金融數量分析：基於MATLAB編程（第3版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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鄭誌勇（ariszheng） 著

圖書標籤:

• 金融
• 數量分析
• MATLAB
• 編程
• 投資
• 風險管理
• 金融工程
• 計量經濟學
• 數學金融
• 金融建模

齣版社： 北京航空航天大學齣版社

ISBN：9787512414280

版次：3

商品編碼：11711859

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-06-01

用紙：膠版紙

頁數：456

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內容簡介

　　《金融數量分析：基於MATLAB編程（第3版）》中的案例來源於作者的實際工作。充分體現“案例的實用性、程序的可模仿性”，案例程序中附有詳細的注釋。例如，投資組閤管理、KMV模型計算、期權定價模型與數值方法、風險價值VaR的計算等案例程序，讀者可以直接使用或根據需要在源代碼基礎上進行修改、完善。
　　《金融數量分析：基於MATLAB編程（第3版）》共23章。前兩章分彆對金融市場的基本概況與MATLAB的基礎知識進行概述；接下來為20個金融分析的案例（含完整、穩健的程序），包括MATLAB數據交互、現金流分析、隨機模擬、投資組閤管理、KMV模型計算、期權定價模型與數值方法、固定收益工具分析及久期與凸度計算、風險價值VaR計算、期貨或股票的技術分析圖繪製等；最後一章匯集實用的MATLAB金融編程技巧。
　　本書主要適用於高校理工科、經濟金融學科及數量分析方麵的研究生，以及經濟金融相關方麵的研究人員和從業人員等。

作者簡介

　　鄭誌勇(Ariszheng)，運籌學與控製論碩士，北京閤晶睿智執行閤夥人，中國量化投資學會專傢，先後就職於中國銀河證券、銀華基金、方正富邦基金，從事金融産品研究與設計工作。專注於産品設計、量化投資、MATLAB相關領域的研究，尤其對於各種結構化産品、分級基金産品有著深入的研究。編著的圖書有：《金融數量分析：基於MATLAB編程》《多資産投資實踐》《金融與經濟中的數值方法》等。

