高頻金融數據建模：理論、方法與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張波，餘超，畢濤 著

圖書標籤:

• 金融建模
• 高頻數據
• 量化交易
• 時間序列分析
• 統計套利
• 機器學習
• 風險管理
• 市場微觀結構
• 金融工程
• Python

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302405474

版次：1

商品編碼：11788960

品牌：清華大學

包裝：平裝

叢書名： 應用統計工程前沿叢書

開本：16開

齣版時間：2015-09-01

用紙：膠版紙

頁數：200

編輯推薦

　　《高頻金融數據建模：理論、方法與應用》對已有的研究方法及成果進行歸納、梳理，以幫助讀者打開高頻金融數據分析與研究領域之門。全書從4個層麵安排14章內容，第1層麵包括1~3章，講述預備知識、證券市場微觀結構；第2層麵為4~8章，聚焦基於高頻金融數據的積分波動率和瞬時波動率的估計問題；第3層麵為9~11章，討論高頻金融數據中普遍存在的跳躍行為；第4層麵為12~14章，針對已實現嚮上和嚮下冪變差展開討論，對正負跳躍度量與交易量、日內序列相關性之間關係進行實證研究。

內容簡介

　　近年來，高頻金融數據建模逐漸成為國內外研究的熱點，高頻交易模式也逐漸在華爾街等主流金融市場流行．《高頻金融數據建模：理論、方法與應用》對已有的研究方法及成果進行歸納、梳理並集結成書，以幫助讀者打開高頻金融數據分析與研究領域之門．全書共14章，按照研究內容可分為4大部分．首要部分為第1~3章，包括緒論、預備知識、證券市場微觀結構基礎等內容，主要給齣高頻金融數據研究的背景和現狀、必備的隨機分析基礎知識、證券市場運行的基本知識等．第二部分為第4~8章，主要介紹基於高頻數據的積分波動率和瞬時波動率的估計問題的研究．第三部分為第9~11章，討論高頻金融數據中普遍存在的跳躍行為，主要包括一維和多維情況下跳躍行為的檢驗方法及跳躍特徵行為的研究．第四部分為第12~14章，主要針對已實現嚮上和嚮下冪變差展開討論，在此基礎上對擴展齣來的正負跳躍度量與交易量、日內序列相關性之間的關係進行實證研究．　　《高頻金融數據建模：理論、方法與應用》可作為高等院校金融專業、統計專業、數學專業本科生和研究生的教材或參考書，也可作為金融從業人員的參考書.

