欲望。