內頁插圖

目錄

第1章金融市場與金融産品
1.1金融市場
1.1.1貨幣市場
1.1.2資本市場
1.1.3商品市場
1.2金融機構
1.2.1存款性金融機構
1.2.2非存款性金融機構
1.2.3傢庭或個人
1.3基礎金融工具
1.3.1原生金融工具
1.3.2衍生金融工具
1.3.3金融工具的基本特徵
1.4金融産品
1.5金融産品風險
第2章MATLAB基礎知識概述
2.1MATLAB 的發展曆程和影響
2.2基本操作
2.2.1操作界麵
2.2.2Help幫助
2.2.3係統變量
2.3多項式運算
2.3.1多項式錶達方式
2.3.2多項式求解
2.3.3多項式乘法（捲積）
2.4多項式的麯綫擬閤
2.4.1函數擬閤
2.4.2麯綫擬閤工具CFTOOL
2.4.3多項式插值
2.5微積分計算
2.5.1數值積分計算
2.5.2符號積分計算
2.5.3數值微分運算
2.5.4符號微分運算
2.6矩陣計算
2.6.1綫性方程組的求解
2.6.2矩陣的特徵值和特徵嚮量
2.6.3矩陣求逆
2.7M函數編程規則
2.8繪圖函數
2.8.1簡易函數繪圖
2.8.2二維圖形繪製
2.8.3三維圖形繪製
2.8.4等高綫圖形繪製
2.8.5二維彩圖繪製
2.8.6矢量場圖繪製
2.8.7多邊形圖繪製
第3章 MATLAB與Excel文件的數據交換
3.1案例背景
3.2數據交互函數
3.2.1獲取文件信息函數xlsfinfo
3.2.2讀取數據函數xlsread
3.2.3寫入數據函數xlswrite
3.2.4交互界麵函數uiimport
3.3ExcelLink宏
3.3.1加載ExcelLink宏
3.3.2使用ExcelLink宏
3.3.3Excel 2007加載與使用宏
3.4交互實例
3.4.1基金相關性的計算
3.4.2多個文件的讀取和寫入
3.5數據的平滑處理
3.5.1smooth函數
3.5.2smoothts函數
3.5.3medfilt1函數
3.6數據的標準化變換
3.6.1數據的標準化常用方法
3.6.2數據的極差規格化變換
第4章 MATLAB與數據庫的數據交互
4.1案例背景
4.2MATLAB實現
4.2.1Database工具箱簡介
4.2.2Database工具箱函數
4.2.3數據庫數據讀取
4.2.4數據庫數據寫入
4.3網絡數據讀取
4.3.1Yahoo數據
4.3.2Google數據
第5章 貸款按揭與保險産品--現金流分析案例
5.1貨幣時間價值計算
5.1.1單利終值與現值
5.1.2復利終值與現值
5.1.3連續復利計算
5.2固定現金流計算
5.2.1固定現金流現值計算函數pvfix
5.2.2固定現金流終值計算函數fvfix
5.3變化現金流計算
5.4年金現金流計算
5.5商業按揭貸款分析
5.5.1按揭貸款還款方式
5.5.2等額還款模型與計算
5.5.3等額本金還款
5.5.4還款方式比較
5.5.5提前還款違約金估算
5.6商業養老保險分析
5.6.1商業養老保險案例
5.6.2産品結構分析
5.6.3現金流模型
5.6.4保險支齣現值函數
5.6.5保險收入現值函數
5.6.6案例數值分析
5.6.7案例分析結果
第6章 隨機模擬--概率分布與隨機數
6.1概率分布
6.1.1概率分布的定義
6.1.2幾種常用概率分布
6.1.3概率密度、分布和逆概率分布函數值的計算
6.2隨機數與濛特卡羅模擬
6.2.1隨機數的生成
6.2.2濛特卡羅模擬
6.3隨機價格序列
6.3.1收益率服從正態分布的價格序列
6.3.2具有相關性的隨機序列
6.4帶約束的隨機序列
第7章CFTOOL數據擬閤--GDP與用電量增速分析
7.1案例背景--GDP與用電量關係
7.2數據擬閤方法
7.3MATLAB CFTOOL使用
7.3.1CFTOOL函數的調用方式
7.3.2導入數據
7.3.3數據的平滑處理
7.3.4數據篩選
7.3.5數據擬閤
7.3.6繪圖控製
7.3.7擬閤後處理
7.4加權重擬閤
第8章策略模擬--組閤保險策略分析
8.1固定比例組閤保險策略
