金融实时数据分析方法 [Financial Real Time Data Analysis Method] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王亚楠 著

图书标签:

• 金融分析
• 实时数据
• 量化交易
• 数据挖掘
• 时间序列分析
• Python
• 金融工程
• 大数据
• 机器学习
• 风险管理

出版社： 经济管理出版社

ISBN：9787509636398

版次：1

商品编码：11766975

包装：平装

外文名称：Financial Real Time Data Analysis Method

开本：16开

出版时间：2015-02-01

用纸：胶版纸

页数：194

字数：200000

正文语种：中文

内容简介

　　《金融实时数据分析方法》通过对现有的金融数据分析方法比较研究，在分析方法上寻求创新，并利用构建的金融实时数据模型来分析国内股票市场实时数据的信息含量，以期对交易者行为作出合理解释。对金融实时数据模型研究，有助于优化市场信息，为市场监管者和投资者提供有益的决策参考和理论依据。
　　《金融实时数据分析方法》共分9章：第1章简单介绍了金融数据的基本特征及常用分析方法；第2章介绍了金融数据分析的基本理论与方法；第3～4章介绍了低频数据分析常用模型；第5章分析了实时金融数据统计特征；第6～8章介绍了常用的金融实时数据分析模型；第9章介绍了金融实时数据分析模型在国内股票市场中的应用。

作者简介

　　王亚楠（1968-），男，北京理工大学管理学博士。河北科技大学教师。Enterprise Information Systems、Information Technology and Management杂志审稿人。主要研究兴趣：评价与优化、金融时间序列分析。近几年。以第一作者身份在国内外期刊以及国际会议上发表学术论文17篇。其中13篇论文被EI、ISTP收录。主持、参加纵向课题11项，包括国家自然科学基金课题、国家社科基金项目、教育部人文社科基金项目、河北省社科基金项目以及河北省科技厅软科学项目，等等。

内页插图

目录

1 金融数据简介
1.1 金融时间序列分析
1.2 收益率
1.2.1 单周期收益率
1.2.2 多周期收益率
1.3 收益率分布性质
1.3.1 统计分布及其矩的回顾
1.3.2 收益率的分布
1.3.3 多元收益
1.3.4 收益率的似然函数
1.4 相关系数
1.5 平稳性
1.6 自相关性
1.6.1 自协方差函数
1.6.2 自相关函数（ACF）
1.6.3 偏自相关函数（PACF）
1.7 差分方程与滞后算子
1.7.1 一阶差分方程
1.7.2 P阶差分方程
1.7.3 滞后算子
1.8 国内股票市场低频数据统计特征
1.8.1 基本统计量
1.8.2 相关性分析

2 理论基础及研究方法
2.1 金融市场微观结构概述
2.1.1 金融市场微观结构研究内容
2.1.2 金融市场交易机制类型
2.1.3 中国股票市场交易机制
2.2 金融市场微观结构主要理论
2.2.1 存货模型
2.2.2 信息模型
2.3 马尔可夫蒙特卡洛方法
2.3.1 马尔可夫蒙特卡洛方法概述
2.3.2 马尔可夫蒙特卡洛方法基本原理
2.3.3 WinBUGS软件
2.3.4 EViews 6.0软件

3 自回归移动平均模型
3.1 白噪声过程
3.1.1 弱白噪声过程
3.1.2 独立同分布白噪声过程
3.1.3 高斯白噪声过程
3.1.4 白噪声的参数特征
3.2 AR模型
3.2.1 AR（1）模型
3.2.2 AR（2）模型
3.2.3 AR（p）模型
3.3 MA模型
3.3.1 模型结构
3.3.2 MA（1）过程
3.3.3 MA（2）过程
3.3.4 MA（∞）过程
3.3.5 MA阶的识别
3.4 ARMA模型
3.4.1 模型结构
3.4.2 ARMA（1，1）模型
3.4.3 ARMA模型识别
3.4.4 ARMA建模
3.5 ARIMA模型
3.5.1 模型结构
3.5.2 ARIMA建模步骤

