隐马尔可夫链、马尔可夫状态转换模型及在量化投资中的应用/清华汇智文库 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王犇 著

图书标签:

• 隐马尔可夫链
• 马尔可夫模型
• 量化投资
• 金融工程
• 状态转换
• 统计模型
• 时间序列
• 清华大学
• 汇智文库
• 投资策略

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302453246

版次：1

商品编码：12096254

包装：平装

丛书名： 清华汇智文库

开本：16开

出版时间：2016-12-01

用纸：胶版纸

页数：195

字数：175000

内容简介

　　隐马尔可夫链、马尔可夫状态转换模型及在量化投资中的应用（清华汇智文库）属于数理金融(量化投资)的范畴,论述了隐马尔可夫链和马尔可夫状态转换模型的数学原理、数值算法及在量化投资中的应用。出于完备性的考虑,本书的前两章回顾了理解模型所必需的概率统计、随机过程的相关知识。本书虽涉及一定程度的数学知识,但总体而言仍定位于业界,也就是金融领域尤其是量化投资领域的实务工作者,同时对该领域的学术研究者也有一定的参考价值。

作者简介

　　王犇，2011年以1名的成绩毕业于加拿大西安大略大学应用数学系，英国牛津大学应用数学硕士，英国帝国理工学院金融数学硕士，曾获2010年度美国大学生数学建模竞赛（MCM）一等奖。现任银科投资控股有限公司上海金融创新实验室衍生品组主任，主要从事金融数学、量化投资等领域的研究，重点研究方向是概率论、随机过程、随机分析、时间序列、偏微分方程等数学学科在金融领域的应用。已申报并取得四项知识产权。获2015年银天下年度优秀员工奖。

内页插图

目录

第1章概率统计必要知识回顾1
11条件概率与条件期望的两个引理1
111划分、全概率公式与贝叶斯公式1
112两个引理4
12极大似然估计5
121极大似然估计的基本思想5
122三个实例6
第2章马尔可夫链12
21随机过程与马尔可夫链简介12
211随机过程的基本概念12
212马尔可夫链及转移概率矩阵13
22C{K方程、马尔可夫链的若干重要性质、稳态分布15
221Chapman{Kolmogorov方程15
222马尔可夫链的若干重要性质17
223稳态分布20
23马尔可夫链的极大似然估计22
第3章状态独立混合分布模型27
31独立混合分布模型概述28
32独立混合分布模型的参数估计31
第4章隐马尔可夫链33
41隐马尔可夫链基础34
411隐马尔可夫链的定义及三个基本问题34
412隐马尔可夫链的若干基本性质36
413隐马尔可夫链的似然函数42
414两类隐马尔可夫链与HMM的数值模拟45
42向前/向后算法48
421前向概率与向前算法49
422后向概率与向后算法57
423其他数值参量67
43期望最大化算法74
431期望最大化算法的基本思想74
432Baum{Welch算法76
44维特比算法88
45隐马尔可夫链的其他相关问题93
451HMM的条件分布93
452HMM的预测97
453状态的期望持续期100
46金融市场实证分析103
461数据选择与基本统计分析104
462HMM的应用105
第5章马尔可夫状态转换模型110
51时间序列分析的基础知识111
511时间序列与平稳性111
512自回归模型113
52马尔可夫状态转换模型简介114
521MS{AR模型概述114
522MS{AR模型的似然函数117
53Hamilton滤波118
531预测与更新119
532数值算法121
54Kim平滑129
541平滑概率的定义及性质129
?iv?
542平滑概率的数值算法133
55预测135
551预测问题的数学原理135
552预测问题的数值算法137
56大宗商品期货市场的应用140
结语145
附录A基本统计分析的R代码147
附录BMatlab程序150
B1计算马尔可夫链稳态分布的数值算法150
B2HMM观测值序列生成算法151
B3向前/向后算法153
B4计算其他数值参量的算法157
B5Baum{Welch算法160
B6Viterbi算法164
B7条件分布算法166
B8分布预测算法168
B9状__________态预测算法170
B10金融市场实证分析代码171
B11Hamilton滤波175
B12MS{AR优化计算的目标函数179
B13Kim平滑182
B14MS{AR预测183
B15大宗商品期货市场的应用代码186
参考文献194