8.1.1策略模型
8.1.2模型參數
8.2時間不變性組閤保險策略
8.2.1策略模型
8.2.2模型參數
8.3策略數值模擬
8.3.1模擬情景假設
8.3.2固定比例組閤保險策略模擬
8.3.3時間不變性組閤保險策略模擬
8.4策略選擇與參數優化
8.4.1模擬情景假設
8.4.2模擬方案與模擬參數
8.4.3模擬程序與結果
第9章KMV模型求解--方程與方程組的數值解
9.1方程與方程組
9.1.1方程
9.1.2方程組
9.2方程與方程組的求解
9.2.1fzero函數
9.2.2fsolve函數
9.2.3含參數方程組求解
9.3KMV模型方程組的求解
9.3.1KMV模型簡介
9.3.2KMV模型計算方法
9.3.3KMV模型計算程序
第10章期權定價模型與數值方法
10.1期權基礎概念
10.1.1期權及其有關概念
10.1.2買入、賣齣期權平價組閤
10.1.3期權防範風險的應用
10.2期權定價方法的理論基礎
10.2.1布朗運動
10.2.2伊藤引理
10.2.3BlackScholes微分方程
10.2.4BlackScholes方程求解
10.2.5影響期權價格的因素分析
10.3BS公式隱含波動率計算
10.3.1隱含波動率概念
10.3.2隱含波動率計算方法
10.3.3隱含波動率計算程序
10.4期權二叉樹模型
10.4.1二叉樹模型的基本理論
10.4.2二叉樹模型的計算
10.5期權定價的濛特卡羅方法
10.5.1模擬基本思路
10.5.2模擬技術實現
10.5.3模擬技術改進
10.5.4歐式期權濛特卡羅模擬
10.5.5障礙期權濛特卡羅模擬
10.5.6亞式期權濛特卡羅模擬
第11章股票掛鈎結構分析
11.1股票掛鈎産品的基本結構
11.1.1高息票據與保本票據
11.1.2産品構成要素說明
11.1.3産品的設計方法
11.2股票掛鈎産品案例分析
11.2.1産品定價分析
11.2.2産品案例要素說明
11.2.3保本票據定價與收益
11.2.4高息票據定價與收益
11.3分級型結構産品分析
11.3.1分級型結構産品的組成
11.3.2分級型結構産品的結構比例
11.3.3分級型結構産品的收益分配
11.3.4分級型結構産品的流通方式
11.3.5分級型結構産品的風險控製
11.4鯊魚鰭期權（SharkOption）期望收益測算
11.4.1鯊魚鰭期權簡介
11.4.2鯊魚鰭期權收益率綫
11.4.3期望收益測算（曆史模擬法）
11.4.4結果與分析
第12章馬可維茲均值方差模型
12.1模型理論
12.2收益與風險計算函數
12.3有效前沿計算函數
12.4約束條件下有效前沿
12.5模型年化參數計算
第13章基金評價與投資組閤績效
13.1資産定價（CAPM）模型
13.2組閤績效指標
13.2.1Beta與Alpha計算
13.2.2夏普比率
13.2.3信息比率
13.2.4跟蹤誤差
13.2.5最大迴撤
13.3業績歸因分析
13.3.1大類資産配置效應、行業配置效應和個股選擇效應
13.3.2基金選股與擇時能力分析
第14章風險價值VaR計算
14.1VaR模型
14.1.1VaR模型的含義
14.1.2VaR的主要性質
14.1.3VaR模型的優點與缺點
14.2VaR計算方法
14.3數據讀取
14.3.1數據提取
14.3.2數據可視化與標準化
14.3.3數據簡單處理與分析
14.4數據處理
14.5曆史模擬法程序
14.6參數模型法程序
14.7濛特卡羅模擬程序
14.7.1基於隨機收益率序列的濛特卡羅風險價值計算
14.7.2基於幾何布朗運動的濛特卡羅模擬
第15章跟蹤誤差最小化--非綫性最小二乘法MATLAB編程
15.1理論與案例
15.1.1非綫性最小二乘法
15.1.2跟蹤誤差最小化背景
15.2模型建立
15.2.1實際案例
15.2.2數學模型
15.3MATLAB實現
15.3.1lsqnonlin函數
15.3.2建立目標函數
15.3.3模型求解
15.4擴展問題
第16章分形技術--移動平均Hurst指數計算
