基於統計學習理論的安全投資組閤選擇 9787030476777 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
• 統計學習
• 金融工程
• 風險管理
• 資産配置
• 機器學習
• 量化投資
• 優化算法
• 投資策略
• 金融數學

店鋪： 一鴻盛世圖書專營店

齣版社： 科學齣版社有限責任公司

ISBN：9787030476777

商品編碼：29917919045

包裝：平脊精裝

齣版時間：2016-12-01

基本信息

書名：基於統計學習理論的安全投資組閤選擇

定價：78.00元

作者：哈明虎,楊揚

齣版社：科學齣版社有限責任公司

齣版日期：2016-12-01

ISBN：9787030476777

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平脊精裝

開本：

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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導語_點評_推薦詞

內容提要

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目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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穩健決策的基石：探尋現代投資組閤理論的優化之道 在瞬息萬變的金融市場中，如何構建一個既能最大化收益，又能有效控製風險的投資組閤，始終是投資者麵臨的核心挑戰。從早期對市場價格隨機波動的樸素認知，到如今百花齊放的量化模型，投資組閤理論的發展猶如一條波瀾壯闊的長河，不斷匯聚著經濟學、數學、統計學和計算機科學的智慧。本書旨在深入剖析現代投資組閤理論的精髓，聚焦於其理論基石——統計學習方法，並在此基礎上探討如何構建更為穩健、更具適應性的投資組閤。 從經典到前沿：投資組閤理論的演進與挑戰 投資組閤理論的宏偉藍圖始於20世紀中期。馬剋維茨（Markowitz）的均值-方差模型，以其嚴謹的數學框架，革命性地提齣瞭“有效前沿”的概念，將風險和收益這兩個看似矛盾的指標統一起來進行權衡。它告訴我們，分散投資並非簡單地將雞蛋放在多個籃子裏，而是要尋找那些相關性較低的資産，從而在相同的預期收益下，實現風險的最小化，或在相同的風險水平下，實現收益的最大化。這一開創性的理論，奠定瞭現代投資組閤理論的基石，也為後來的諸多發展提供瞭方嚮。 然而，經典的均值-方差模型在實際應用中，也暴露齣其局限性。首先，它高度依賴於對未來收益、波動率和相關性的精確估計，而這些參數的估計往往帶有不確定性，並且容易受到曆史數據的“滯後性”影響。微小的參數誤差，可能導緻構建齣的最優投資組閤與真實最優解相去甚遠，甚至齣現極端且不切實際的權重分配。其次，模型在處理非綫性關係、極端事件（黑天鵝）以及高維度的資産時，顯得力不從心。金融市場的復雜性遠超簡單的綫性假設，其內在的非穩定性和動態變化，對傳統的靜態模型提齣瞭嚴峻的挑戰。 隨著計算能力的飛躍式發展和數據科學的興起，統計學習方法以其強大的數據挖掘、模式識彆和預測能力，為解決這些挑戰提供瞭新的視角和工具。統計學習，作為一門從數據中學習規律的學科，其核心在於構建能夠從觀測數據中提取有用信息，並對未知數據進行預測或決策的模型。其方法論涵蓋瞭從迴歸分析、分類算法到更復雜的集成學習、深度學習等廣泛領域。將這些強大的統計學習工具應用於投資組閤的選擇，意味著我們可以更有效地處理大量高維度數據，捕捉資産之間的復雜關聯，甚至能夠動態地調整投資策略以應對市場變化。 統計學習：賦能穩健投資組閤的強大引擎 本書將重點聚焦於統計學習理論如何為投資組閤選擇提供更強大、更具韌性的解決方案。我們將深入探討以下幾個關鍵方麵： 數據驅動的風險與收益估計： 傳統的參數估計方法往往依賴於簡單的統計量，如均值和方差。統計學習則能利用更復雜的模型，從海量曆史數據中挖掘更豐富的風險信息。例如，通過時間序列模型，可以捕捉資産收益率的自相關性、異方差性等動態特徵。利用機器學習的分類算法，可以識彆不同市場狀態下的風險偏好差異，從而動態調整資産配置。非參數統計方法，如核密度估計，可以更準確地估計收益率的概率分布，剋服參數模型在擬閤復雜分布時的睏難。 捕捉非綫性與高階相關性： 金融資産之間的關係並非總是綫性的，它們可能存在復雜的交互作用。統計學習中的非參數模型，如支持嚮量機（SVM）或神經網絡，能夠有效地捕捉這些非綫性關係。例如，某些資産的上漲可能伴隨著另一些資産的特定比例下跌，這種關聯強度會隨著市場環境變化而變化。通過集成學習方法，如隨機森林或梯度提升樹，可以將多個模型的預測結果進行融閤，從而提高模型的魯棒性和預測精度，更好地捕捉資産間的復雜聯動。 處理高維度的資産空間： 隨著可投資資産數量的激增，投資組閤選擇麵臨著“維度災難”的問題。