《现代金融量化策略构建与实战》 本书深入探讨了构建和实施现代量化投资策略的理论基础、技术方法及实战经验。内容聚焦于如何利用数学、统计学和计算机科学工具，从海量金融数据中挖掘价值，并将其转化为可执行的交易信号。 核心内容概览： 量化投资基础理论： 金融市场微观结构： 剖析订单簿动态、流动性、滑点等影响交易成本的关键因素，为策略设计提供现实依据。 资产定价模型： 回顾并比较经典资产定价模型（如CAPM、Fama-French三因子模型）及其在量化研究中的演进，介绍多因子模型构建的原理与实践。 统计套利与配对交易： 深入讲解协整、单位根检验等统计学工具在识别和利用市场短期定价偏差上的应用，详细介绍配对交易策略的执行流程与风险控制。 机器学习在金融中的应用： 介绍监督学习（回归、分类）、无监督学习（聚类、降维）和强化学习在金融预测、风险管理、资产配置等领域的应用方法，重点讲解特征工程、模型选择、过拟合与欠拟合的规避策略。 数据处理与特征工程： 金融数据获取与清洗： 涵盖不同类型金融数据（如价格、成交量、基本面、宏观经济数据、另类数据）的获取渠道、数据格式转换、缺失值处理、异常值识别与修正技术。 特征工程方法： 讲解如何从原始数据中提取有意义的特征，包括技术指标（均线、MACD、RSI等）的计算与解读、时间序列特征（滞后项、滚动统计量）的构造、基本面因子（市盈率、市净率、股息率）的标准化处理，以及如何利用文本分析（新闻情绪、财报分析）提取非结构化数据特征。 特征选择与降维： 介绍过滤法、包装法、嵌入法等特征选择技术，以及主成分分析（PCA）、因子分析等降维方法，以提高模型效率和泛化能力。 量化策略开发与回测： 策略类型解析： 详细介绍各类量化策略，包括趋势跟踪、均值回归、动量反转、高频交易、阿尔法因子策略、事件驱动策略等，并分析其适用的市场环境和风险特征。 策略逻辑构建： 演示如何将市场观察、理论假设和数据分析转化为具体的交易规则，包括入场信号、出场信号、仓位管理、止损止盈设置。 精确回测框架： 阐述搭建高效、准确回测系统的必要性，包括数据处理、策略逻辑复现、交易成本模拟（滑点、佣金、印花税）、市场冲击模拟等关键环节。 回测结果评估： 讲解评估策略表现的核心指标，如年化收益率、夏普比率、最大回撤、Calmar比率、信息比率、胜率、盈亏比等，以及如何解读这些指标并进行策略优化。 过拟合的识别与规避： 深入探讨过拟合的成因，并提供多种方法进行规避，如样本外测试、交叉验证、正则化技术、止步策略（stop-and-reverse）等。 风险管理与交易执行： 头寸规模与仓位控制： 介绍如固定比例、固定风险、Kelly准则等多种仓位管理方法，以及如何根据市场波动性和策略风险调整头寸大小。 多资产组合优化： 讲解均值-方差模型、Black-Litterman模型等经典组合优化技术，以及如何将其应用于实际资产配置中，实现风险分散和收益最大化。 风险度量： 涵盖在险价值（VaR）、条件在险价值（CVaR）等常用风险度量方法的计算原理与应用，以及如何进行压力测试和情景分析。 交易执行系统（OMS/EMS）： 介绍如何将量化策略与交易执行系统对接，包括订单类型选择、交易算法（如VWAP、TWAP）、流动性获取策略、交易成本控制。 市场微观结构对执行的影响： 结合实际交易场景，分析订单流、市场深度、对手方风险等因素如何影响交易执行效果，并提供相应的优化建议。 实战案例分析： 选取不同市场（股票、期货、外汇、数字货币）的典型量化策略，如跨市场套利、行业轮动、因子投资、事件驱动等，进行详细的案例剖析。 每个案例将从策略灵感、数据准备、因子构建、模型开发、回测评估到风险控制和交易执行进行全方位的解读，帮助读者理解理论知识在实际操作中的应用。 本书旨在为对量化投资感兴趣的个人投资者、金融从业人员、在校学生提供一套系统性的学习框架。通过理论讲解、方法介绍和实战案例，帮助读者掌握量化投资的核心技能，从而在复杂的金融市场中构建属于自己的稳健投资体系。