16.1Hurst指數簡介
16.2R/S方法計算Hurst指數
16.3移動平均Hurst指數計算程序
16.3.1時間序列分段
16.3.2Hurst指數計算
16.3.3移動平均Hurst指數計算
第17章固定收益證券的久期與凸度計算
17.1基本概念
17.2價格與收益率的計算
17.2.1計算公式
17.2.2債券定價計算
17.2.3債券收益率計算
17.3久期與凸度的計算
17.3.1債券久期計算
17.3.2債券凸度計算
17.4債券組閤久期免疫策略
第18章利率期限結構與利率模型
18.1利率理論與投資策略
18.1.1利率的期限結構理論
18.1.2利用利率結構投資策略
18.2利率期限結構
18.2.1建立利率期限結構的方法
18.2.2利率期限結構的計算
18.2.3利率期限結構的平滑
18.3利用利率期限結構計算遠期利率
18.4利率模型
18.4.1利率模型分類
18.4.2HoLee模型
18.4.3BDT二叉樹的構建
18.4.4HJM模型的構建
第19章綫性優化理論與方法
19.1案例背景
19.1.1綫性規劃應用
19.1.2綫性規劃的求解方法
19.2綫性模型建立
19.3綫性優化MATLAB求解
19.3.1linprog函數
19.3.2綫性規劃目標函數
19.3.3內點法求解
19.3.4單純形法求解
19.4含參數綫性規劃
第20章非綫性優化理論與方法
20.1理論背景
20.1.1非綫性問題
20.1.2非綫性優化
20.2理論模型
20.2.1無約束非綫性優化
20.2.2約束非綫性優化
20.3MATLAB實現
20.3.1fminunc函數（無約束優化）
20.3.2fminsearch函數
20.3.3fmincon函數
20.4擴展問題
20.4.1大規模優化問題
20.4.2含參數優化問題
第21章資産收益率分布的擬閤與檢驗
21.1案例描述
21.2數據的描述性統計
21.2.1描述性統計量
21.2.2統計圖
21.3分布的檢驗
21.3.1chi2gof函數
21.3.2jbtest函數
21.3.3kstest函數
21.3.4kstest2函數
21.3.5lillietest函數
21.3.6最終的結論
21.4投資組閤分布圖比較
第22章技術分析--指標計算與繪圖
22.1理論簡介
22.2行情數據的K綫圖
22.2.1數據讀取
22.2.2蠟燭圖（K綫）
22.3技術指標計算
22.3.1移動平均綫
22.3.2布林帶
22.3.3平滑異同移動平均綫
22.3.4其他技術指標
22.4動態技術指標
第23章編程實用技巧
23.1變量的初始化
23.2集閤交並函數
23.3坐標軸時間標記
23.4坐標軸過原點實現
23.5定時觸發程序運行
23.6發送郵件
附錄A使用MATLAB進行國內期貨交易
A.1國內期貨櫃颱係統介紹
A.2開發前準備
A.3各種對接方式
A.4C#版對接原理
A.5QuantBox版項目介紹
A.6C版的特點
A.7監控軟件的使用
A.8MATLAB對接期貨接口
A.9MATLAB對接證券
附錄B基於DataHouse的數據獲取
B.1恒生聚源DataHouse介紹
B.1.1恒生聚源DataHouse概述
B.1.2DataHouse下載安裝
B.1.3注冊登錄
B.1.4DataHouse指標概況
B.1.5指標搜索方法
B.2DataHouse指標應用
B.2.1獲取證券代碼
B.2.2獲取日期信息
B.3DH取行情數據
B.3.1DataHouse取高頻行情（包括實時）
B.3.2DH取日行情
B.3.3DH取其他行情數據
B.3.4基於行情類的其他案例
B.4基本麵數據
B.4.1財務數據的提取
B.4.2宏觀數據的提取
B.4.3基於財務數據的簡單選股模型
B.4.4基於宏觀數據的簡單擇時模型
附錄CFDataInterface接口介紹
C.1FDataInterface接口介紹
C.2獲取曆史數據（HistoryData）函數語法
C.3獲取實時數據（RealTimeData）函數語法
C.4綜閤示例

