金融数量分析：基于MATLAB编程（第3版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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郑志勇（ariszheng） 著

图书标签:

• 金融
• 数量分析
• MATLAB
• 编程
• 投资
• 风险管理
• 金融工程
• 计量经济学
• 数学金融
• 金融建模

出版社： 北京航空航天大学出版社

ISBN：9787512414280

版次：3

商品编码：11711859

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-06-01

用纸：胶版纸

页数：456

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内容简介

　　《金融数量分析：基于MATLAB编程（第3版）》中的案例来源于作者的实际工作。充分体现“案例的实用性、程序的可模仿性”，案例程序中附有详细的注释。例如，投资组合管理、KMV模型计算、期权定价模型与数值方法、风险价值VaR的计算等案例程序，读者可以直接使用或根据需要在源代码基础上进行修改、完善。
　　《金融数量分析：基于MATLAB编程（第3版）》共23章。前两章分别对金融市场的基本概况与MATLAB的基础知识进行概述；接下来为20个金融分析的案例（含完整、稳健的程序），包括MATLAB数据交互、现金流分析、随机模拟、投资组合管理、KMV模型计算、期权定价模型与数值方法、固定收益工具分析及久期与凸度计算、风险价值VaR计算、期货或股票的技术分析图绘制等；最后一章汇集实用的MATLAB金融编程技巧。
　　本书主要适用于高校理工科、经济金融学科及数量分析方面的研究生，以及经济金融相关方面的研究人员和从业人员等。

作者简介

　　郑志勇(Ariszheng)，运筹学与控制论硕士，北京合晶睿智执行合伙人，中国量化投资学会专家，先后就职于中国银河证券、银华基金、方正富邦基金，从事金融产品研究与设计工作。专注于产品设计、量化投资、MATLAB相关领域的研究，尤其对于各种结构化产品、分级基金产品有着深入的研究。编著的图书有：《金融数量分析：基于MATLAB编程》《多资产投资实践》《金融与经济中的数值方法》等。