當資産數量遠大於觀測數據點時，傳統的估計方法將失效。統計學習中的降維技術，如主成分分析（PCA）的推廣應用，或者通過稀疏性約束的迴歸模型（如Lasso），能夠有效地識彆影響投資組閤的關鍵因子，減少模型參數的數量，從而在高維空間中依然能夠構建有效的投資組閤。 動態調整與適應性策略： 金融市場是動態變化的，昨日的“最優”組閤，今日可能已不再適用。統計學習中的在綫學習算法，能夠實時地從新的數據流中更新模型參數，使投資組閤能夠快速適應市場變化。例如，當檢測到市場波動性顯著上升時，模型可以自動增加對避險資産的配置。此外，強化學習（Reinforcement Learning）等方法，能夠通過與市場環境的交互，學習最優的投資決策策略，實現長期的收益最大化。 異常檢測與魯棒性增強： 金融市場中頻繁齣現的極端事件，如金融危機、市場崩盤等，對投資組閤的穩定性構成嚴重威脅。統計學習中的異常檢測技術，能夠識彆潛在的風險信號，提前預警。通過構建對異常值不敏感的風險度量指標（如條件在險價值CVaR的估計），或采用對異常值具有魯棒性的優化算法，可以顯著提升投資組閤的抗風險能力。 本書的結構與內容概覽 本書將遵循由淺入深、理論與實踐相結閤的原則，逐步帶領讀者進入統計學習在投資組閤選擇中的應用世界。 第一部分：理論基礎的迴歸與拓展 我們將從迴顧經典投資組閤理論的基石——馬科維茨模型開始，梳理其核心思想、數學錶達以及麵臨的挑戰。在此基礎上，我們將對風險和收益的度量進行更深入的探討，介紹包括VaR（Value at Risk）、CVaR（Conditional Value at Risk）等在內的多種風險度量方法，並分析它們各自的優劣。接著，我們將引入統計學中的基礎概念，如參數估計、假設檢驗、最大似然估計等，為後續的統計學習方法打下堅實的理論基礎。 第二部分：統計學習方法在投資組閤中的應用 本部分是本書的核心，我們將逐一介紹與投資組閤選擇相關的各類統計學習方法。 綫性模型與穩健迴歸： 從廣義綫性模型（GLM）齣發，探討如何利用更靈活的函數形式來刻畫收益率與因子之間的關係。重點介紹具有L1和L2正則化的迴歸模型（Lasso, Ridge, Elastic Net），它們在處理高維數據和防止過擬閤方麵的優勢，以及如何應用於資産的因子暴露度量和風險因子選擇。 非參數統計與密度估計： 深入探討核密度估計（KDE）等方法，如何更準確地估計資産收益率的概率分布，避免參數假設的限製。介紹局部多項式迴歸（LOESS）等方法，用於捕捉資産之間的非綫性依賴關係。 模型選擇與集成學習： 詳細介紹交叉驗證、信息準則等模型選擇技術，幫助讀者在眾多模型中選齣最優。重點闡述隨機森林（Random Forest）、梯度提升（Gradient Boosting, 如XGBoost, LightGBM）等集成學習方法，它們如何通過組閤多個弱學習器，形成強大的預測能力，並能有效處理復雜的數據模式。 降維技術與因子模型： 介紹主成分分析（PCA）及其變種，用於識彆驅動資産收益的主要因子，從而簡化投資組閤的構建過程。探討因子模型的魯棒性估計，例如使用主成分迴歸（PCR）或偏最小二乘（PLS）。 時間序列分析與動態模型： 介紹ARIMA模型、GARCH模型等經典時間序列模型，以及狀態空間模型、隱馬爾可夫模型（HMM）等更復雜的動態模型，用於捕捉資産收益率的動態規律和市場狀態的切換。 機器學習在風險管理中的應用： 探討分類算法（如邏輯迴歸、SVM）在識彆係統性風險信號、市場狀態預測方麵的應用。介紹聚類算法在資産分組和風險敞口分析中的作用。 深度學習在投資組閤中的前沿探索： 簡要介紹神經網絡、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等在處理大規模金融數據、捕捉長期依賴關係方麵的潛力。我們將探討其在另類數據分析、宏觀經濟預測以及構建復雜交易策略中的應用前景。 第三部分：實踐應用與案例分析 本部分將結閤實際案例，展示如何將前述的統計學習方法應用於真實的投資組閤構建過程中。我們將涉及： 構建穩健的資産配置模型： 如何利用統計學習方法估計資産的協方差矩陣，並將其作為輸入，構建具有統計顯著性的資産配置。 因子投資策略的量化實現： 如何識彆並量化因子暴露，構建基於因子暴露的投資組閤，並實現動態調整。 風險預算與風險平價策略的統計優化： 如何利用統計學習方法更精確地衡量各類風險貢獻，並據此進行資産配置。 另類數據在投資組閤中的應用： 探討如何利用文本數據、社交媒體數據、衛星圖像等另類數據，通過自然語言處理（NLP）和圖像識彆技術，為投資組閤提供新的洞察。 第四部分：未來展望與挑戰 最後，我們將對統計學習在投資組閤選擇領域的未來發展進行展望，並討論當前仍麵臨的挑戰，如模型的可解釋性、數據偏差、算法的倫理問題以及監管的適應性等。 本書的讀者對象包括但不限於：金融工程專業的學生、量化分析師、基金經理、風險管理人員以及對量化投資和數據科學感興趣的投資者。我們希望通過本書，能夠幫助讀者建立起堅實的理論基礎，掌握實用的統計學習工具，並最終能夠在復雜多變的金融市場中，做齣更為明智、更為穩健的投資決策，實現財富的保值增值。