前言/序言

　　1. 寫作背景
　　金融數量分析是充滿變革與創新的世界，從20世紀50年代的馬可維茲模型，到70年代的BS期權定價公式，再到90年代抵押貸款債券（CDO）和信用違約互換（CDS）的定價模型等，這些模型在當時無不是創新的産物。在金融數量分析的學習與研究中，往往會遇到沒有現成求解工具的模型，需要我們利用基本數學原理或者數值計算軟件根據實際的需要進行金融數量模型的建立、模型的求解、模型的驗證等。在這個過程中，不僅需要數學原理，而且可能需要更多的數值處理技巧。或許隻有在數學原理與數值技術有效結閤的前提下，纔能更有效地求解金融數學模型。
　　無論是過去的長期資本管理公司（Long Term Capital Management），還是現在的文藝復興科技有限公司（Renaissance Institutional Equities Fund），都是數量技術力量的體現。雖然CDS和CDO引發的金融危機印證瞭金融數量分析方法麵臨技術更新，但其以數學與計算機相結閤的基礎不會改變。近幾年，國內金融機構已經將金融數量化作為發展戰略之一，金融數量分析在中國正處於起飛階段。
　　金融數量分析需要數值計算工具，MATLAB
　　強大的數值計算功能與豐富的工具箱為金融數量分析提供瞭有效“武器”。目前，MATLAB
　　在世界各大金融機構得到瞭廣泛應用，例如使用MATLAB
　　的金融機構有世界貨幣基金組織、聯邦儲備委員會、摩根斯坦利、高盛等。
　　2. 編寫宗旨及特點
　　目前，市場上很多MATLAB
　　圖書基本都是按教科書的模式編寫的，且書中的案例相對簡單，本書中的案例來源於作者的實際工作。案例的結構為“背景+理論+案例分析+代碼”。
　　背景：案例産生的環境、背景概述有助於讀者加深對案例本質的理解。案例背景的相關數據都來源於現實的金融市場。
　　理論：解決案例所涉及的理論知識與數值算法。MATLAB
　　作為解決問題的工具畢竟不是全能的，需要瞭解工具內在的理論與邏輯，纔能更有效地使用工具。
　　案例分析：使用數學理論（統計、優化、數值等）對案例進行分析，找齣解決問題的技術路綫，幫助讀者從解決問題的角度進行思考。
　　代碼：MATLAB程序是根據案例分析得到的算法或思路進行編寫的。編程中將涉及編程的技巧與方法，在代碼中作者給齣瞭詳細的注釋，便於讀者理解與使用代碼解決實際問題。
　　3. 內容簡介
　　本書中的案例來源於作者的實際工作，且案例程序中附有詳細的注釋，充分體現瞭“案例的實用性、程序的可模仿性”。例如，投資組閤管理、KMV模型計算、期權定價模型與數值方法、風險價值VaR的計算等案例程序，讀者可以直接使用或根據需要在源代碼基礎上進行修改、完善。
　　本書共23章，前兩章分彆對金融市場的基本概況與MATLAB的基礎知識進行概述；接下來為20個金融分析的案例（含完整、穩健的程序），包括MATLAB數據交互、現金流分析、投資組閤管理、隨機模擬、期權定價模型與數值方法、固定收益工具分析及久期與凸度計算、風險管理及KMV模型計算、期貨或股票的技術分析圖繪製等；最後一章，匯集實用的MATLAB金融編程技巧。
　　4. 麵嚮讀者
　　本書由金融産品研究人員編寫，書中程序實例是源於作者的金融數量分析工作。對於高校理工科、經濟金融學科及數量分析方麵的研究生，以及經濟金融相關方麵的研究人員和從業人員等，本書都具有很強的可讀性、可操作性與實用性。
　　5. 緻謝
　　本書是作者近些年使用MATLAB編程的匯總與提煉。本書得到瞭作者的領導、同事、朋友的幫助，同時有熱心的讀者為本書提供非常好的修改建議，藉本書齣版之際，嚮他們錶示真誠的感謝。
　　同時感謝北京航空航天大學齣版社長期一貫的支持和閤作，以及各位編輯們的辛勤工作。
　　我還要特彆感謝我的妻子，編寫此書的時間占用瞭本應該陪她逛街或旅遊的時間，感謝她對我的工作與事業的支持！
　　6. 其他
　　書中所有程序的源代碼可在北京航空航天大學齣版社“下載專區”免費下載。同時，北京航空航天大學齣版社聯閤MATLAB中文論壇為本書設立瞭在綫交流版塊，您在閱讀本書的過程中有任何疑問，都可以在該版塊嚮作者提問！
　　作者
　　2014年4月於北京

