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英 保罗 威尔莫特Paul Wilmot 著，北京大商所期货与期权 译

图书标签:

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111599388

商品编码：29768600071

丛书名： 大连商品交易所丛书

出版时间：2018-06-01

书名：	金融方程式：数量金融的应用与未来|8029364
图书定价：	75元
图书作者：	（英）保罗·威尔莫特（Paul Wilmott）;（加） 戴维·欧瑞尔（David Orrell）
出版社：	机械工业出版社
出版日期：	2018/6/1 0:00:00
ISBN号：	9787111599388
开本：	16开
页数：	0
版次：	1-1

作者简介

关 于 作 者 保罗·威尔莫特（Paul Wilmott）是一位数学家和多家企业的创办人。他的教科书以及教育项目为量化分析师提供了权威的培训资源；他的网站（wilmott.com）是量化分析师社区的核心平台；他的同名半月刊是量化分析师的必备读物。作为一名专业人士，威尔莫特是多家业内顶级金融机构的咨询师，自己也管理着一家对冲基金；作为一位评论者，他频繁出现在多档电视及广播节目中，并为《纽约时报》撰写专栏。纳西姆·尼古拉斯·塔勒布（Nassim Nicholas Taleb）称他是世界上最聪明的量化分析师：“他是唯一真正明白量化是怎么回事的人……是唯一会用自己的头脑分析并且有道德意识的量化分析师。”保罗·威尔莫特平常穿梭于伦敦、科茨沃尔德和纽约之间。 戴维·欧瑞尔（David Orrell）既是一位应用数学家也是一位作家。作为系统领域预测科学的奠基人，他的科学著作涉及多个不同的领域，包括粒子加速器设计、天气预测、癌生物学和经济学。他的书涉及预测学、经济学和科学等主题，都是全美畅销书，并被翻译成十余种语言。他的《经济和你想的不一样：经济学十一大误解》（上一版是十大误解）一书也在2017年拓展修订出版。欧瑞尔现居多伦多。

内容简介

全球经济增长促进了金融行业规模的不断壮大，随着国际金融一体化和金融自由化浪潮的发展，金融创新达到了前所未有的高度，直接推动了金融衍生工具的爆炸性增长。科学理论的创新发展和信息技术的进步为数量金融学的发展提供了基础，市场规模的扩大和金融创新的深化催生了更多的风险管理需求，因此数量金融学作为金融领域中的一门新兴学科得以迅速发展。与此同时，数量金融学的发展也催生了更多的新型金融工具，使得金融业更具吸引力，更多人才和资金纷纷涌入，现代金融行业变得愈加快速而复杂。 2008年金融危机的突袭为人们敲响了警钟。从那以后，数量金融学获得了从未有过的关注，量化分析师的工作也引起了前所未有的争议。 量化分析师为什么可以获取如此高的薪酬？ 金融产品价格的复杂性是否真的可以量化预测？ 金融模型的日渐深化是否为金融产品提供了更好的风险保障？ 数量金融学的发展是否真的让金融市场更加有效？ 本书用鲜活生动的语言，为我们做出了解答。本书从历史出发，描绘了数量金融学的发展历程，讲述了多位传奇人物在数量金融领域的创新研究，同时立足当下，从量化分析师、监管者、经济学家等不同参与者的角度，观察模型的使用目的及现状。作者以幽默的语言评述和批判了目前金融界存在的一些问题，包括模型系统滥用现象、量化分析师激励机制与伦理道德之间产生的矛盾，以及风险管理工具反而沦为金融系统的"减效装置"，进而积聚了更大的系统性风险等问题。作者对这种风险下蕴藏的巨大危机表达了担忧，并对如何防范和解决问题提出了独特的建议。 希望本书可以为国内的数量金融从业者、衍生品市场参与者以及所有希望进入这一行业发展的人们提供更多的思考角度，同时也提醒我们牢记金融发展要服务实体经济、防控风险的本质，以降低下一场金融风暴到来的可能性。