4 波动率模型
4.1 波动率模型概述
4.2 ARCH模型
4.2.1 ARCH模型的定义
4.2.2 ARCH模型的性质
4.2.3 ARCH模型的特点
4.3 GARCH模型
4.3.1 GARCH模型的定义
4.3.2 GARCH模型的性质
4.3.3 GARCH模型的特点
4.4 SV模型
4.4.1 SV模型的定义
4.4.2 SV模型的特点

5 金融实时数据特征分析
5.1 金融实时数据统计特征
5.1.1 常用基本统计量
5.1.2 交易持续期统计特征
5.1.3 分笔收益率统计特征
5.1.4 分笔成交量统计特征
5.1.5 买卖价差的统计特征
5.2 金融实时数据的日内效应
5.2.1 日内效应概述
5.2.2 日内效应识别
5.2.3 日内效应调整

6 ACD模型分析
6.1 GARCH模型回顾
6.2 ACD模型结构分析
6.2.1 ACD模型背景
6.2.2 ACD模型建模原理
6.2.3 ACD模型的分类
6.2.4 ACD模型的扩展
6.3 基于ACD模型的ACV模型构建
6.3.1 模型设计
6.3.2 实证检验
6.4 ACI模型
6.4.1 多元ACI模型
6.4.2 一元ACI模型

7 SCD模型及其与ACD模型比较
7.1 SV模型回顾
7.2 SCD模型分析
7.2.1 SCD模型的结构分析，
7.2.2 SCD模型的统计特征
7.2.3 SCD模型分类
7.3 ACD模型和SCD模型的模拟效果比较
7.3.1 数据描述与预处理
7.3.2 实例分析

8 构建基于SCD的实时数据模型
8.1 持续期一收益率双因素建模原理分析
8.2 SCD—GARCH模型构建
8.2.1 持续期危险率函数的确定
8.2.2 收益率密度函数的确定
8.2.3 SCD—GARCH模型的确定
8.3 SCD—GARCH模型模拟效果分析
8.3.1 数据描述与预处理
8.3.2 实例分析

9 中国股票市场实时数据信息含量实例分析
9.1 实时数据信息含量概述
9.2 知情交易的实证模型构建
9.2.1 基本模型
9.2.2 检验假设提出
9.2.3 模型中加入知情交易解释变量
9.3 实例分析
9.3.1 日内效应调整
9.3.2 结果评价