目錄

第1章緒論
1.1高頻金融數據
1.2應用領域
1.2.1市場微觀結構
1.2.2市場波動性
1.2.3資産價格跳躍行為
1.2.4風險度量
1.3本書的主要內容
第2章預備知識
2.1Brown運動
2.1.1基本概念與性質
2.1.2Brown運動的鞅性質
2.2隨機積分
2.2.1關於Brown運動的積分
2.2.2It�埢�分過程
2.2.3It�埞�式
2.2.4隨機微分方程
2.2.5擴散過程
2.3L�髒y過程
2.3.1L�髒y過程
2.3.2關於Poisson點過程的隨機積分
2.4半鞅
第3章證券市場微觀結構基礎
3.1證券市場微觀結構
3.1.1基本概念
3.1.2基本組成
3.2中國證券市場微觀結構
第4章高頻數據積分波動率估計
4.1資産價格模型
4.2連續過程的積分波動率估計
4.2.1已實現波動率
4.2.2已實現極差波動率
4.3非連續過程的積分波動率估計
4.3.1已實現多次冪變差
4.3.2已實現閾值波動率
4.4市場微觀結構噪聲與積分波動率估計
4.4.1多尺度已實現波動率
4.4.2已實現核方法
4.4.3預平均方法
第5章高頻數據瞬時波動率估計(連續過程)
5.1瞬時波動率
5.2瞬時波動率核估計
5.3窗寬與核函數選擇
第6章瞬時波動率估計(跳躍�怖┥⒐�程)
6.1閾值核估計量
6.2漸近性質
6.3窗寬與核函數選擇
6.4跳躍特徵識彆
6.4.1跳躍大小估計
6.4.2跳躍發生強度估計
6.5模擬與實證研究
6.5.1數值模擬
6.5.2實證研究
第7章瞬時波動率估計與市場微觀結構噪聲
7.1市場微觀結構噪聲的影響
7.2Pre�瞐veraging核估計
7.3漸近性質
7.4數值模擬
第8章市場微觀結構噪聲與跳躍同時存在時瞬時波動率估計
8.1有限活躍度跳躍�怖┥⒐�程
8.2無限活躍度跳躍�怖┥⒐�程
8.3跳躍特徵識彆
8.3.1跳躍大小估計
8.3.2跳躍發生強度估計
8.4數值模擬
第9章基於高頻數據的跳躍行為檢驗方法研究
9.1引言
9.2跳躍行為檢驗方法簡介
9.3濛特卡洛模擬研究
9.3.1濛特卡洛模擬設計
9.3.2濛特卡洛模擬結果分析
9.4實證研究
9.4.1研究數據
9.4.2中國股票市場跳躍行為分析
第10章基於高頻數據的共同跳躍行為研究
10.1引言
10.2共同跳躍檢驗方法簡介
10.3實證研究
10.4結論
第11章基於高頻數據的跳躍特徵行為研究
11.1引言
11.2跳躍活躍度指數簡介
11.3濛特卡洛模擬研究
11.3.1濛特卡洛模擬設計
11.3.2濛特卡洛模擬分析
11.4實證研究
11.5結論
第12章基於高頻數據的風險度量——已實現嚮下和嚮上冪變差
12.1引言
12.2主要理論
12.2.1模型設定
12.2.2已實現嚮下和嚮上冪變差
12.2.3理論結果
12.3濛特卡洛模擬研究
12.3.1濛特卡洛模擬設計
12.3.2模擬結果
12.4實證研究
12.4.1研究數據
12.4.2已實現嚮下和嚮上冪變差分布特徵
12.5定理證明
第13章基於中國股市高頻數據的已實現波動率、跳躍及交易量相關關係研究
13.1引言
13.2研究方法
13.3實證研究
13.3.1研究數據
13.3.2實證結果
13.4研究結論
第14章基於高頻數據的日內序列相關、波動率及跳躍行為關係研究
14.1股票收益率序列相關性研究現狀
14.2研究方法
14.2.1方差比檢驗
14.2.2基於高頻數據的波動率和跳躍行為度量
14.3實證研究
14.3.1研究數據
14.3.2實證結果
14.4研究結論
參考文獻

前言/序言

　　20世紀90年代以前，學者們對金融市場進行實證研究所依據的數據都是日、周、月、季度或者年度等頻率數據，這種金融數據在金融計量學研究領域通常稱為低頻數據．由於金融市場往往是連續運行的，基於低頻數據的金融市場研究無疑會造成大量有用市場信息的損失．因此一種能更準確地描述金融市場運行原始特徵的高頻數據呼之欲齣．所謂高頻數據即日內數據，是指在金融市場運行過程中以小時、分鍾、秒或實際交易間隔為采集頻率的數據．近年來，隨著計算機與通信技術的迅猛發展，記錄、收集、存儲和操作金融市場實時交易數據的成本大大降低，越來越多的學者、市場交易者開始嘗試尋找和挖掘埋藏在海量、高頻交易數據中的金礦．高頻金融數據建模理論與實證研究成為金融、統計、計量經濟學等學科的熱門研究題目，高頻交易模式也逐漸在華爾街等主流金融市場流行．我們自2006年開始學習高頻金融數據的研究方法，通過多年的科研、教學積纍，在該領域取得瞭一定的成績和進展，部分研究成果也得到瞭學界的認可．我們對近幾年在高頻金融數據研究領域取得的研究成果進行瞭歸納、梳理，並集結成書，希望本書能為對該領域感興趣的研究人員、金融從業者提供有價值的參考．
　　本書共14章，按照內容可分為4大部分．第一部分包括緒論、預備知識、證券市場微觀結構3章，主要給齣高頻金融數據研究的背景和現狀、必備的數學知識背景、證券市場運行的基本知識等內容．第二部分為第4~8章，主要介紹基於高頻數據的積分波動率和瞬時波動率的估計問題．第三部分為第9~11章，主要研究瞭高頻金融數據中普遍存在的跳躍行為，主要包括一維和多維情況下跳躍行為的檢驗方法及跳躍特徵行為的研究．第四部分為第12~14章，主要內容為我們構建的已實現嚮上和嚮下冪變差的理論結果及在此基礎上擴展齣來的正負跳躍度量與交易量、日內序列相關性之間關係的實證研究．本書可作為高等院校金融專業、統計專業本科生和研究生教材，也可以作為金融從業人員的參考書目．由於作者知識水平有限，選題也限於作者的興趣，本書難免存在疏漏，歡迎廣大讀者不吝賜教．
　　香港科技大學數學係荊炳義教授在百忙之中閱讀瞭本書初稿並提齣瞭寶貴的意見和建議，特此緻謝！本書是中國人民大學科學研究基金項目成果，作者對中國人民大學的支持錶示感謝！
　　著者
　　2015.4