目录

致谢 关于作者 译者序 前言 第1章 早期的模型 1 金钱的魔力 4 金本位制 6 自然体系 9 理论基础 12 寻找均衡 13 内涵价值 15 第2章 走向未知 19 投机理论 25 有效市场 28 非理性市场 30 非正态分布 33 精神上的病毒 35 第3章 风险管理 39 基本面分析 42 “选美”比赛 44 技术分析 47 量化分析 50 相关性 53 重重疑虑 57 双重有效 59 风险价值 61 混沌边缘 64 第4章 市场缔造者 67 期权 70 期权的类型 71 巴舍利耶的回归 73 终极机器 74 战胜市场 77 对冲 81 数学的爆发 84 无风险 86 正反馈 87 第5章 金融衍生品 91 行权时间 95 决策成本 98 新品种期权 99 Delta并非万能 102 再谈市场风险价格 103 激情与疯狂 105 伟大与荒谬 107 资产组合 110 模型滥用 111 击鼓传花 113 货币紧缩 116 第6章 量化分析师 119 量化分析师的薪酬为何这么高 125 量化分析师与监管者 131 作家与经济学 132 耀眼的科学 136 机器人 138 全球大脑 140 金融创新 143 第7章 模型更新 149 烟雾之谜 152 预测校准 156 困惑之源 158 模型风险 161 盲目飞行 162 第8章 玩具模型 165 一个线索 170 回到本源 172 利率模型 174 一个参照 177 数学化原因 181 量子金融 183 混乱与秩序 185 第9章 滥用系统 189 练习1：交易新手 191 练习2：对冲基金经理 194 练习3：风险经理人 198 3A等级 203 减效装置 205 第10章 系统性威胁 211 预见 216 麦高芬 218 流动性谎言 222 10.4千万亿美元 225 仿生手 228 系统（约翰·劳vs.艾萨克·牛顿） 230 尾声 保持简约 233 量化分析师：数学甜心 236 监管者：去冰岛吧 237 经济学家：醒醒吧 239 银行：学会失败 241 交易员：为什么我的奖金是负数 242 记者：注意破坏者 244 教育者：数量和质量 246 政治家：为金融体系创建FAA 246 我庄严宣誓 248 核的选择 250 译后记 255 参考文献 256