参考文献
后记

前言/序言

《金融市场波动性预测与策略优化》 内容简介： 本书深入探讨金融市场中至关重要的“波动性”这一核心概念，并在此基础上，系统性地介绍了多种先进的预测模型与实用的交易策略。在瞬息万变的金融环境中，准确把握市场波动的幅度与方向，是投资者规避风险、把握机遇的关键。本书旨在为金融从业者、研究人员以及对量化金融感兴趣的读者提供一套全面而深入的理论框架与实践指导。 第一部分：金融市场波动性理论基础与度量 本部分将首先梳理波动性的基本概念、理论来源及其在金融资产定价中的重要性。我们将回顾经典的波动性模型，如GARCH系列（ARCH、GARCH、EGARCH、GJR-GARCH等）模型，详细解析它们的模型结构、参数估计方法以及优缺点。此外，本书还将引入更具前瞻性的波动性度量方法，包括隐含波动率的提取与分析，以及基于高频数据的秒级、分钟级波动率计算。我们将深入探讨不同时间尺度下波动性的特征，以及如何捕捉其瞬时变化。 第二部分：波动性预测模型与技术 本部分将聚焦于如何利用各类模型来预测金融市场的未来波动性。我们将涵盖传统的统计预测方法，并重点介绍机器学习和深度学习在波动性预测领域的应用。例如，我们将深入讲解支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、梯度提升机（Gradient Boosting Machines）等模型在波动性预测中的实现细节与效果评估。同时，我们将详细阐述循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等深度学习模型如何有效地捕捉金融时间序列的非线性依赖关系，从而提高预测精度。本书还将探讨集成学习（Ensemble Learning）技术，如Bagging和Boosting，如何通过组合多个模型的预测结果，进一步提升预测的鲁棒性和准确性。此外，我们还将讨论如何利用社交媒体情绪、宏观经济指标等非结构化数据，将其转化为可量化的特征，并融入到波动性预测模型中，以期获得更全面的市场洞察。 第三部分：基于波动性预测的交易策略开发与优化 本部分将把前两部分建立的理论基础和预测模型转化为实际可行的交易策略。我们将介绍如何基于波动性预测的结果，设计并优化多种交易策略，包括但不限于： 波动率套利策略： 利用不同资产之间或不同时间维度上的波动率差异进行套利。 趋势跟踪与反转策略： 结合波动性变化判断趋势的强度与可能反转的时机。 期权交易策略： 基于隐含波动率的预测，构建如价差交易（Spread Trading）、价差期权（Straddle/Strangle）等策略。 风险管理与头寸调整： 如何根据预测的波动性水平，动态调整投资组合的风险敞口和头寸大小。 本书将详细介绍策略回测（Backtesting）的方法与注意事项，包括如何避免过度拟合（Overfitting）、如何处理数据中的幸存者偏差（Survivorship Bias）等关键问题。我们将提供具体的策略构建框架，并讨论如何利用优化算法（如遗传算法、粒子群优化）来调整策略参数，以期达到最佳的风险调整后收益。 第四部分：实证案例分析与前沿展望 本部分将通过多个具体的金融市场案例，展示本书所介绍的理论和方法在实际应用中的效果。我们将分析不同市场环境下（如牛市、熊市、震荡市）波动性的表现，以及预测模型和交易策略的适应性。读者将看到如何将复杂的模型应用于实际交易决策。最后，本书将对未来金融市场波动性研究的前沿方向进行展望，包括人工智能在金融风险管理中的深度融合、高频交易数据分析的新技术、以及量化交易策略的智能化演进等。 本书的特色： 理论与实践并重： 既有扎实的理论基础，又有丰富的实操方法。 模型全面： 涵盖传统统计模型、机器学习以及深度学习等多种先进模型。 策略多样： 提供多种基于波动性预测的实战交易策略。 案例丰富： 通过实际案例加深读者理解。 前瞻性强： 展望未来研究方向，引领读者思考。 本书适合作为金融工程、金融学、数量经济学等专业的本科生、研究生教材，也适合作为金融机构的量化分析师、交易员、风险管理师等专业人士的进阶读物。 关键词： 金融市场，波动性，预测，交易策略，量化金融，机器学习，深度学习，风险管理，期权定价，时间序列分析。

评分☆☆☆☆☆

读到《金融实时数据分析方法》这本书名，我心中立刻升起一股强烈的求知欲。我一直认为，在信息爆炸的时代，能够快速、准确地分析数据，是金融从业者乃至投资者的核心竞争力。《金融实时数据分析方法》似乎为我提供了一个解决这个问题的绝佳方案。我迫不及待地想知道，书中会如何讲解从海量金融数据中提炼出有价值信息的过程。我设想，这其中必然涉及到许多高级的统计学和机器学习技术。例如，是否会介绍如何利用神经网络模型来预测股票的短期波动？又或者，是否会探讨如何通过自然语言处理技术，分析新闻和社交媒体上的信息，来捕捉市场情绪的变化？我特别希望书中能够提供一些关于数据可视化的方法，因为直观的图表能够帮助我们更清晰地理解复杂的金融数据。同时，我也对书中可能包含的实时交易策略非常感兴趣，特别是那些能够利用微小市场机会获利的策略。这本书对我来说，不仅仅是一本技术书籍，更是一种思维方式的启迪。我希望它能够帮助我建立起一套科学、高效的数据分析体系，从而在金融市场中做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