内页插图

目录

第1章金融市场与金融产品
1.1金融市场
1.1.1货币市场
1.1.2资本市场
1.1.3商品市场
1.2金融机构
1.2.1存款性金融机构
1.2.2非存款性金融机构
1.2.3家庭或个人
1.3基础金融工具
1.3.1原生金融工具
1.3.2衍生金融工具
1.3.3金融工具的基本特征
1.4金融产品
1.5金融产品风险
第2章MATLAB基础知识概述
2.1MATLAB 的发展历程和影响
2.2基本操作
2.2.1操作界面
2.2.2Help帮助
2.2.3系统变量
2.3多项式运算
2.3.1多项式表达方式
2.3.2多项式求解
2.3.3多项式乘法（卷积）
2.4多项式的曲线拟合
2.4.1函数拟合
2.4.2曲线拟合工具CFTOOL
2.4.3多项式插值
2.5微积分计算
2.5.1数值积分计算
2.5.2符号积分计算
2.5.3数值微分运算
2.5.4符号微分运算
2.6矩阵计算
2.6.1线性方程组的求解
2.6.2矩阵的特征值和特征向量
2.6.3矩阵求逆
2.7M函数编程规则
2.8绘图函数
2.8.1简易函数绘图
2.8.2二维图形绘制
2.8.3三维图形绘制
2.8.4等高线图形绘制
2.8.5二维彩图绘制
2.8.6矢量场图绘制
2.8.7多边形图绘制
第3章 MATLAB与Excel文件的数据交换
3.1案例背景
3.2数据交互函数
3.2.1获取文件信息函数xlsfinfo
3.2.2读取数据函数xlsread
3.2.3写入数据函数xlswrite
3.2.4交互界面函数uiimport
3.3ExcelLink宏
3.3.1加载ExcelLink宏
3.3.2使用ExcelLink宏
3.3.3Excel 2007加载与使用宏
3.4交互实例
3.4.1基金相关性的计算
3.4.2多个文件的读取和写入
3.5数据的平滑处理
3.5.1smooth函数
3.5.2smoothts函数
3.5.3medfilt1函数
3.6数据的标准化变换
3.6.1数据的标准化常用方法
3.6.2数据的极差规格化变换
第4章 MATLAB与数据库的数据交互
4.1案例背景
4.2MATLAB实现
4.2.1Database工具箱简介
4.2.2Database工具箱函数
4.2.3数据库数据读取
4.2.4数据库数据写入
4.3网络数据读取
4.3.1Yahoo数据
4.3.2Google数据
第5章 贷款按揭与保险产品--现金流分析案例
5.1货币时间价值计算
5.1.1单利终值与现值
5.1.2复利终值与现值
5.1.3连续复利计算
5.2固定现金流计算
5.2.1固定现金流现值计算函数pvfix
5.2.2固定现金流终值计算函数fvfix
5.3变化现金流计算
5.4年金现金流计算
5.5商业按揭贷款分析
5.5.1按揭贷款还款方式
5.5.2等额还款模型与计算
5.5.3等额本金还款
5.5.4还款方式比较
5.5.5提前还款违约金估算
5.6商业养老保险分析
5.6.1商业养老保险案例
5.6.2产品结构分析
5.6.3现金流模型
5.6.4保险支出现值函数
5.6.5保险收入现值函数
5.6.6案例数值分析
5.6.7案例分析结果
第6章 随机模拟--概率分布与随机数
6.1概率分布
6.1.1概率分布的定义
6.1.2几种常用概率分布
6.1.3概率密度、分布和逆概率分布函数值的计算
6.2随机数与蒙特卡罗模拟
6.2.1随机数的生成
6.2.2蒙特卡罗模拟
6.3随机价格序列
6.3.1收益率服从正态分布的价格序列
6.3.2具有相关性的随机序列
6.4带约束的随机序列
第7章CFTOOL数据拟合--GDP与用电量增速分析
7.1案例背景--GDP与用电量关系
7.2数据拟合方法
7.3MATLAB CFTOOL使用
7.3.1CFTOOL函数的调用方式
7.3.2导入数据
7.3.3数据的平滑处理
7.3.4数据筛选
7.3.5数据拟合
7.3.6绘图控制
7.3.7拟合后处理
7.4加权重拟合
第8章策略模拟--组合保险策略分析
8.1固定比例组合保险策略
8.1.1策略模型
8.1.2模型参数
8.2时间不变性组合保险策略
8.2.1策略模型
8.2.2模型参数
8.3策略数值模拟
8.3.1模拟情景假设
8.3.2固定比例组合保险策略模拟
8.3.3时间不变性组合保险策略模拟
8.4策略选择与参数优化
8.4.1模拟情景假设
8.4.2模拟方案与模拟参数
8.4.3模拟程序与结果
第9章KMV模型求解--方程与方程组的数值解
9.1方程与方程组
9.1.1方程
9.1.2方程组
9.2方程与方程组的求解
9.2.1fzero函数
9.2.2fsolve函数
9.2.3含参数方程组求解
9.3KMV模型方程组的求解
9.3.1KMV模型简介
9.3.2KMV模型计算方法
9.3.3KMV模型计算程序
第10章期权定价模型与数值方法
10.1期权基础概念
10.1.1期权及其有关概念
10.1.2买入、卖出期权平价组合
10.1.3期权防范风险的应用
10.2期权定价方法的理论基础
10.2.1布朗运动
10.2.2伊藤引理
10.2.3BlackScholes微分方程
10.2.4BlackScholes方程求解
10.2.5影响期权价格的因素分析
10.3BS公式隐含波动率计算
10.3.1隐含波动率概念
10.3.2隐含波动率计算方法
10.3.3隐含波动率计算程序
10.4期权二叉树模型
10.4.1二叉树模型的基本理论
10.4.2二叉树模型的计算
10.5期权定价的蒙特卡罗方法
10.5.1模拟基本思路
10.5.2模拟技术实现
10.5.3模拟技术改进
10.5.4欧式期权蒙特卡罗模拟
10.5.5障碍期权蒙特卡罗模拟
10.5.6亚式期权蒙特卡罗模拟
第11章股票挂钩结构分析
11.1股票挂钩产品的基本结构
11.1.1高息票据与保本票据
11.1.2产品构成要素说明
11.1.3产品的设计方法
11.2股票挂钩产品案例分析
11.2.1产品定价分析
11.2.2产品案例要素说明
11.2.3保本票据定价与收益
11.2.4高息票据定价与收益
