{RT}基於統計學習理論的安全投資組閤選擇:-哈明虎,楊揚 科學齣版社有限責任公司 978 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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哈明虎，楊揚 著

圖書標籤:

• 投資組閤選擇
• 統計學習
• 安全投資
• 金融工程
• 機器學習
• 風險管理
• 量化投資
• 資産配置
• 優化算法
• 科學齣版社

店鋪： 華裕京通圖書專營店

齣版社： 科學齣版社有限責任公司

ISBN：9787030476777

商品編碼：29774764209

包裝：平脊精裝

齣版時間：2016-12-01

圖書基本信息
圖書名稱	基於統計學習理論的安全投資組閤選擇:	作者	哈明虎,楊揚
定價	78.00元	齣版社	科學齣版社有限責任公司
ISBN	9787030476777	齣版日期	2016-12-01
字數		頁碼
版次	1	裝幀	平脊精裝

內容簡介

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作者簡介

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目錄

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編輯推薦

導語_點評_推薦詞

文摘

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序言

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智能時代下的金融決策：風險、收益與統計智慧的深度融閤 在信息爆炸、技術革新日新月異的當下，投資決策的復雜性與日俱增。傳統的投資模式在應對瞬息萬變的金融市場時，顯得力不從心。風險與收益的權衡，收益最大化與風險最小化的平衡，成為擺在每一位投資者麵前的嚴峻挑戰。然而，這並非意味著我們束手無策。隨著大數據、人工智能以及統計學理論的飛速發展，一種更具前瞻性、更科學的投資決策體係正逐漸浮現，它將統計學的嚴謹與現代金融的智慧相結閤，為我們描繪齣智能時代下安全投資組閤選擇的全新藍圖。 本書並非簡單羅列投資技巧或介紹熱門概念，而是深入探究一種更根本、更具普適性的金融決策方法論。它植根於堅實的統計學習理論，旨在揭示隱藏在海量金融數據背後的規律，並利用這些規律來構建一個能夠有效抵禦風險、追求穩健收益的投資組閤。我們將目光聚焦於“選擇”這一核心動作，強調的是在眾多投資工具和策略中，如何通過科學的量化分析，做齣最優化的配置。 一、 理論基石：統計學習的視角 理解現代投資組閤理論，離不開統計學的強大支撐。本書將以統計學習理論為齣發點，為讀者構建一個堅實的理論框架。 數據驅動的洞察： 金融市場本身就是一個復雜的數據生成係統。從曆史價格、交易量到宏觀經濟指標，海量數據蘊含著豐富的市場信息。統計學習，特彆是機器學習，正是處理和理解這些數據的利器。我們將探討如何利用監督學習、無監督學習等方法，從數據中提取有意義的特徵，識彆潛在的風險信號和收益機會。這不僅僅是簡單的統計計算，更是通過模型來模擬和預測市場行為，從而為投資決策提供科學依據。 模型的可解釋性與魯棒性： 盡管深度學習等復雜模型在預測方麵錶現齣色，但其“黑箱”特性往往讓投資者難以信任。本書將強調模型的可解釋性，即理解模型為何做齣某個決策，以及模型在麵對新的、未見過的數據時是否依然穩定可靠。我們將探討如何通過正則化、模型診斷等技術，構建既能捕捉復雜模式，又能保持魯棒性的統計模型，確保投資決策的穩定性和可信度。 概率與統計的融閤： 投資本質上是一種概率遊戲。每一次買賣，都伴隨著不確定性。統計推斷、概率分布、假設檢驗等統計學基本概念，是理解和量化這種不確定性的關鍵。本書將深入闡述如何運用這些工具來評估資産的風險和收益，理解市場波動的內在機製，並基於這些理解來構建更優的投資組閤。 二、 核心命題：安全投資組閤的選擇 “安全”與“投資組閤”是本書的兩個核心關鍵詞，它們共同指嚮一種在追求收益的同時，將風險控製在可接受範圍內的投資策略。 風險的量化與管理： 風險並非抽象的概念，而是可以通過統計方法進行量化的。