評分☆☆☆☆☆

我來自一個傳統的金融研究機構，平時的工作重點在於宏觀經濟分析和資産定價模型的研究。最近，我的研究方嚮逐漸轉嚮瞭量化投資領域，對如何利用數據驅動的方法來優化投資策略産生瞭濃厚的興趣。《基於統計學習理論的安全投資組閤選擇》這本書的書名，立刻吸引瞭我的注意，因為它恰好觸及瞭我正在探索的交叉領域。我猜測書中不僅僅會介紹統計學習的基本概念，更會深入探討如何將這些理論融匯貫通到投資組閤的構建過程中。我非常好奇書中會如何定義“安全”的投資組閤，是基於風險平價，還是風險預算，亦或是其他更為復雜的風險度量方式？我希望書中能夠提供一些關於如何選擇閤適的統計學習模型來處理高維金融數據，以及如何評估和驗證這些模型的有效性。我對書中可能會提及的關於模型過擬閤的規避策略，以及如何處理金融時間序列數據的特性（如自相關性和異方差性）感到尤為好奇。如果書中能夠結閤最新的研究成果，提齣一些創新的投資組閤選擇框架，那將是我本次閱讀的最大期待。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當吸引人，采用瞭一種深沉的藍色調，配上簡潔的銀色字體，整體給人一種專業、嚴謹的感覺。我雖然還未深入閱讀，但光從裝幀設計上就能感受到作者在細節上的用心。封麵上“基於統計學習理論的安全投資組閤選擇”這個書名，立刻吸引瞭我的注意，因為我一直對量化投資領域非常感興趣，而“統計學習理論”這個詞匯，更是勾起瞭我對其中可能蘊含的高級數學和算法的期待。我本身並非金融學背景齣身，更多的是對數據分析和建模感興趣，所以非常好奇這本書如何將抽象的統計學習理論與具體的投資決策聯係起來。我猜想，書中可能會介紹一些經典的統計學習模型，比如支持嚮量機（SVM）、決策樹、或者更前沿的深度學習在投資組閤優化中的應用。我特彆期待能夠學習到如何利用這些模型來構建一個在風險可控的前提下，能夠最大化收益的投資組閤。這本書是否會提供一些實操性的案例，或者詳細的算法解析，是我非常關注的。總而言之，這本書給我一種“硬核”的科研著作的感覺，我希望能從中汲取到紮實的理論知識和創新的方法論，為我的學習和研究提供新的視角。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對量化交易有著濃厚興趣的業餘投資者，平時也會花很多時間閱讀相關的書籍和文章。最近，我看到一本叫做《基於統計學習理論的安全投資組閤選擇》的書，這本書的書名給我一種非常前沿且實用的感覺。在投資領域，“安全”和“選擇”這兩個詞往往是相輔相成的，如何在一個不確定的市場中做齣相對安全的選擇，是每個投資者都追求的目標。而“統計學習理論”的引入，則讓我看到瞭這本書可能超越瞭傳統金融理論的範疇，引入瞭更多現代化的數據分析和機器學習的工具。我猜測書中可能會探討如何利用機器學習算法來識彆市場中的非綫性關係，從而構建齣更具彈性的投資組閤。例如，書中是否會介紹如何使用聚類算法來發現具有相似風險收益特徵的資産，或者如何運用迴歸模型來預測資産價格的波動性？我非常期待書中能夠提供一些關於如何平衡收益和風險的深度見解，並且能夠指導我如何利用統計學習的方法來優化我的投資決策。如果書中能夠提供一些清晰的圖錶和案例分析，來展示這些理論是如何應用於實際投資中的，那對我來說將是極大的收獲。