11.3分级型结构产品分析
11.3.1分级型结构产品的组成
11.3.2分级型结构产品的结构比例
11.3.3分级型结构产品的收益分配
11.3.4分级型结构产品的流通方式
11.3.5分级型结构产品的风险控制
11.4鲨鱼鳍期权（SharkOption）期望收益测算
11.4.1鲨鱼鳍期权简介
11.4.2鲨鱼鳍期权收益率线
11.4.3期望收益测算（历史模拟法）
11.4.4结果与分析
第12章马可维兹均值方差模型
12.1模型理论
12.2收益与风险计算函数
12.3有效前沿计算函数
12.4约束条件下有效前沿
12.5模型年化参数计算
第13章基金评价与投资组合绩效
13.1资产定价（CAPM）模型
13.2组合绩效指标
13.2.1Beta与Alpha计算
13.2.2夏普比率
13.2.3信息比率
13.2.4跟踪误差
13.2.5最大回撤
13.3业绩归因分析
13.3.1大类资产配置效应、行业配置效应和个股选择效应
13.3.2基金选股与择时能力分析
第14章风险价值VaR计算
14.1VaR模型
14.1.1VaR模型的含义
14.1.2VaR的主要性质
14.1.3VaR模型的优点与缺点
14.2VaR计算方法
14.3数据读取
14.3.1数据提取
14.3.2数据可视化与标准化
14.3.3数据简单处理与分析
14.4数据处理
14.5历史模拟法程序
14.6参数模型法程序
14.7蒙特卡罗模拟程序
14.7.1基于随机收益率序列的蒙特卡罗风险价值计算
14.7.2基于几何布朗运动的蒙特卡罗模拟
第15章跟踪误差最小化--非线性最小二乘法MATLAB编程
15.1理论与案例
15.1.1非线性最小二乘法
15.1.2跟踪误差最小化背景
15.2模型建立
15.2.1实际案例
15.2.2数学模型
15.3MATLAB实现
15.3.1lsqnonlin函数
15.3.2建立目标函数
15.3.3模型求解
15.4扩展问题
第16章分形技术--移动平均Hurst指数计算
16.1Hurst指数简介
16.2R/S方法计算Hurst指数
16.3移动平均Hurst指数计算程序
16.3.1时间序列分段
16.3.2Hurst指数计算
16.3.3移动平均Hurst指数计算
第17章固定收益证券的久期与凸度计算
17.1基本概念
17.2价格与收益率的计算
17.2.1计算公式
17.2.2债券定价计算
17.2.3债券收益率计算
17.3久期与凸度的计算
17.3.1债券久期计算
17.3.2债券凸度计算
17.4债券组合久期免疫策略
第18章利率期限结构与利率模型
18.1利率理论与投资策略
18.1.1利率的期限结构理论
18.1.2利用利率结构投资策略
18.2利率期限结构
18.2.1建立利率期限结构的方法
18.2.2利率期限结构的计算
18.2.3利率期限结构的平滑
18.3利用利率期限结构计算远期利率
18.4利率模型
18.4.1利率模型分类
18.4.2HoLee模型
18.4.3BDT二叉树的构建
18.4.4HJM模型的构建
第19章线性优化理论与方法
19.1案例背景
19.1.1线性规划应用
19.1.2线性规划的求解方法
19.2线性模型建立
19.3线性优化MATLAB求解
19.3.1linprog函数
19.3.2线性规划目标函数
19.3.3内点法求解
19.3.4单纯形法求解
19.4含参数线性规划
第20章非线性优化理论与方法
20.1理论背景
20.1.1非线性问题
20.1.2非线性优化
20.2理论模型
20.2.1无约束非线性优化
20.2.2约束非线性优化
20.3MATLAB实现
20.3.1fminunc函数（无约束优化）
20.3.2fminsearch函数
20.3.3fmincon函数
20.4扩展问题
20.4.1大规模优化问题
20.4.2含参数优化问题
第21章资产收益率分布的拟合与检验
21.1案例描述
21.2数据的描述性统计
21.2.1描述性统计量
21.2.2统计图
21.3分布的检验
21.3.1chi2gof函数
21.3.2jbtest函数
21.3.3kstest函数
21.3.4kstest2函数
21.3.5lillietest函数
21.3.6最终的结论
21.4投资组合分布图比较
第22章技术分析--指标计算与绘图
22.1理论简介
22.2行情数据的K线图
22.2.1数据读取
22.2.2蜡烛图（K线）
22.3技术指标计算
22.3.1移动平均线
22.3.2布林带
22.3.3平滑异同移动平均线
22.3.4其他技术指标
22.4动态技术指标
第23章编程实用技巧
23.1变量的初始化
23.2集合交并函数
23.3坐标轴时间标记
23.4坐标轴过原点实现
23.5定时触发程序运行
23.6发送邮件
附录A使用MATLAB进行国内期货交易
A.1国内期货柜台系统介绍
A.2开发前准备
A.3各种对接方式
A.4C#版对接原理
A.5QuantBox版项目介绍
A.6C版的特点
A.7监控软件的使用
A.8MATLAB对接期货接口
A.9MATLAB对接证券
附录B基于DataHouse的数据获取
B.1恒生聚源DataHouse介绍
B.1.1恒生聚源DataHouse概述
B.1.2DataHouse下载安装
B.1.3注册登录
B.1.4DataHouse指标概况
B.1.5指标搜索方法
B.2DataHouse指标应用
B.2.1获取证券代码
B.2.2获取日期信息
B.3DH取行情数据
B.3.1DataHouse取高频行情（包括实时）
B.3.2DH取日行情
B.3.3DH取其他行情数据
B.3.4基于行情类的其他案例
B.4基本面数据
B.4.1财务数据的提取
B.4.2宏观数据的提取
B.4.3基于财务数据的简单选股模型
B.4.4基于宏观数据的简单择时模型
附录CFDataInterface接口介绍
C.1FDataInterface接口介绍
C.2获取历史数据（HistoryData）函数语法
C.3获取实时数据（RealTimeData）函数语法
C.4综合示例