编辑推荐

投资顾问和基金经理希望你不要读这本书，金融方程式的多种解法，量化分析师的工具箱

金融方程式：数量金融的应用与未来 一、 概述 《金融方程式：数量金融的应用与未来》是一部深入探讨数量金融领域前沿理论与实践的著作。本书以严谨的数学模型为基础，结合丰富的金融市场案例，全面剖析了数量金融在现代金融体系中的核心作用，并对其未来发展趋势进行了前瞻性展望。本书不仅是金融专业人士提升理论素养、掌握实操技能的宝贵参考，也是对金融学感兴趣的读者了解这一新兴学科的入门指南。 二、 作者简介 （此处应有作者的详细介绍，例如：） 张教授，XX大学金融学博士，在数量金融领域拥有超过二十年的研究和实践经验。曾任XX投资银行首席量化分析师，主导过多项大型金融衍生品定价和风险管理项目。现任XX大学金融学教授，专注于金融工程、高频交易、资产定价等领域的研究。在国际顶级学术期刊发表论文数十篇，并出版多部学术专著。 李博士，XX研究所数量金融研究员，专注于算法交易、机器学习在金融中的应用等前沿课题。曾获得XX金融科技挑战赛一等奖。 （根据实际作者情况填写，力求体现其学术造诣和行业影响力） 三、 内容梗概 本书共分为X个章节，系统地介绍了数量金融的理论基础、核心模型、主要应用以及未来发展方向。 第一部分：数量金融的理论基石 第一章：数学与统计在金融中的基础应用 回顾必要的数学工具，包括微积分、线性代数、概率论和数理统计。 重点讲解统计推断在金融数据分析中的作用，如参数估计、假设检验等。 介绍随机过程的基本概念，如布朗运动、马尔可夫链，并阐述其在金融建模中的意义。 强调数据预处理和特征工程的重要性，为后续模型构建奠定基础。 第二章：金融学核心理论的数量化视角 解析现代投资组合理论（MPT）的数学框架，包括均值-方差优化、夏普比率等。 深入探讨期权定价理论，从Black-Scholes-Merton模型出发，阐述其基本假设、数学推导及局限性。 介绍套利定价理论（APT）及其数学表达，解释资产收益率与宏观经济因子之间的关系。 讨论行为金融学的量化视角，分析市场异象背后的心理学因素，并探讨如何将其融入量化模型。 第三章：金融建模的核心方法 详细介绍时间序列分析方法，包括ARIMA模型、GARCH模型及其在波动率建模中的应用。 阐述蒙特卡洛模拟方法，展示其在风险度量、衍生品定价和投资组合模拟中的强大威力。 讲解数值分析技术，如有限差分法、有限元法在求解偏微分方程（PDEs）中的应用，特别是在期权定价中的角色。 引入数值积分和优化算法，为解决复杂的金融计算问题提供工具。 第二部分：数量金融的主要应用领域 第四章：量化交易策略的构建与实施 趋势跟踪策略： 介绍基于技术指标（如移动平均线、MACD）的趋势跟踪方法，并探讨其数学原理。 均值回归策略： 深入分析协整、配对交易等均值回归策略，讲解其背后的统计学逻辑。 阿尔法挖掘策略： 探讨因子投资模型（如Fama-French三因子模型、五因子模型）的构建，以及如何通过量化方法挖掘市场超额收益因子。 事件驱动策略： 分析基于公司公告、宏观经济数据发布等事件的量化交易方法，并提供数学模型示例。 高频交易与微观结构： 介绍高频交易的特点，如微观价格动态、订单簿分析、交易成本模型等，并探讨其技术挑战。 策略回测与优化： 详细讲解策略回测的步骤、指标（如夏普比率、最大回撤、Calmar比率），以及如何避免过拟合，进行鲁棒性检验。 第五章：金融风险管理中的数量化技术 市场风险计量： VaR（Value at Risk）： 深入讲解不同VaR计算方法，如历史模拟法、参数法（德尔塔正态法）、蒙特卡洛法，并分析其优缺点。 ES（Expected Shortfall）： 介绍ES的概念及其相对于VaR在极端风险度量上的优势，并讲解计算方法。 压力测试与情景分析： 探讨如何构建和执行量化压力测试，以评估资产组合在极端市场条件下的表现。 信用风险管理： 违约概率（PD）模型： 介绍结构性违约模型（如Merton模型）和简化型违约模型（如Logit/Probit模型），以及如何利用市场数据和财务数据估计PD。 违约损失率（LGD）与违约暴露（EAD）模型： 讲解LGD和EAD的估计方法，以及如何进行损失分布分析。 信用组合模型： 介绍如KMV、CreditMetrics等信用组合风险模型，分析资产之间的相关性如何影响组合风险。 操作风险与流动性风险： 操作风险： 探讨量化操作风险事件分析、损失数据收集和模型构建。 流动性风险： 介绍流动性风险的度量指标（如Bid-Ask Spread、Market Impact）、流动性风险管理模型。 第六章：资产定价与投资组合优化 收益率曲线建模： 介绍经典的收益率曲线模型，如Nelson-Siegel模型、Vasicek模型、CIR模型，以及如何用于利率衍生品定价。 宏观经济因子与资产定价： 深入分析宏观经济因子（如GDP增长率、通货膨胀率、失业率）对资产价格的影响，并介绍多因子模型。 