每次看到“实时”这个词，我总会联想到金融市场的瞬息万变。而《金融实时数据分析方法》这本书名，仿佛直接击中了我的痛点。我一直以来都希望能够摆脱那种对滞后信息的依赖，真正做到“洞察先机”。想象一下，如果我能掌握书中介绍的方法，是不是就能在市场波动中更早地捕捉到机会，或者更及时地规避风险？这对我来说，简直是无价之宝。我非常好奇书中会如何讲解数据的采集和处理。毕竟，在实时分析中，数据的速度和准确性至关重要。我期待书中能够提供一些关于高效数据爬取、清洗和存储的实用技巧。更重要的是，我希望书中能够深入探讨各种数据分析模型在金融领域的应用。例如，是否会介绍如何利用机器学习算法来预测股票价格的短期走势？又或者，如何通过自然语言处理技术来分析财经新闻和社交媒体上的信息，从而判断市场情绪？我对于书中可能包含的量化交易策略也非常感兴趣，特别是那些能够基于实时数据进行快速决策的策略。这本书对我而言，不仅仅是一本理论书籍，更是一本实操指南。我希望它能够帮助我构建一套完整的实时数据分析框架，并能够将其应用到实际的投资决策中，从而提升我的投资回报率。

评分☆☆☆☆☆

我一直对金融科技的发展趋势感到好奇，特别是大数据和人工智能在金融领域的应用。《金融实时数据分析方法》这个书名，一下子就抓住了我的眼球。它似乎预示着一种能够让我在瞬息万变的金融市场中获得先机的方法论。我渴望知道，书中是否会揭示那些顶尖的金融机构是如何利用实时数据来做出决策的？我想到的是那些能够预测市场趋势，捕捉转瞬即逝的交易机会的系统。我希望这本书能够提供一个清晰的路线图，从数据采集、数据预处理，到模型构建、模型部署，全面地讲解实时数据分析的整个流程。我很期待书中会详细介绍各种不同的分析技术，比如如何利用时间序列分析来预测股票价格的短期波动，如何运用机器学习算法来识别潜在的欺诈行为，又或者如何通过复杂的网络分析来理解金融市场中的传导机制。我特别好奇书中是否会包含一些关于实时风险控制的讨论，比如如何构建能够实时监控和预警风险的系统。毕竟，在金融领域，风险管理的重要性不言而喻。这本书对我而言，不仅仅是一本技术手册，更是一扇通往未来金融世界的大门。我希望它能帮助我更好地理解金融市场的内在逻辑，并掌握一套行之有效的数据分析方法，从而在竞争激烈的金融市场中脱颖而出。

评分☆☆☆☆☆

我一直对金融市场的瞬息万变感到好奇，尤其是那些能够准确预测市场走向的“神秘力量”。《金融实时数据分析方法》这个书名，让我觉得这本书可能揭示了其中的奥秘。我期待它能够带领我进入一个全新的金融分析领域，一个不再依赖于滞后数据和模糊判断的时代。我想象着，通过掌握书中介绍的方法，我能够像一个经验丰富的船长一样，在汹涌的金融海浪中准确地把握航向。我尤其好奇书中是否会讲解如何从海量的数据中提取出关键的“信号”，如何区分真正的市场驱动因素和偶然的“噪音”。这涉及到许多复杂的数据处理和模式识别技术。我希望书中能够详细介绍各种不同的分析模型，例如是否会讲解如何利用时间序列模型来预测金融资产的价格趋势？又或者，是否会介绍如何运用机器学习算法来识别潜在的市场操纵行为？我对于书中可能包含的风险管理和策略回测的内容也非常感兴趣，因为在金融领域，实践验证是检验真理的唯一标准。这本书对我而言，不仅仅是一本知识的传递，更是一种能力的塑造。我希望它能帮助我提升自己的数据分析能力，并最终在金融投资领域取得更好的成绩。