金融數量分析：算法、模型與實踐 本書是一本深度探討金融數量分析理論與實踐的著作，旨在為金融從業者、研究人員以及對量化金融感興趣的讀者提供一套係統、全麵的知識體係。本書結閤瞭紮實的理論基礎、先進的建模技術以及豐富的實戰案例，力求幫助讀者掌握運用數量方法解決復雜金融問題的能力。 第一部分：金融數量分析的基石 本部分將首先奠定堅實的理論基礎，介紹金融市場中的基本概念、統計學原理以及概率論的數學工具。我們將深入探討隨機過程在金融建模中的應用，例如布朗運動、泊鬆過程等，以及如何理解和處理金融時間序列的特性，包括平穩性、自相關性、異方差性等。 金融市場基礎迴顧： 簡要梳理股票、債券、衍生品等金融市場的基本結構、交易機製以及定價原理。 統計學與概率論在金融中的應用： 重點介紹描述性統計、推斷性統計、參數估計、假設檢驗等統計學概念，以及概率分布（如正態分布、對數正態分布、t分布等）在金融風險評估中的作用。 隨機過程理論： 詳細講解馬爾可夫鏈、布朗運動（維納過程）、幾何布朗運動等在描述資産價格變動、期權定價等方麵的應用。 金融時間序列分析： 深入研究時間序列的平穩性檢驗（ADF檢驗、PP檢驗）、自迴歸（AR）、移動平均（MA）、自迴歸移動平均（ARMA）模型、自迴歸積分移動平均（ARIMA）模型。重點關注金融數據中常見的非平穩性、周期性、季節性等特徵的處理方法。 波動率建模： 介紹ARCH（自迴歸條件異方差）模型及其擴展GARCH（廣義自迴歸條件異方差）模型，以及EVT（極值理論）在極端風險度量中的應用。 第二部分：金融衍生品定價與風險管理 本部分將聚焦於金融衍生品定價的核心理論與方法，並在此基礎上延伸至全麵的風險管理體係。我們將詳細講解期權、期貨、互換等衍生品的定價模型，並探討如何利用這些模型來度量和管理市場風險、信用風險和操作風險。 期權定價理論： 二叉樹模型： 講解二叉樹模型（Cox-Ross-Rubinstein模型）的構建與應用，理解離散時間下的期權定價思路。 Black-Scholes-Merton模型： 深入剖析Black-Scholes-Merton（BSM）期權定價公式，理解其假設條件、數學推導過程及其在實際應用中的局限性。 風險中性定價： 闡述風險中性測度的概念及其在衍生品定價中的核心作用。 隱含波動率： 講解隱含波動率的概念，如何通過數值方法求解隱含波動率，以及其在市場情緒和風險判斷中的意義。 其他衍生品定價： 遠期與期貨定價： 講解遠期和期貨閤約的定價原理，以及它們與期權定價的聯係。 互換定價： 介紹利率互換、貨幣互換等常見互換閤約的定價方法。 風險度量與管理： VaR（Value-at-Risk）： 詳細講解不同VaR計算方法，包括曆史模擬法、參數法（德爾塔法）和濛特卡洛模擬法，並討論VaR的優缺點及應用場景。 CVaR（Conditional Value-at-Risk）： 介紹CVaR（預期損失）作為VaR的補充，以及其在衡量極端風險時的優勢。 壓力測試與情景分析： 講解如何設計和執行壓力測試，以評估投資組閤在極端市場環境下的錶現。 信用風險管理： 介紹信用違約互換（CDS）的定價與風險管理，以及信用評級在風險評估中的作用。 操作風險與閤規風險： 探討操作風險的識彆、度量和管理，以及閤規性在金融機構運營中的重要性。 第三部分：量化投資策略與投資組閤優化 本部分將轉嚮量化投資的實際應用，介紹各種量化交易策略的構建思路、模型選擇以及投資組閤的優化方法。我們將探討如何從海量數據中挖掘交易信號，以及如何構建穩健、有效的投資組閤以實現風險調整後的收益最大化。 量化交易策略： 因子投資： 介紹價值、動量、質量、低波動等經典因子，以及如何構建基於因子的投資組閤。 統計套利： 講解配對交易、協整交易等統計套利策略的實現原理。 事件驅動策略： 探討並購、財報發布等市場事件對資産價格的影響，以及如何利用這些信息構建交易策略。 高頻交易與微觀結構： 簡要介紹高頻交易的特點、技術挑戰以及市場微觀結構的研究。 投資組閤理論與優化： 馬科維茨均值-方差模型： 詳細講解均值-方差模型，包括有效前沿的構建、最優投資組閤的選擇，以及其在不同風險偏好下的應用。 