《高頻金融數據建模：理論、方法與應用》 書籍簡介 《高頻金融數據建模：理論、方法與應用》是一本專注於處理和分析金融市場海量、高速交易數據的學術專著。本書深入探討瞭高頻金融數據所帶來的獨特挑戰，並係統地介紹瞭應對這些挑戰所需的理論基礎、前沿統計方法和實際應用策略。本書適閤對量化金融、統計建模、數據科學以及金融工程領域感興趣的研究者、從業人員及高級學生。 核心內容概覽 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角，理解高頻金融數據的特性、挖掘其內在規律，並最終將其轉化為可操作的投資決策或風險管理工具。全書圍繞以下幾個核心闆塊展開： 第一部分：高頻金融數據的特性與挑戰 數據基礎與采集： 詳細闡述高頻金融數據的來源，包括訂單簿信息（Level 2/3）、交易流水、市場深度等。分析不同數據源的精度、頻率和結構差異，以及數據采集過程中可能遇到的技術障礙和解決方案。 數據預處理與清洗： 高頻數據往往伴隨著噪聲、異常值、時間戳不準確等問題。本部分將介紹一係列嚴謹的數據清洗、去噪、異常檢測和數據對齊技術，確保後續分析的可靠性。 微觀結構理論： 深入介紹金融市場微觀結構理論，解釋訂單流、買賣價差、流動性、交易成本等核心概念如何影響高頻交易行為。闡述不同市場參與者（做市商、高頻交易者、算法交易員）在高頻環境下的策略與互動。 時間序列特性： 分析高頻金融數據的獨特時間序列屬性，如非平穩性、爆發性、長記憶效應、自相關性等。探討這些特性對傳統時間序列模型適用的局限性。 第二部分：高頻金融數據建模方法 統計建模基礎： 迴顧並深入介紹適用於高頻數據的統計模型，包括但不限於： 狀態空間模型（State-Space Models）： 用於捕捉隱藏的、隨時間變化的資産狀態，如波動率、流動性等。 高斯過程（Gaussian Processes）： 作為一種靈活的非參數建模工具，適用於對函數關係進行建模，如預測價格變動。 馬爾可夫鏈（Markov Chains）與隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Models）： 用於描述離散狀態的轉移過程，在識彆市場 regimes 或交易模式方麵具有優勢。 泊鬆過程（Poisson Processes）及其變種： 建模事件發生的時間點，如交易的發生，對於理解訂單流動態至關重要。 波動率建模： GARCH族模型及其在高頻數據上的擴展： 介紹經典的GARCH模型，並探討如何將其適應高頻數據的特點，如高頻GARCH（HF-GARCH）。 基於高頻數據的日內波動率估計： 介紹各種日內波動率估計方法，如TR-Range、OHLC、Realized Volatility等，並分析其優劣。 高頻波動率動態建模： 探討如何利用高頻數據建立更精細的波動率動態模型，捕捉其劇烈變化和集群效應。 訂單簿建模： 訂單簿動態分析： 建立模型來描述訂單簿中買賣盤的變化，預測訂單的進入和取消。 微觀價格動態模型： 發展能夠描述市場價格如何在微觀層麵上移動的模型，考慮買賣壓力和訂單流的影響。 機器學習與深度學習方法： 監督學習在預測中的應用： 介紹如何利用各種迴歸和分類算法（如支持嚮量機、隨機森林、梯度提升樹）預測價格方嚮、交易量或流動性。 深度學習在序列建模中的應用： 重點講解循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）、門控循環單元（GRU）等在處理高頻時間序列數據中的能力，用於捕捉長期依賴和復雜模式。 強化學習在交易策略中的應用： 探討如何利用強化學習算法訓練智能交易代理，實現最優的交易決策。 貝葉斯方法： 介紹貝葉斯框架在高頻數據建模中的應用，提供一種處理不確定性和模型選擇的統一方法。 第三部分：高頻金融數據建模的應用 算法交易與策略開發： 高頻交易策略： 介紹各種經典和創新的高頻交易策略，如套利、做市、趨勢跟蹤、事件驅動等。 策略迴測與優化： 詳細闡述如何在高頻數據集上進行準確的策略迴測，考慮交易成本、滑點等實際因素，並進行參數優化。 延遲與執行： 分析交易延遲對高頻策略執行的影響，並提齣優化執行的策略。 風險管理： 高頻市場風險度量： 介紹如何利用高頻數據更精確地度量短期市場風險，如VaR、CVaR的估計。 流動性風險管理： 分析高頻數據中的流動性指標，並構建流動性風險預警模型。 極端事件風險（Tail Risk）： 探討如何在高頻數據中識彆和量化極端市場事件的風險。 資産定價與估值： 基於微觀結構的資産定價： 探討微觀結構因素如何影響資産的瞬時價格和長期價值。 高頻信息在估值中的應用： 利用訂單流、交易量等信息來改進資産的實時估值。 市場微觀結構研究： 市場效率分析： 利用高頻數據檢驗不同市場的效率程度。 市場操縱檢測： 發展模型來識彆潛在的市場操縱行為。 政策影響分析： 評估監管政策、技術革新對高頻交易環境的影響。 本書的特色與價值 理論與實踐並重： 本書不僅提供瞭紮實的理論基礎，更注重將理論應用於實際金融場景，通過案例分析和代碼示例（如果包含），幫助讀者理解建模過程。 前沿方法的介紹： 積極引入機器學習、深度學習等新興技術在高頻金融數據建模中的應用，展示最新的研究成果。 係統性的知識體係： 結構清晰，內容全麵，從數據特性到建模方法再到應用場景，為讀者構建瞭一個完整的高頻金融數據建模知識體係。 嚴謹的數學與統計視角： 強調數學推導和統計論證，確保模型的可信度和有效性。 解決實際問題的能力： 旨在幫助讀者掌握在高頻金融數據環境中解決實際問題的能力，從而在量化交易、風險管理、金融工程等領域取得成功。 《高頻金融數據建模：理論、方法與應用》是每一個希望在瞬息萬變的金融市場中抓住機遇、管理風險的專業人士不可或缺的參考書。本書將引導讀者深入理解現代金融市場的運作機製，並掌握駕馭海量高頻數據的先進技術。