评分☆☆☆☆☆

“金融实时数据分析方法”——这个书名本身就充满了吸引力。我一直觉得，金融市场的魅力在于其复杂性和动态性，而实时数据分析恰恰是理解这种动态性的关键。我希望这本书能够带领我走进一个数据驱动的金融世界，让我能够通过分析最新的市场信息，洞察未来的趋势。我尤其好奇书中会如何讲解从庞杂的原始数据中提取有意义的“信号”。这其中必然涉及到各种统计学和机器学习的强大工具。我期待书中能够详细介绍如何构建能够快速响应市场变化的分析模型，例如是否会讲解如何利用时间序列模型来预测股票价格的短期走势，或者如何运用图算法来分析金融机构之间的关联性，从而发现潜在的系统性风险。我对于书中可能包含的关于实时风险管理和欺诈检测的内容也非常感兴趣，因为这些是金融领域至关重要的问题。这本书对我而言，不仅是知识的获取，更是一种能力的提升。我希望它能帮助我成为一个更懂数据、更懂市场的金融专业人士。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的印象，它传达出一种现代、高效、且充满智慧的感觉。书名《金融实时数据分析方法》更是直击我内心深处对金融市场运行机制的求知欲。我一直觉得，金融市场就像一个巨大的、不断变化的生命体，而实时数据分析就是它的“神经系统”。掌握了实时数据分析的方法，就等于拥有了洞察这个生命体脉搏的能力。我期待这本书能够带领我走进一个全新的金融分析世界，一个不再依赖于滞后信息和主观臆断的世界。我特别希望书中能够讲解如何有效地从海量金融数据中提取有价值的“信号”，如何区分“噪音”与“真相”。这其中必然涉及到许多高级的统计学原理和算法。我好奇书中会介绍哪些具体的分析技术，是基于传统的统计模型，还是更侧重于人工智能和深度学习的应用？例如，是否会讲解如何利用自然语言处理技术分析公司财报、新闻公告甚至社交媒体上的信息，从而捕捉市场情绪的变化？又或者，是否会介绍如何构建复杂的风险管理模型，实时监控投资组合的风险敞口？我更希望书中能够提供一些关于数据可视化工具的介绍，因为直观的数据呈现能够极大地帮助我们理解复杂的分析结果。总而言之，这本书在我心中代表着一种更加科学、更加高效的金融分析范式，我非常渴望通过阅读它，提升自己的专业素养，并在金融投资领域获得更显著的优势。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，在金融投资的世界里，信息获取的速度和分析的深度决定了成败。而《金融实时数据分析方法》这本书的书名，恰恰点出了我一直以来最渴望解决的核心问题。我想象着，如果我能掌握书中介绍的方法，就能摆脱那种滞后的信息困扰，真正做到“领先一步”。这本书让我联想到了那些在市场波动中游刃有余的量化交易员，他们似乎总能预知市场的下一步动向。我期望书中能够详细介绍各种数据源的收集和清洗方法，因为我深知“垃圾进，垃圾出”的道理，数据的质量直接关系到分析结果的准确性。更重要的是，我希望书中能够深入探讨如何利用不同的统计学和机器学习模型来处理这些实时数据。例如，是否会介绍如何构建时间序列模型来预测金融资产的价格趋势？又或者，如何利用图算法来分析金融机构之间的关联性，从而发现潜在的风险？我对于书中可能包含的算法讲解非常感兴趣，特别是那些能够处理高维、非线性数据，并且能够实时更新的模型。同时，我也很期待书中能够提供一些关于模型评估和优化的技巧，毕竟一个好的模型需要不断地迭代和改进才能适应市场的变化。这本书对我而言，不仅仅是一本技术书籍，更像是一把解锁金融市场奥秘的钥匙。我希望它能帮助我理解那些看似复杂的金融现象背后的数据逻辑，从而做出更理性、更科学的投资决策。我对于书中能够提供一些代码示例或者伪代码非常期待，这将极大地降低学习的门槛，让理论知识更容易转化为实践能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书名《金融实时数据分析方法》一下子就吸引了我。我一直对金融市场的波动性以及其背后的驱动因素感到着迷，而“实时数据分析”这几个字，则让我看到了一个更深层次的理解市场运作的途径。我设想，这本书可能会揭示如何通过即时捕捉和处理金融市场中的海量信息，来获得超越他人的洞察力。我特别期待书中能够详细阐述如何从纷繁复杂的数据洪流中提炼出有价值的“信号”，并且如何构建能够快速响应这些信号的分析模型。例如，是否会介绍如何利用高频交易中的技术，通过分析微观层面的价格和交易量变化来发现套利机会？又或者，是否会探讨如何运用自然语言处理技术，实时分析新闻报道、分析师报告以及社交媒体情绪，来预测市场情绪的短期波动？我对书中可能包含的各种算法和技术充满了好奇，希望它能够清晰地讲解其原理和应用场景。我更希望这本书能够提供一些关于模型构建和优化的实际建议，因为在金融领域，模型的鲁棒性和适应性至关重要。对我而言，这本书不仅是一次学习的机会，更是一次提升自身在金融市场竞争力的契机。