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The title of this book, "隐马尔可夫链、马尔可夫状态转换模型及在量化投资中的应用," immediately suggests a sophisticated approach to understanding and capitalizing on market dynamics. As a reader with a keen interest in quantitative investment, I am drawn to the promise of exploring advanced modeling techniques to gain an edge. The mention of Markov state transition models implies a focus on the sequential nature of market movements and the probabilities of shifting between different market regimes. I am eager to understand how these models are constructed, what assumptions they make, and how they can be empirically validated using historical financial data. Furthermore, the "application in quantitative investment" aspect is crucial. I hope the book provides concrete examples of how these models can be used to develop trading strategies, manage risk, or optimize portfolio allocation. Will it delve into areas like regime-switching strategies, volatility forecasting, or even detecting shifts in market sentiment?

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，首先吸引我的是它所涵盖的主题——隐马尔可夫链（HMM）和马尔可夫状态转换模型，并将其置于量化投资这一极具挑战性的领域。我本人在金融市场摸爬滚打多年，深知市场并非是静态不变的，而是充满了各种各样的“状态”，比如牛市、熊市、震荡市等等。而这些状态的切换，往往又不是我们能够直接观测到的，这正是“隐”马尔可夫链的魅力所在。我非常好奇作者是如何将这种“隐”的概念与金融市场的非显性因素联系起来的。比如，市场情绪、宏观经济政策的变化，这些都属于“隐”的状态，它们会深刻影响资产价格的走势。我期望书中能够深入剖析HMM如何捕捉这些隐变量，并进一步构建出能够描述市场状态转换的马尔可夫模型。此外，关于“量化投资中的应用”，我希望能够看到一些具体的技术细节，例如如何利用这些模型来构建交易信号、进行风险对冲，或者优化投资组合的配置。

评分☆☆☆☆☆

This book's title, with its emphasis on "Hidden Markov Chains," "Markov State Transition Models," and "Applications in Quantitative Investment," hints at a deep dive into modeling complex market behaviors. My own experience in finance has taught me that markets often operate in distinct phases, and these phases are not always directly observable. The concept of hidden states in HMMs is particularly appealing because it offers a framework to infer these underlying market conditions. I am keen to learn how the book explains the mathematical underpinnings of HMMs and then translates them into practical tools for quantitative investors. Will it cover methods for parameter estimation, such as the Baum-Welch algorithm, and discuss its application to financial time series? Moreover, I'm very interested in the practical implementation aspects. How can these models be used to generate trading signals, perhaps by identifying favorable states or predicting transitions?

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这本书的封面设计给我一种沉静而专业的视觉感受，暗色的背景搭配金色的书名，营造出一种探索未知与深度研究的氛围。我一直对量化投资领域抱有浓厚的兴趣，尤其是在信息爆炸的时代，如何从海量数据中提炼出有价值的信号，并将其转化为可执行的交易策略，是我一直在思考的问题。这本书的标题，特别是“隐马尔可夫链”和“马尔可夫状态转换模型”这些概念，立刻吸引了我的注意。它们听起来非常学术化，但也暗示着一种强大的数学工具，能够描绘出动态变化的金融市场。我尤其好奇的是，作者是如何将这些抽象的数学模型与量化投资这种充满实际操作性的领域结合起来的。书中是否会详细讲解这些模型的构建过程，以及在实际应用中会遇到哪些挑战？我期望看到书中能从最基础的理论出发，循序渐进地引导读者理解这些模型的核心思想，而不是直接跳到复杂的公式推导。

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这本书的副标题“马尔可夫状态转换模型及在量化投资中的应用”，让我联想到金融市场中一个非常核心的问题：如何理解和预测市场的周期性变化。很多时候，市场并非线性地单向发展，而是呈现出一定的周期性特征，比如经济的繁荣与衰退，股票市场的牛熊更替。马尔可夫链，尤其是状态转换模型，提供了一种非常直观的方式来描述这种状态的迁移。我希望这本书能够详细解释如何定义金融市场的各种“状态”（例如，高波动率、低波动率、上涨趋势、下跌趋势等），以及如何利用历史数据来估计不同状态之间的转移概率。更重要的是，我希望作者能够深入探讨这些模型在量化交易策略开发中的实际应用，例如，当模型预测到市场即将从一个“熊市”状态转移到“牛市”状态时，应该如何调整仓位？或者在“高波动率”状态下，应该如何规避风险？