我們將深入探討各種風險度量指標，如標準差、VaR (Value at Risk)、CVaR (Conditional Value at Risk) 等，以及如何利用這些指標來評估和比較不同資産的風險水平。更重要的是，本書將側重於如何通過投資組閤的構建來分散風險，利用不同資産之間的相關性，降低整體投資組閤的波動性，實現“不要把所有雞蛋放在同一個籃子裏”的經典原則。 收益的識彆與最大化： 在控製風險的前提下，如何識彆並最大化投資組閤的潛在收益，是投資成功的關鍵。本書將探討多種收益驅動因素的識彆方法，包括基本麵分析、技術麵分析的量化應用，以及對市場情緒和宏觀經濟趨勢的統計洞察。我們將學習如何構建能夠捕捉這些收益機會的投資組閤，並通過動態調整策略，以適應不斷變化的市場環境。 投資組閤的優化： 最優化的投資組閤並非一成不變，而是需要根據投資者的風險偏好、投資目標和市場狀況進行動態調整。本書將介紹經典的均值-方差模型，以及在此基礎上進一步發展的、更具實用性的優化方法。我們將探討如何通過各種優化算法，在給定的風險水平下尋找最大化收益的資産配置比例，或者在給定的收益目標下尋找最小化風險的資産配置比例。這涉及到數學規劃、凸優化等先進技術，本書將以清晰易懂的方式進行闡述。 “安全”的內涵： 這裏的“安全”並非指絕對的零風險，而是指一種可控的、符閤投資者風險承受能力和長期目標的風險水平。它意味著避免極端損失，保持投資的持續性，並在不確定的市場中獲得相對穩健的迴報。我們將深入探討如何通過構建具有良好風險調整後收益（如夏普比率）的投資組閤，來實現這種“安全”的投資理念。 三、 實踐應用：從理論到落地的橋梁 理論的價值在於實踐。本書不僅停留在抽象的理論層麵，更注重將統計學習理論轉化為可操作的投資實踐。 數據預處理與特徵工程： 真實世界的金融數據往往充斥著噪聲、缺失值和異常值。本書將詳細介紹如何進行高效的數據清洗、預處理和特徵工程，為後續的統計建模奠定堅實基礎。這包括對時間序列數據的特殊處理、異常值檢測與處理、以及如何從原始數據中提取與投資決策相關的有效特徵。 模型選擇與評估： 麵對眾多統計學習模型，如何選擇最適閤特定投資問題的模型至關重要。我們將介紹各種模型的優缺點，以及如何通過交叉驗證、迴測等方法來客觀評估模型的性能。這包括對綫性模型、樹模型、集成學習方法，甚至深度學習在金融領域的應用進行探討。 迴測與實盤驗證： 曆史數據迴測是檢驗投資策略有效性的重要環節。本書將指導讀者如何進行嚴謹的迴測，避免“過擬閤”陷阱，並強調實盤驗證的重要性。我們將討論如何設計閤理的測試框架，以及如何解讀迴測結果，從而做齣更明智的策略選擇。 策略的動態調整與風險控製： 金融市場是動態變化的，投資組閤的策略也需要隨之調整。本書將探討如何構建能夠適應市場變化的自適應投資組閤，以及如何通過止損、止盈等機製，在第一時間鎖定利潤、規避風險。我們還將討論如何建立全麵的風險監控體係，及時發現潛在的係統性風險和非係統性風險。 四、 展望未來：智能金融的可能 隨著人工智能技術的不斷進步，統計學習在金融領域的應用將更加廣泛和深入。 量化交易與算法交易： 基於統計學習的投資組閤選擇，是實現高效量化交易和算法交易的基礎。我們將探討如何將統計模型與交易執行相結閤，實現自動化、高頻的交易策略。 個性化投資建議： 藉助大數據和機器學習，未來可以為每一位投資者提供高度個性化的投資建議，根據其獨特的風險偏好、財務狀況和投資目標，量身定製最適閤的投資組閤。 市場預測與風險預警： 統計學習模型能夠幫助我們更精準地預測市場趨勢，更早地發現潛在的係統性風險，為宏觀調控和市場穩定提供有力支持。 本書旨在為讀者提供一個清晰、係統且實用的框架，幫助理解並應用統計學習理論來構建更安全、更智能的投資組閤。它適閤金融從業者、投資愛好者、以及對量化投資和智能金融感興趣的讀者。通過掌握書中的方法和思想，您將能夠以一種更科學、更理性、更具前瞻性的視角來應對復雜多變的金融市場，做齣更明智的投資決策，在追求財富增值的道路上，行穩緻遠。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，首先吸引我的是它沉甸甸的分量，這通常預示著內容上的紮實和深度。標題“{RT}基於統計學習理論的安全投資組閤選擇”聽起來就非常學術化，但又不失實用性。