前言/序言

　　1. 写作背景
　　金融数量分析是充满变革与创新的世界，从20世纪50年代的马可维兹模型，到70年代的BS期权定价公式，再到90年代抵押贷款债券（CDO）和信用违约互换（CDS）的定价模型等，这些模型在当时无不是创新的产物。在金融数量分析的学习与研究中，往往会遇到没有现成求解工具的模型，需要我们利用基本数学原理或者数值计算软件根据实际的需要进行金融数量模型的建立、模型的求解、模型的验证等。在这个过程中，不仅需要数学原理，而且可能需要更多的数值处理技巧。或许只有在数学原理与数值技术有效结合的前提下，才能更有效地求解金融数学模型。
　　无论是过去的长期资本管理公司（Long Term Capital Management），还是现在的文艺复兴科技有限公司（Renaissance Institutional Equities Fund），都是数量技术力量的体现。虽然CDS和CDO引发的金融危机印证了金融数量分析方法面临技术更新，但其以数学与计算机相结合的基础不会改变。近几年，国内金融机构已经将金融数量化作为发展战略之一，金融数量分析在中国正处于起飞阶段。
　　金融数量分析需要数值计算工具，MATLAB
　　强大的数值计算功能与丰富的工具箱为金融数量分析提供了有效“武器”。目前，MATLAB
　　在世界各大金融机构得到了广泛应用，例如使用MATLAB
　　的金融机构有世界货币基金组织、联邦储备委员会、摩根斯坦利、高盛等。
　　2. 编写宗旨及特点
　　目前，市场上很多MATLAB
　　图书基本都是按教科书的模式编写的，且书中的案例相对简单，本书中的案例来源于作者的实际工作。案例的结构为“背景+理论+案例分析+代码”。
　　背景：案例产生的环境、背景概述有助于读者加深对案例本质的理解。案例背景的相关数据都来源于现实的金融市场。
　　理论：解决案例所涉及的理论知识与数值算法。MATLAB
　　作为解决问题的工具毕竟不是全能的，需要了解工具内在的理论与逻辑，才能更有效地使用工具。
　　案例分析：使用数学理论（统计、优化、数值等）对案例进行分析，找出解决问题的技术路线，帮助读者从解决问题的角度进行思考。
　　代码：MATLAB程序是根据案例分析得到的算法或思路进行编写的。编程中将涉及编程的技巧与方法，在代码中作者给出了详细的注释，便于读者理解与使用代码解决实际问题。
　　3. 内容简介
　　本书中的案例来源于作者的实际工作，且案例程序中附有详细的注释，充分体现了“案例的实用性、程序的可模仿性”。例如，投资组合管理、KMV模型计算、期权定价模型与数值方法、风险价值VaR的计算等案例程序，读者可以直接使用或根据需要在源代码基础上进行修改、完善。
　　本书共23章，前两章分别对金融市场的基本概况与MATLAB的基础知识进行概述；接下来为20个金融分析的案例（含完整、稳健的程序），包括MATLAB数据交互、现金流分析、投资组合管理、随机模拟、期权定价模型与数值方法、固定收益工具分析及久期与凸度计算、风险管理及KMV模型计算、期货或股票的技术分析图绘制等；最后一章，汇集实用的MATLAB金融编程技巧。
　　4. 面向读者
　　本书由金融产品研究人员编写，书中程序实例是源于作者的金融数量分析工作。对于高校理工科、经济金融学科及数量分析方面的研究生，以及经济金融相关方面的研究人员和从业人员等，本书都具有很强的可读性、可操作性与实用性。
　　5. 致谢
　　本书是作者近些年使用MATLAB编程的汇总与提炼。本书得到了作者的领导、同事、朋友的帮助，同时有热心的读者为本书提供非常好的修改建议，借本书出版之际，向他们表示真诚的感谢。
　　同时感谢北京航空航天大学出版社长期一贯的支持和合作，以及各位编辑们的辛勤工作。
　　我还要特别感谢我的妻子，编写此书的时间占用了本应该陪她逛街或旅游的时间，感谢她对我的工作与事业的支持！
　　6. 其他
　　书中所有程序的源代码可在北京航空航天大学出版社“下载专区”免费下载。同时，北京航空航天大学出版社联合MATLAB中文论坛为本书设立了在线交流版块，您在阅读本书的过程中有任何疑问，都可以在该版块向作者提问！
　　作者
　　2014年4月于北京