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Upon seeing the title, "隐马尔可夫链、马尔可夫状态转换模型及在量化投资中的应用," I was immediately drawn to the potential of using these statistical frameworks to dissect the intricate workings of financial markets. The notion of "state transition" suggests a focus on how markets evolve over time, shifting from one condition to another, which is a fundamental aspect of investment strategy development. I am particularly curious about the "hidden" aspect of the Markov chain. What kind of unobservable factors does the book propose influence market states? Is it about macro-economic indicators, investor sentiment, or something else entirely? My expectation is for the book to provide a rigorous yet accessible explanation of these models, followed by a comprehensive exploration of their utility in quantitative investment. This could include their application in areas like asset allocation, risk management, or even the development of adaptive trading systems.

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读完这本书的标题，我脑海中立刻浮现出各种金融数据的动态变化以及其中蕴含的规律。隐马尔可夫链（HMM）的概念，对于描述序列数据中的潜在状态及其转移过程，有着天然的优势。而量化投资，正是高度依赖对金融数据序列的分析和预测。我非常期待书中能够详细阐述HMM的基本原理，包括状态空间、观测空间、转移概率矩阵以及发射概率矩阵等关键组成部分。更重要的是，我迫切想了解作者是如何将这些抽象的数学概念与量化投资的具体场景结合起来的。例如，如何利用HMM来识别不同类型的市场趋势，如何捕捉突发的市场变化，或者如何根据识别到的市场状态来动态调整交易策略。我希望书中不仅能提供理论框架，还能通过实际的量化交易案例，来展示HMM在策略构建、风险管理以及投资组合优化等方面的具体应用。

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这本书的厚度，以及“清华汇智文库”这个出品方，都让我对它的内容质量充满了期待。清华大学在学术研究领域的地位毋庸置疑，而“汇智”二字更是传达了一种汇聚智慧、深度思考的理念。我非常看重书籍在理论深度和实践指导之间的平衡。在量化投资领域，仅仅掌握理论是远远不够的，更重要的是如何将这些理论转化为可操作的策略，并在真实市场中进行验证和优化。我希望这本书不仅仅停留在概念的介绍，而是能够提供具体的模型实现思路，甚至是一些伪代码或者参考性的编程实现。此外，关于模型在量化投资中的“应用”，这个词本身就包含了巨大的想象空间。是用于择时、选股，还是风险管理？不同的模型在不同的应用场景下，又会有怎样的表现？书中是否会通过案例分析来具体阐释这些应用的可能性？我希望能看到作者在这些方面有所突破，提供一些“干货”式的指导。

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The title of this book, focusing on Hidden Markov Chains, Markov State Transition Models, and their application in quantitative investment, strikes me as a highly relevant and potentially groundbreaking exploration of market dynamics. As someone who has been following the evolution of quantitative finance, I am always on the lookout for methodologies that can provide a more nuanced understanding of market behavior beyond traditional linear models. The concept of "hidden states" is particularly compelling, as it suggests a way to uncover latent patterns and regimes within financial data that are not immediately apparent. I hope this book will provide a clear and in-depth explanation of how these models are constructed, what data inputs are typically used, and how the estimated parameters can be interpreted in a financial context. Furthermore, I am eager to see how the author proposes to leverage these models for practical investment purposes.

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这本书的标题，尤其是“隐马尔可夫链”和“马尔可夫状态转换模型”这些关键词， immediately piqued my interest as someone who has been deeply involved in the quantitative finance space. The idea of modeling the underlying, unobservable states of the market and their transitions resonates strongly with my own observations of market dynamics. Markets are rarely static; they exhibit distinct regimes or states that influence asset behavior. I am particularly intrigued by how the book bridges the gap between these probabilistic models and their practical application in quantitative investment. I anticipate a detailed exposition of how to define these hidden states, estimate the transition probabilities, and most importantly, how these insights can be translated into actionable trading strategies. Will the book explore different methods for state definition, perhaps based on volatility, momentum, or other market indicators? And how can the estimated transition matrices be used to forecast future market behavior and inform investment decisions?

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还不错哦 学习学习

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很好很好很好啊

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正版，内容也不错。就是195页的书60+的价格稍微有些贵。但是对我来说，书内有要用到的内容，所以也是值得了。

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关于隐马尔可夫的应用的能找到的唯一的书。

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京东送货很快，书的质量不错。

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不错，物美价廉，很实用

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讲解比较清楚

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不错，值得

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挺不错的