評分☆☆☆☆☆

這本書的另一大亮點在於其對非綫性動力學在金融建模中的應用。在高頻金融數據中，常常存在復雜的非綫性關係，傳統的綫性模型難以捕捉。書中關於分形、混沌理論在金融市場中的應用，為我打開瞭新的研究思路。作者通過詳細的數學推導和圖示，清晰地解釋瞭這些理論如何幫助我們理解市場價格的無標度性、自相似性等特徵。我正在嘗試將一些非綫性建模技術，如隱馬爾可夫模型和神經網絡，應用於我的風險管理工作中，希望能更準確地預測極端事件的發生概率。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，無疑給金融領域的研究者和實踐者帶來瞭福音。我一直對高頻金融數據的處理和建模有著濃厚的興趣，而市麵上相關的書籍，要麼過於理論化，要麼缺乏實踐指導。直到我讀到《高頻金融數據建模：理論、方法與應用》，纔找到瞭一個完美的平衡點。書中對高頻數據采集、清洗、預處理的詳細闡述，為我解決實際工作中遇到的數據質量問題提供瞭清晰的思路和可行的方法。特彆是在討論如何處理缺失值、異常值以及不同來源數據的整閤時，作者提齣的多種技術和算法，都經過瞭嚴謹的數學推導和實證檢驗，讓我能夠更加自信地應對復雜的數據挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我印象深刻的是其對模型選擇的深度剖析。在金融市場日新月異的今天，選擇一個恰當的模型至關重要。作者沒有簡單地羅列各種模型，而是深入淺齣地講解瞭不同模型背後的統計學原理和經濟學含義。無論是經典的 GARCH 模型，還是近年來興起的深度學習模型，書中都給齣瞭詳盡的介紹，並針對高頻數據的特點，提齣瞭優化模型參數和結構的建議。我尤其欣賞書中對模型可解釋性的討論，這在高頻交易決策中是不可忽視的一環。書中不僅展示瞭如何構建高性能的模型，更教會瞭我如何理解模型的內在邏輯，從而更好地解釋交易信號和風險敞口。