金融数量分析：算法、模型与实践 本书是一本深度探讨金融数量分析理论与实践的著作，旨在为金融从业者、研究人员以及对量化金融感兴趣的读者提供一套系统、全面的知识体系。本书结合了扎实的理论基础、先进的建模技术以及丰富的实战案例，力求帮助读者掌握运用数量方法解决复杂金融问题的能力。 第一部分：金融数量分析的基石 本部分将首先奠定坚实的理论基础，介绍金融市场中的基本概念、统计学原理以及概率论的数学工具。我们将深入探讨随机过程在金融建模中的应用，例如布朗运动、泊松过程等，以及如何理解和处理金融时间序列的特性，包括平稳性、自相关性、异方差性等。 金融市场基础回顾： 简要梳理股票、债券、衍生品等金融市场的基本结构、交易机制以及定价原理。 统计学与概率论在金融中的应用： 重点介绍描述性统计、推断性统计、参数估计、假设检验等统计学概念，以及概率分布（如正态分布、对数正态分布、t分布等）在金融风险评估中的作用。 随机过程理论： 详细讲解马尔可夫链、布朗运动（维纳过程）、几何布朗运动等在描述资产价格变动、期权定价等方面的应用。 金融时间序列分析： 深入研究时间序列的平稳性检验（ADF检验、PP检验）、自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归移动平均（ARMA）模型、自回归积分移动平均（ARIMA）模型。重点关注金融数据中常见的非平稳性、周期性、季节性等特征的处理方法。 波动率建模： 介绍ARCH（自回归条件异方差）模型及其扩展GARCH（广义自回归条件异方差）模型，以及EVT（极值理论）在极端风险度量中的应用。 第二部分：金融衍生品定价与风险管理 本部分将聚焦于金融衍生品定价的核心理论与方法，并在此基础上延伸至全面的风险管理体系。我们将详细讲解期权、期货、互换等衍生品的定价模型，并探讨如何利用这些模型来度量和管理市场风险、信用风险和操作风险。 期权定价理论： 二叉树模型： 讲解二叉树模型（Cox-Ross-Rubinstein模型）的构建与应用，理解离散时间下的期权定价思路。 Black-Scholes-Merton模型： 深入剖析Black-Scholes-Merton（BSM）期权定价公式，理解其假设条件、数学推导过程及其在实际应用中的局限性。 风险中性定价： 阐述风险中性测度的概念及其在衍生品定价中的核心作用。 隐含波动率： 讲解隐含波动率的概念，如何通过数值方法求解隐含波动率，以及其在市场情绪和风险判断中的意义。 其他衍生品定价： 远期与期货定价： 讲解远期和期货合约的定价原理，以及它们与期权定价的联系。 互换定价： 介绍利率互换、货币互换等常见互换合约的定价方法。 风险度量与管理： VaR（Value-at-Risk）： 详细讲解不同VaR计算方法，包括历史模拟法、参数法（德尔塔法）和蒙特卡洛模拟法，并讨论VaR的优缺点及应用场景。 CVaR（Conditional Value-at-Risk）： 介绍CVaR（预期损失）作为VaR的补充，以及其在衡量极端风险时的优势。 压力测试与情景分析： 讲解如何设计和执行压力测试，以评估投资组合在极端市场环境下的表现。 信用风险管理： 介绍信用违约互换（CDS）的定价与风险管理，以及信用评级在风险评估中的作用。 操作风险与合规风险： 探讨操作风险的识别、度量和管理，以及合规性在金融机构运营中的重要性。 第三部分：量化投资策略与投资组合优化 本部分将转向量化投资的实际应用，介绍各种量化交易策略的构建思路、模型选择以及投资组合的优化方法。我们将探讨如何从海量数据中挖掘交易信号，以及如何构建稳健、有效的投资组合以实现风险调整后的收益最大化。 量化交易策略： 因子投资： 介绍价值、动量、质量、低波动等经典因子，以及如何构建基于因子的投资组合。 统计套利： 讲解配对交易、协整交易等统计套利策略的实现原理。 事件驱动策略： 探讨并购、财报发布等市场事件对资产价格的影响，以及如何利用这些信息构建交易策略。 高频交易与微观结构： 简要介绍高频交易的特点、技术挑战以及市场微观结构的研究。 投资组合理论与优化： 马科维茨均值-方差模型： 详细讲解均值-方差模型，包括有效前沿的构建、最优投资组合的选择，以及其在不同风险偏好下的应用。 