评分☆☆☆☆☆

初次翻开《金融实时数据分析方法》这本书，我的脑海中立刻涌现出许多关于金融领域未来发展的猜想。我一直对那些能够在海量数据洪流中捕捉稍纵即逝的投资机会的系统和方法感到着迷。想象一下，如果我能理解并掌握这些技术，是不是就能在瞬息万变的金融市场中获得更强的竞争力？这本书的书名本身就给我带来了巨大的期待，它暗示着一种能够实时洞察市场脉搏，并据此做出明智决策的可能性。我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，更能提供实操性的指导，让我了解如何从原始数据中提炼出有价值的信号，如何构建能够快速响应市场变化的分析模型。尤其是在当前人工智能和大数据技术飞速发展的时代，金融行业正经历着前所未有的变革，而实时数据分析无疑是这场变革的核心驱动力之一。我希望这本书能够深入浅出地讲解这些前沿技术在金融领域的应用，例如如何利用机器学习算法预测股价波动，如何通过自然语言处理技术分析新闻舆情对市场的影响，以及如何构建高频交易策略等等。我对此充满好奇，并期待书中能够提供清晰的框架和详细的步骤，帮助我逐步掌握这些复杂的技术。我更希望作者能够分享一些实际案例，让我看到这些方法是如何在真实的市场环境中发挥作用的，以及可能面临的挑战和局限性。毕竟，理论联系实际才是学习的王道。如果这本书能够让我对金融市场的理解提升到一个新的层次，能够让我拥有更敏锐的洞察力，那么它将是我在金融学习道路上的一笔宝贵财富。我迫不及待地想要深入探索书中的奥秘，看看它是否能真正点燃我对金融实时数据分析的热情，并为我打开一扇通往更广阔金融世界的大门。

评分☆☆☆☆☆

当我在书架上看到《金融实时数据分析方法》这本书时，我立刻感受到了一种来自于未来的力量。金融市场的日新月异，让传统的数据分析方法显得力不从心。而“实时数据分析”这几个字，则仿佛预示着一种能够跟上市场节奏，甚至引领市场走向的全新方法。我期待书中能够深入讲解如何有效地处理和分析海量的金融数据，找出其中隐藏的规律和趋势。我特别好奇书中是否会介绍一些前沿的人工智能算法，例如深度学习在金融风险预测方面的应用，或者强化学习在交易策略优化方面的潜力。同时，我也希望书中能够提供一些关于实时数据采集和预处理的实用技巧，因为数据的质量是分析结果的基础。我对于书中可能包含的案例分析也非常期待，例如如何通过实时数据分析来捕捉一次重大的市场事件，或者如何构建一个能够实时监控和管理投资组合风险的系统。这本书对我而言，代表着一种更加智能、更加高效的金融分析模式，我希望通过学习它，能够提升自己的专业能力，并在金融领域取得更大的突破。

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不错不错的书

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正品，送货真快

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好

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完美

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不错

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若做成彩色图文的更好。

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不错

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不错