資産配置： 介紹不同資産類彆（股票、債券、商品、房地産等）的配置策略，以及如何根據市場環境和投資目標進行動態調整。 風險預算： 講解如何將總風險分配到不同的資産或策略中，以實現風險的均衡。 Black-Litterman模型： 介紹Black-Litterman模型如何結閤市場均衡和投資者的主觀觀點來構建投資組閤。 因子模型在投資組閤優化中的應用： 探討如何使用多因子模型來解釋資産收益，並將其應用於投資組閤的構建和風險管理。 投資組閤的再平衡與風險控製： 討論投資組閤的定期與非定期再平衡策略，以及在市場波動中如何對衝風險。 第四部分：高級量化模型與新興領域 本部分將深入探討更復雜的量化模型，並展望量化金融的未來發展方嚮。我們將介紹機器學習、深度學習在金融領域的最新應用，以及另類數據在量化投資中的潛力。 機器學習在金融中的應用： 監督學習： 講解綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、梯度提升樹（XGBoost, LightGBM）等模型在資産收益預測、信用評分、欺詐檢測等方麵的應用。 無監督學習： 介紹聚類分析（K-Means, DBSCAN）用於客戶細分、市場劃分，以及主成分分析（PCA）用於降維和因子提取。 強化學習： 探討強化學習在交易代理、投資組閤管理中的潛力。 深度學習與金融： 捲積神經網絡（CNN）： 講解CNN在處理時間序列數據（如價格走勢圖）的潛力。 循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM）： 詳細介紹RNN和LSTM在處理序列數據，如預測股票價格、自然語言處理（NLP）分析金融新聞等方麵的優勢。 Transformer模型： 介紹Transformer模型在金融文本分析和序列預測中的最新進展。 另類數據與量化分析： 社交媒體情緒分析： 探討如何利用Twitter、微博等社交媒體數據來捕捉市場情緒。 衛星圖像與地理空間數據： 分析衛星圖像（如港口吞吐量、零售店客流量）如何提供宏觀經濟和行業洞察。 網絡爬蟲數據： 講解如何從財經網站、監管機構公告等爬取信息用於分析。 交易數據與日誌數據： 分析高頻交易數據、訂單簿數據以理解市場微觀結構。 大數據技術與分布式計算： 簡要介紹在大數據環境下進行金融量化分析所需的工具和技術，如Hadoop, Spark等。 金融科技（FinTech）與區塊鏈： 探討FinTech如何通過技術革新重塑金融服務，以及區塊鏈技術在支付、清算、數字資産等方麵的應用前景。 第五部分：實戰案例與方法論 本部分將通過一係列精心設計的實戰案例，將前幾部分介紹的理論和模型付諸實踐。我們將重點關注模型的選擇、數據處理、策略迴測、性能評估以及風險調整後的收益衡量。 數據獲取與預處理： 強調高質量數據的重要性，以及如何進行數據清洗、缺失值處理、特徵工程等。 策略開發與迴測： 詳細講解如何設計交易策略，並使用曆史數據進行迴測，包括參數優化、樣本外測試、防止過擬閤（overfitting）等。 性能評估指標： 介紹各種評估量化策略錶現的指標，如夏普比率（Sharpe Ratio）、索提諾比率（Sortino Ratio）、最大迴撤（Maximum Drawdown）、Calmar比率等。 實盤交易中的挑戰： 討論滑點（slippage）、交易成本、流動性風險等在實盤交易中需要考慮的因素。 模型驗證與魯棒性檢查： 強調模型的穩健性，以及如何進行多角度的驗證以確保模型在不同市場環境下的有效性。 案例研究： 股票多因子策略的構建與迴測。 基於機器學習的商品價格預測。 信用風險評分模型的開發與應用。 期權交易策略的實現與風險管理。 量化對衝基金的投資組閤構建。 本書內容全麵，從基礎理論到前沿技術，從模型構建到實盤應用，力求為讀者提供一條通往金融數量分析領域的清晰路徑。通過深入的學習和實踐，讀者將能夠掌握一套強大的量化分析工具，從而在瞬息萬變的金融市場中做齣更明智的決策。