资产配置： 介绍不同资产类别（股票、债券、商品、房地产等）的配置策略，以及如何根据市场环境和投资目标进行动态调整。 风险预算： 讲解如何将总风险分配到不同的资产或策略中，以实现风险的均衡。 Black-Litterman模型： 介绍Black-Litterman模型如何结合市场均衡和投资者的主观观点来构建投资组合。 因子模型在投资组合优化中的应用： 探讨如何使用多因子模型来解释资产收益，并将其应用于投资组合的构建和风险管理。 投资组合的再平衡与风险控制： 讨论投资组合的定期与非定期再平衡策略，以及在市场波动中如何对冲风险。 第四部分：高级量化模型与新兴领域 本部分将深入探讨更复杂的量化模型，并展望量化金融的未来发展方向。我们将介绍机器学习、深度学习在金融领域的最新应用，以及另类数据在量化投资中的潜力。 机器学习在金融中的应用： 监督学习： 讲解线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升树（XGBoost, LightGBM）等模型在资产收益预测、信用评分、欺诈检测等方面的应用。 无监督学习： 介绍聚类分析（K-Means, DBSCAN）用于客户细分、市场划分，以及主成分分析（PCA）用于降维和因子提取。 强化学习： 探讨强化学习在交易代理、投资组合管理中的潜力。 深度学习与金融： 卷积神经网络（CNN）： 讲解CNN在处理时间序列数据（如价格走势图）的潜力。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）： 详细介绍RNN和LSTM在处理序列数据，如预测股票价格、自然语言处理（NLP）分析金融新闻等方面的优势。 Transformer模型： 介绍Transformer模型在金融文本分析和序列预测中的最新进展。 另类数据与量化分析： 社交媒体情绪分析： 探讨如何利用Twitter、微博等社交媒体数据来捕捉市场情绪。 卫星图像与地理空间数据： 分析卫星图像（如港口吞吐量、零售店客流量）如何提供宏观经济和行业洞察。 网络爬虫数据： 讲解如何从财经网站、监管机构公告等爬取信息用于分析。 交易数据与日志数据： 分析高频交易数据、订单簿数据以理解市场微观结构。 大数据技术与分布式计算： 简要介绍在大数据环境下进行金融量化分析所需的工具和技术，如Hadoop, Spark等。 金融科技（FinTech）与区块链： 探讨FinTech如何通过技术革新重塑金融服务，以及区块链技术在支付、清算、数字资产等方面的应用前景。 第五部分：实战案例与方法论 本部分将通过一系列精心设计的实战案例，将前几部分介绍的理论和模型付诸实践。我们将重点关注模型的选择、数据处理、策略回测、性能评估以及风险调整后的收益衡量。 数据获取与预处理： 强调高质量数据的重要性，以及如何进行数据清洗、缺失值处理、特征工程等。 策略开发与回测： 详细讲解如何设计交易策略，并使用历史数据进行回测，包括参数优化、样本外测试、防止过拟合（overfitting）等。 性能评估指标： 介绍各种评估量化策略表现的指标，如夏普比率（Sharpe Ratio）、索提诺比率（Sortino Ratio）、最大回撤（Maximum Drawdown）、Calmar比率等。 实盘交易中的挑战： 讨论滑点（slippage）、交易成本、流动性风险等在实盘交易中需要考虑的因素。 模型验证与鲁棒性检查： 强调模型的稳健性，以及如何进行多角度的验证以确保模型在不同市场环境下的有效性。 案例研究： 股票多因子策略的构建与回测。 基于机器学习的商品价格预测。 信用风险评分模型的开发与应用。 期权交易策略的实现与风险管理。 量化对冲基金的投资组合构建。 本书内容全面，从基础理论到前沿技术，从模型构建到实盘应用，力求为读者提供一条通往金融数量分析领域的清晰路径。通过深入的学习和实践，读者将能够掌握一套强大的量化分析工具，从而在瞬息万变的金融市场中做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