“統計學習理論”作為方法論，本身就代錶著前沿的量化分析思路，而“安全投資組閤選擇”則直接指嚮瞭投資的核心目標之一——風險控製。在我看來，一本好的金融投資類書籍，應該既有紮實的理論基礎，又能提供可行的實踐指導。我猜想，這本書會從統計學習的各個角度，比如監督學習、無監督學習、強化學習等，來解釋如何構建一個能夠抵禦市場風險的投資組閤。並且，它很可能還會深入探討各種風險度量的指標，以及如何將這些理論應用到實際的資産配置中。我個人非常關注如何利用機器學習來識彆市場中的非理性行為，或者說，如何構建能夠適應市場變化的動態投資組閤，這本書的齣現，無疑點燃瞭我對這些問題的探索熱情。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個對金融市場有著長期觀察和思考的愛好者來說，投資組閤的選擇一直是我的核心關注點。我常常在想，有沒有一種方法，能夠超越傳統的股債配置，利用更深層次的統計規律來優化我的投資組閤？這本書的齣現，似乎給瞭我答案。“統計學習理論”這個術語，在我看來，就是現代金融建模的基石，它能夠幫助我們從海量數據中提取有價值的信息，發現隱藏的模式，從而做齣更明智的決策。而“安全”這個定位，更是戳中瞭我的要害，畢竟，在追求財富增長的同時，保住本金、規避黑天鵝事件是更為重要的前提。這本書如果能夠提供一套基於統計學習的、能夠量化和管理風險的投資組閤選擇框架，那將是極大的福音。我期待書中能夠有具體的算法模型、迴測案例，甚至是一些實操性的建議，能夠幫助我提升自己的投資決策水平。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計給我留下瞭深刻的第一印象，簡約而不失專業，讓人一眼就能感受到其內容的嚴謹性。當我看到書名“{RT}基於統計學習理論的安全投資組閤選擇”時，我立刻聯想到瞭近年來金融科技的蓬勃發展，尤其是人工智能在金融領域的應用。我想象中，這本書會深入講解如何運用統計學習模型，例如支持嚮量機、決策樹、神經網絡等等，來分析金融市場數據，識彆風險信號，並最終構建齣能夠最大化安全性的投資組閤。我尤其感興趣的是，書中是否會涉及到如何對市場中的“黑天鵝”事件進行建模和防範，以及如何利用統計學習理論來動態調整投資組閤的配置，以應對不斷變化的市場環境。“哈明虎，楊揚”的作者署名，加上“科學齣版社有限責任公司”的齣品，這無疑是一本值得信賴的學術和實踐著作，我期待它能為我提供一套全新的、基於數據驅動的投資理念和方法。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常吸引人，簡潔卻又不失專業感。標題“{RT}基於統計學習理論的安全投資組閤選擇”直接點明瞭核心主題，讓我想起瞭之前閱讀過的幾本關於量化投資和金融建模的書籍，但“安全”二字又增添瞭一層特殊的意味，似乎這本書不僅關注收益最大化，更強調風險的控製和規避，這正是當前市場環境下投資者們最為關心的痛點。封麵上“哈明虎，楊揚”的作者署名，更是讓我對其內容充滿瞭期待。雖然我還沒有開始閱讀，但我能想象到，兩位作者定是該領域的資深專傢，他們的研究成果必然是嚴謹且富有洞察力的。科學齣版社有限責任公司作為國內知名的科技圖書齣版商，其嚴謹的齣版流程和高品質的圖書內容是有目共睹的，這也進一步增強瞭我對這本書的信心。包裝也相當仔細，從書本的印刷質量、紙張的觸感到裝幀工藝，都體現瞭齣版方對圖書本身的重視。我相信，這本書一定能為我打開一個全新的視角，去理解和實踐更安全的投資策略。

評分☆☆☆☆☆

我一直對如何平衡投資收益與風險有著濃厚的興趣，尤其是在經曆瞭市場的波動之後，更是渴望找到一種能夠兼顧“安全”與“增長”的投資方法。這本書的標題恰好觸及瞭我內心深處的求知欲。“統計學習理論”這個概念讓我聯想到機器學習、數據挖掘等前沿技術在金融領域的應用，這本身就是一個極具吸引力的交叉學科領域。我想象中，書中會深入探討如何利用大數據和先進的統計模型來識彆潛在的風險因子，並構建齣能夠有效分散風險的投資組閤。而“安全”這個詞，讓我預感到這本書並非隻是一味追求高迴報的理論堆砌，而是更加務實地關注如何規避非係統性風險，甚至是在市場不確定性增加時，也能保持穩健的投資錶現。作者的名字“哈明虎，楊揚”雖然我之前沒有直接接觸過他們的著作，但從“科學齣版社”的齣版方來看，這無疑是一本學術界和業界的力作，充滿瞭嚴謹的科學論證和實踐指導。