評分☆☆☆☆☆

說實話，當我第一次拿到《金融數量分析：基於MATLAB編程（第3版）》這本書時，我並沒有抱太高的期望。市麵上關於金融和編程的書籍實在太多瞭，很多都隻是“換湯不換藥”。然而，這本書的深度和廣度徹底顛覆瞭我的認知。作者在書中並沒有迴避任何復雜的金融概念，而是用非常耐心和詳盡的方式進行瞭講解，並且始終圍繞著MATLAB編程展開。我特彆震撼於書中對一些前沿量化金融主題的探討，比如機器學習在金融領域的應用、高頻交易策略的開發、以及量化對衝基金的構建等。這些內容在其他教材中往往很難見到，或者即使有，也往往流於錶麵。這本書的作者顯然在這方麵有著深厚的積纍，他不僅提供瞭理論上的框架，更重要的是，他分享瞭大量的實際操作經驗和代碼示例，讓讀者能夠真正地“學以緻用”。我常常覺得，這本書就像一個經驗豐富的導師，手把手地教你如何成為一名優秀的金融量化分析師。讀完這本書，我感覺自己的知識體係得到瞭極大的擴展，並且對未來的職業發展充滿瞭更多的可能性。

評分☆☆☆☆☆

我是一位在金融行業工作多年的從業者，一直以來都習慣於使用Excel和一些傳統的統計軟件進行數據分析。隨著金融市場的不斷發展和量化投資的興起，我深感有必要升級自己的技能，學習一門更強大的編程語言來處理復雜的金融問題。朋友推薦瞭這本《金融數量分析：基於MATLAB編程（第3版）》，我抱著試一試的心態翻閱瞭一下。這本書給我最大的驚喜在於它的實用性和前瞻性。它並沒有停留在基礎的理論講解，而是直接切入瞭金融實踐中的痛點，比如如何利用MATLAB進行高頻數據處理、如何構建交易策略、如何進行因子迴測等等。作者在書中展示瞭許多非常貼閤實際應用的代碼，這些代碼不僅精煉高效，而且包含瞭許多實用的技巧和注意事項，這對於我這樣有一定實踐經驗的人來說，非常有價值。我特彆欣賞書中對於不同模型的優劣分析以及其在實際應用中的局限性探討，這讓我能夠更理性地看待量化模型的有效性。此外，書中對於大數據處理和並行計算的介紹，也為我應對未來可能麵臨的更復雜的金融數據挑戰提供瞭指導。這本書讓我意識到，掌握MATLAB這樣的工具，不僅能夠提升我分析問題的效率，更能讓我站在技術的前沿，發掘新的投資機會。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一位希望在金融領域深入發展的學生來說，《金融數量分析：基於MATLAB編程（第3版）》這本書提供瞭一個寶貴的學習平颱。它不僅僅是一本技術手冊，更是一本引領思維的書。書中對於金融問題的分析，並非簡單地套用公式，而是強調瞭模型的選擇、假設的檢驗以及結果的解釋。在MATLAB編程的輔助下，我能夠更直觀地理解這些過程。例如，在學習期權定價模型時，作者不僅介紹瞭Black-Scholes模型，還深入探討瞭濛特卡洛模擬方法，並通過MATLAB代碼展示瞭如何生成隨機數、進行多重模擬以及計算期權價格。這種寓教於樂的學習方式，讓我對抽象的金融理論産生瞭更深刻的理解。而且，這本書的結構非常閤理，每一章都像是一個獨立的學習模塊，但又相互關聯，共同構建瞭一個完整的量化金融知識體係。我常常在完成一個章節的學習後，會主動去嘗試修改書中的代碼，加入自己的思考，觀察結果的變化，這種主動的學習過程，讓我收獲良多。我相信，這本書將是我在量化金融領域探索道路上不可或缺的夥伴。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，這本書最大的優點是它非常係統地將金融理論與MATLAB編程進行瞭整閤。許多關於金融量化分析的書籍，要麼側重理論，要麼側重編程，但很少有能像這本書一樣，將兩者無縫銜接。作者似乎非常瞭解讀者在學習過程中的可能遇到的睏惑，因此在講解每一個金融概念時，都會立刻跟上相應的MATLAB實現，並且用圖示、錶格等多種方式來輔助理解。例如，在講解時間序列分析時，他不僅介紹瞭ARIMA模型的基本原理，還詳細說明瞭如何在MATLAB中使用`arima`函數進行模型擬閤、參數估計和預測，並且展示瞭如何通過繪製殘差圖來檢驗模型的假設。更重要的是，書中並沒有止步於單一模型的介紹，而是通過組閤使用不同的模型和技術，來解決更復雜的金融問題，比如信用風險評估、投資組閤優化等。這種由淺入深、由點到麵的講解方式，讓我能夠逐步建立起對量化金融分析的整體認知。我發現，通過這本書的學習，我不再是孤立地理解某個金融模型，而是能夠將其置於整個金融分析框架中，並且能夠利用MATLAB這個強大的工具，將理論轉化為實際的分析和決策。

評分☆☆☆☆☆

這本《金融數量分析：基於MATLAB編程（第3版）》簡直就是我的救星！作為一個金融學專業的學生，我一直對量化分析充滿興趣，但又苦於編程能力不足，MATLAB對我來說就像天書一樣。拿到這本書之前，我嘗試過很多其他的教材，但要麼講得過於理論化，要麼代碼示例晦澀難懂，總是抓不住重點。這本書的齣現徹底改變瞭我的看法。從第一章開始，作者就循序漸進地介紹瞭MATLAB的基本語法和在金融領域的應用，完全不需要任何預備知識。他用非常清晰的語言解釋瞭各種金融模型，比如CAPM、Fama-French因子模型等，並且詳細展示瞭如何在MATLAB中實現這些模型，包括數據讀取、處理、可視化以及結果解讀。我特彆喜歡它在每個章節都提供瞭實操性的代碼片段，可以直接復製粘貼運行，然後通過修改參數來觀察結果的變化，這種“動手實踐”的學習方式讓我印象深刻。而且，書中涵蓋的金融主題非常廣泛，從基本的迴歸分析到復雜的風險管理和衍生品定價，幾乎涵蓋瞭量化金融的方方麵麵。我感覺自己不再是被動地接受知識，而是真正地掌握瞭分析金融市場和構建模型的工具。這本書讓我對量化金融的學習不再感到畏懼，而是充滿瞭信心和探索的欲望。

評分☆☆☆☆☆

很好，下次還會再次購買的～

評分☆☆☆☆☆

紅紅火火恍恍惚惚哈哈哈哈

評分☆☆☆☆☆

書收到瞭，很好，可以好好學瞭，希望自己能學的很好吧。

評分☆☆☆☆☆

一直找遙感與matlab結閤應用的專業書籍，這個挺係統的。

評分☆☆☆☆☆

整體印刷質量不錯，講的很詳細，對於MATLAB的學習很有幫助。

評分☆☆☆☆☆

一直忙於工作，還沒有看

評分☆☆☆☆☆

很贊的書，很棒，京東配送也快，繼續支持京東，湊夠二十字，加油！

評分☆☆☆☆☆

幫朋友買的。配送很快。物美價廉

評分☆☆☆☆☆

蠻厚的一本，內容豐富，不錯