評分☆☆☆☆☆

我是一名量化交易員，日常工作中，高效且準確的交易執行至關重要。這本書為我帶來瞭全新的視角。《高頻金融數據建模：理論、方法與應用》中關於微觀結構建模的部分，讓我對訂單簿動態、流動性提供者行為有瞭更深刻的理解。書中提齣的市場微觀結構指標，如買賣價差、深度、交易量變化率等，在我開發新的交易策略時起到瞭關鍵作用。我嘗試將書中的一些方法應用於我的迴測係統中，結果顯示，對市場微觀結構的精確建模，能夠顯著提高策略的盈利能力和穩定性，尤其是在處理突發事件和流動性衝擊時，模型錶現齣瞭強大的魯棒性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，對於正在探索人工智能在金融領域應用的初學者來說，具有裏程碑式的意義。書中對於機器學習和深度學習算法在高頻金融數據上的應用，進行瞭非常全麵和深入的介紹。從基礎的監督學習算法，到復雜的深度學習模型，如 LSTM 和 Transformer，書中都提供瞭清晰的解釋和實用的代碼示例。我尤其關注瞭書中關於如何處理時間序列數據的特性，以及如何通過特徵工程來提高模型的預測精度。

評分☆☆☆☆☆

總而言之，《高頻金融數據建模：理論、方法與應用》這本書，是一部集理論深度、方法全麵、應用廣泛於一體的力作。它不僅為金融領域的從業者提供瞭一套解決實際問題的工具箱，更為學術研究者提供瞭新的理論視角和研究方嚮。我強烈推薦這本書給所有對高頻金融數據建模感興趣的朋友，無論你是初學者還是資深研究者，都能從中獲益匪淺。它就像一本百科全書，覆蓋瞭從數據預處理到模型評估的每一個環節，而且每一個環節都講解得細緻入微。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值不僅體現在理論深度，更在於其極強的實踐指導意義。我是一名數據科學傢，常常需要將先進的統計模型應用於金融市場分析。書中對各種統計檢驗、模型評估方法的詳細介紹，讓我能夠更科學地判斷模型的優劣。我尤其欣賞書中關於模型過擬閤和欠擬閤的討論，以及如何通過交叉驗證、正則化等技術來避免這些問題。通過學習書中的方法，我能夠更有效地構建齣既有預測能力又不過度依賴於曆史數據的模型。

評分☆☆☆☆☆

在風險管理領域，《高頻金融數據建模：理論、方法與應用》提供瞭一套係統性的解決方案。《高頻金融數據建模：理論、方法與應用》中對極端風險的度量和管理，以及在市場波動加劇時如何調整風險敞口，都有著深入的闡述。書中關於 VaR、CVaR 等風險度量指標的講解，以及它們在高頻數據上的計算和應用，對我理解和實踐風險管理至關重要。我曾嘗試利用書中介紹的方法來量化和管理我的投資組閤的下行風險，取得瞭不錯的效果。

評分☆☆☆☆☆

作為一名金融工程專業的學生，在學習過程中，我時常感到理論知識與實際應用的脫節。《高頻金融數據建模：理論、方法與應用》的齣現，極大地彌補瞭這一遺憾。書中豐富的案例研究，讓我能夠將課堂上學到的理論知識，直接應用於解決實際的金融問題。例如，在關於波動率建模的部分，書中不僅介紹瞭理論模型，還提供瞭使用 Python 和 R 實現的代碼示例，這對於我進行畢業設計和未來的學術研究提供瞭寶貴的參考。我曾嘗試復現書中關於波動率預測的部分，發現其結果與實際市場錶現高度吻閤。

評分☆☆☆☆☆

對於想要深入瞭解高頻交易算法的讀者來說，這本書絕對是不可多得的寶藏。《高頻金融數據建模：理論、方法與應用》在算法交易策略的開發方麵，提供瞭非常詳盡的指導。從簡單的均值迴歸策略，到復雜的統計套利和高頻做市策略，書中都進行瞭深入的探討。作者不僅講解瞭算法的邏輯，還詳細說明瞭如何在高頻數據上實現這些算法，以及如何進行有效的風險控製。我特彆關注瞭書中關於高頻做市商模型的部分，這為我理解自動做市機製提供瞭清晰的框架。

評分☆☆☆☆☆

包裝一般，還好沒傷著書。弄的書好髒

評分☆☆☆☆☆

15年之前的高頻綜述書籍，可以作為入門，以此齣發找文獻方便點

評分☆☆☆☆☆

竪著吳老師

評分☆☆☆☆☆

竪著吳老師

評分☆☆☆☆☆

活動價格優惠，如果不打摺還是挺貴的

評分☆☆☆☆☆

書脊磨傷，好像在地上拖過。

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

好