说实话，当我第一次拿到《金融数量分析：基于MATLAB编程（第3版）》这本书时，我并没有抱太高的期望。市面上关于金融和编程的书籍实在太多了，很多都只是“换汤不换药”。然而，这本书的深度和广度彻底颠覆了我的认知。作者在书中并没有回避任何复杂的金融概念，而是用非常耐心和详尽的方式进行了讲解，并且始终围绕着MATLAB编程展开。我特别震撼于书中对一些前沿量化金融主题的探讨，比如机器学习在金融领域的应用、高频交易策略的开发、以及量化对冲基金的构建等。这些内容在其他教材中往往很难见到，或者即使有，也往往流于表面。这本书的作者显然在这方面有着深厚的积累，他不仅提供了理论上的框架，更重要的是，他分享了大量的实际操作经验和代码示例，让读者能够真正地“学以致用”。我常常觉得，这本书就像一个经验丰富的导师，手把手地教你如何成为一名优秀的金融量化分析师。读完这本书，我感觉自己的知识体系得到了极大的扩展，并且对未来的职业发展充满了更多的可能性。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，这本书最大的优点是它非常系统地将金融理论与MATLAB编程进行了整合。许多关于金融量化分析的书籍，要么侧重理论，要么侧重编程，但很少有能像这本书一样，将两者无缝衔接。作者似乎非常了解读者在学习过程中的可能遇到的困惑，因此在讲解每一个金融概念时，都会立刻跟上相应的MATLAB实现，并且用图示、表格等多种方式来辅助理解。例如，在讲解时间序列分析时，他不仅介绍了ARIMA模型的基本原理，还详细说明了如何在MATLAB中使用`arima`函数进行模型拟合、参数估计和预测，并且展示了如何通过绘制残差图来检验模型的假设。更重要的是，书中并没有止步于单一模型的介绍，而是通过组合使用不同的模型和技术，来解决更复杂的金融问题，比如信用风险评估、投资组合优化等。这种由浅入深、由点到面的讲解方式，让我能够逐步建立起对量化金融分析的整体认知。我发现，通过这本书的学习，我不再是孤立地理解某个金融模型，而是能够将其置于整个金融分析框架中，并且能够利用MATLAB这个强大的工具，将理论转化为实际的分析和决策。