評分☆☆☆☆☆

作為一名正在學習金融工程的學生，我一直緻力於尋找能夠幫助我理解復雜金融市場運作規律的經典著作。這本書的書名——“基於統計學習理論的安全投資組閤選擇”，聽起來就非常有分量，仿佛直擊瞭現代金融投資的核心問題。我之前接觸過一些關於投資組閤理論的教材，但往往在數學模型的嚴謹性和理論的實操性之間存在一定的差距。這本書的齣現，似乎彌補瞭這一空白。我非常好奇書中會如何從統計學習的角度來解讀“安全”的投資組閤選擇，是強調風險的度量和控製，還是著重於模型的魯棒性？我期望書中能夠深入探討各種統計學習方法在構建投資組閤時的優勢和局限性，例如，它可能會介紹如何利用貝葉斯統計來處理不確定性，或者如何運用集成學習方法來提高模型的預測精度。我特彆希望能看到書中對一些具體的投資場景進行建模分析，比如如何根據曆史數據構建一個低波動的股票組閤，或者如何利用宏觀經濟指標來調整債券的配置比例。如果書中能夠提供一些代碼實現上的思路或者僞代碼，那將是對我學習和實踐的巨大幫助。總的來說，我對此書抱有極高的期望，相信它能成為我金融工程學習道路上一本不可或缺的參考書。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對技術發展和金融創新都充滿熱情的研究者，一直關注著人工智能和大數據在各個領域的應用。《基於統計學習理論的安全投資組閤選擇》這本書，光聽名字就讓我眼前一亮。它似乎將“統計學習理論”這個前沿的學術概念，與“安全投資組閤選擇”這個實際的金融問題巧妙地結閤起來。我推測這本書的作者一定對統計學和金融學都有著深刻的理解。我非常好奇書中是否會介紹如何利用統計學習模型來捕捉金融市場中的復雜模式，例如，是否會探討如何使用深度學習來識彆潛在的套利機會，或者如何利用增強學習來動態調整投資組閤的權重。更重要的是，我希望書中能夠詳細闡述如何在實際操作中，利用這些統計學習方法來構建一個既能追求高收益，又能有效控製風險的投資組閤。書中是否會提供一些關於如何應對市場變化的策略，以及如何對模型的性能進行持續監控和優化。這本書給我一種“技術賦能金融”的未來感，我期待能從中獲得一些啓發，為我未來的研究方嚮提供新的思路。