评分☆☆☆☆☆

这本《金融数量分析：基于MATLAB编程（第3版）》简直就是我的救星！作为一个金融学专业的学生，我一直对量化分析充满兴趣，但又苦于编程能力不足，MATLAB对我来说就像天书一样。拿到这本书之前，我尝试过很多其他的教材，但要么讲得过于理论化，要么代码示例晦涩难懂，总是抓不住重点。这本书的出现彻底改变了我的看法。从第一章开始，作者就循序渐进地介绍了MATLAB的基本语法和在金融领域的应用，完全不需要任何预备知识。他用非常清晰的语言解释了各种金融模型，比如CAPM、Fama-French因子模型等，并且详细展示了如何在MATLAB中实现这些模型，包括数据读取、处理、可视化以及结果解读。我特别喜欢它在每个章节都提供了实操性的代码片段，可以直接复制粘贴运行，然后通过修改参数来观察结果的变化，这种“动手实践”的学习方式让我印象深刻。而且，书中涵盖的金融主题非常广泛，从基本的回归分析到复杂的风险管理和衍生品定价，几乎涵盖了量化金融的方方面面。我感觉自己不再是被动地接受知识，而是真正地掌握了分析金融市场和构建模型的工具。这本书让我对量化金融的学习不再感到畏惧，而是充满了信心和探索的欲望。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一位希望在金融领域深入发展的学生来说，《金融数量分析：基于MATLAB编程（第3版）》这本书提供了一个宝贵的学习平台。它不仅仅是一本技术手册，更是一本引领思维的书。书中对于金融问题的分析，并非简单地套用公式，而是强调了模型的选择、假设的检验以及结果的解释。在MATLAB编程的辅助下，我能够更直观地理解这些过程。例如，在学习期权定价模型时，作者不仅介绍了Black-Scholes模型，还深入探讨了蒙特卡洛模拟方法，并通过MATLAB代码展示了如何生成随机数、进行多重模拟以及计算期权价格。这种寓教于乐的学习方式，让我对抽象的金融理论产生了更深刻的理解。而且，这本书的结构非常合理，每一章都像是一个独立的学习模块，但又相互关联，共同构建了一个完整的量化金融知识体系。我常常在完成一个章节的学习后，会主动去尝试修改书中的代码，加入自己的思考，观察结果的变化，这种主动的学习过程，让我收获良多。我相信，这本书将是我在量化金融领域探索道路上不可或缺的伙伴。

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我是一位在金融行业工作多年的从业者，一直以来都习惯于使用Excel和一些传统的统计软件进行数据分析。随着金融市场的不断发展和量化投资的兴起，我深感有必要升级自己的技能，学习一门更强大的编程语言来处理复杂的金融问题。朋友推荐了这本《金融数量分析：基于MATLAB编程（第3版）》，我抱着试一试的心态翻阅了一下。这本书给我最大的惊喜在于它的实用性和前瞻性。它并没有停留在基础的理论讲解，而是直接切入了金融实践中的痛点，比如如何利用MATLAB进行高频数据处理、如何构建交易策略、如何进行因子回测等等。作者在书中展示了许多非常贴合实际应用的代码，这些代码不仅精炼高效，而且包含了许多实用的技巧和注意事项，这对于我这样有一定实践经验的人来说，非常有价值。我特别欣赏书中对于不同模型的优劣分析以及其在实际应用中的局限性探讨，这让我能够更理性地看待量化模型的有效性。此外，书中对于大数据处理和并行计算的介绍，也为我应对未来可能面临的更复杂的金融数据挑战提供了指导。这本书让我意识到，掌握MATLAB这样的工具，不仅能够提升我分析问题的效率，更能让我站在技术的前沿，发掘新的投资机会。

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道理有用，例子的采样率太低

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很好，送货快，质量好！

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送货快，京东服务好，值得一如既往的支持。

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可以！！！不错！！！！！

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看了网上的介绍 感觉还是本不错的书 比之前那本讲gui的强多了 希望能学到知识 具体评价要读了才知道

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很不错啊，这本书研究透彻了就#了！！

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新书，刚入手，还不错

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不错哟，还可以，实惠不错哟，还可以，实惠