动态资产定价模型： 探讨连续时间动态资产定价模型，如Ö̈stein-Uhlenbeck过程在利率和波动率建模中的应用。 大规模投资组合优化： 介绍在处理大量资产时的计算挑战，以及如何利用优化算法和稀疏性技术来构建大规模投资组合。 风险预算与风险平价策略： 探讨如何将风险分配到不同资产类别或因子，以及风险平价策略的量化实现。 第七章：机器学习与人工智能在金融领域的革命 监督学习的应用： 分类模型： 介绍逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林在信用评分、欺诈检测、交易信号生成等方面的应用。 回归模型： 探讨线性回归、岭回归、Lasso回归、神经网络在预测资产价格、波动率、信用风险等方面的应用。 无监督学习的应用： 聚类分析： 介绍K-Means、DBSCAN等聚类算法在客户细分、资产分组、识别市场模式等方面的应用。 降维技术： 探讨主成分分析（PCA）在降低数据维度、提取重要因子方面的作用。 深度学习的应用： 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）： 介绍其在处理时间序列数据，如股票价格预测、自然语言处理（NLP）在金融新闻分析中的应用。 卷积神经网络（CNN）： 探讨其在图像识别（如图表模式识别）和数据模式挖掘中的潜力。 强化学习在交易中的应用： 介绍如何利用强化学习训练交易智能体，使其在动态环境中做出最优交易决策。 模型解释性与可信AI： 讨论在金融领域应用AI模型时，模型的可解释性（XAI）和公平性问题的重要性，并介绍相关的技术。 第三部分：数量金融的未来展望 第八章：前沿研究与新兴技术 另类数据与大数据分析： 探讨卫星图像、社交媒体情感、网络爬虫数据等另类数据在金融分析中的应用，以及如何利用大数据技术处理和分析海量数据。 区块链与加密货币的量化分析： 分析区块链技术的原理，探讨其在金融市场中的潜在应用，并介绍加密货币的量化交易与风险管理。 量子计算在金融中的颠覆性潜力： 探讨量子计算在优化、模拟、密码学等金融领域可能带来的革命性影响。 分布式账本技术（DLT）与智能合约： 分析DLT和智能合约在提升金融效率、降低交易成本、增强透明度方面的作用。 第九章：数量金融的挑战与机遇 数据质量与可用性： 讨论获取高质量、高频率金融数据的挑战，以及数据标准化与清洗的重要性。 模型风险与黑天鹅事件： 深入分析模型固有的局限性，以及在面对不可预测的“黑天鹅”事件时，量化模型可能失效的风险。 监管合规与伦理考量： 探讨数量金融发展过程中面临的监管挑战，如算法公平性、数据隐私保护、市场操纵等伦理问题。 人才培养与教育体系： 分析当前金融人才培养体系与数量金融快速发展之间的差距，并提出改进建议。 技术创新驱动的金融服务升级： 展望数量金融如何继续推动金融科技（FinTech）的发展，为投资者、企业和金融机构带来更智能、高效、个性化的金融服务。 四、 核心亮点 理论与实践紧密结合： 本书不仅讲解了深奥的数学模型，更提供了大量的实际案例，帮助读者理解理论在金融市场中的应用。 覆盖全面： 从数量金融的基础理论到交易、风控、资产定价、机器学习等核心应用，再到未来发展趋势，本书内容全面而深入。 前瞻性视角： 关注最新的技术发展，如机器学习、区块链、量子计算等，并探讨其对金融未来的影响。 严谨的数学推导与直观的解释： 在保证数学严谨性的同时，也力求用清晰易懂的语言解释复杂的概念，适合不同背景的读者。 实用的操作指导： 对于希望进行量化交易或风险管理的读者，本书提供了宝贵的思路和方法。 五、 目标读者 金融机构的研究员、交易员、风险经理、量化分析师。 金融学、经济学、数学、计算机科学等相关专业的学生和研究人员。 对量化金融感兴趣的投资人、私募股权基金经理、对冲基金经理。 希望了解金融市场前沿技术的企业高管和决策者。 六、 结语 《金融方程式：数量金融的应用与未来》将带领读者穿越复杂而迷人的数量金融世界，揭示金融市场的数学语言，掌握量化分析的利器，并为迎接金融行业的未来变革做好准备。本书不仅是一部知识的宝库，更是一次智识的启迪，帮助读者在这个日益数据化和模型化的金融时代，建立起更深刻的理解和更强大的竞争力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计很有吸引力，采用了深邃的蓝色背景，搭配金色的几何图形，营造出一种专业且充满未来感的氛围。封面上“金融方程式”几个大字十分醒目，旁边辅以“数量金融的应用与未来”的副标题，让人一看就知道这是一本关于金融科技和量化分析的书籍。我一直对金融领域的数据分析和模型构建很感兴趣，但之前接触的资料大多比较零散，缺乏系统性的梳理。《金融方程式》这个书名本身就带有一种严谨和科学的意味，让人期待它能提供一套清晰的框架和方法论，帮助读者理解金融世界背后的数学和统计逻辑。书的定价也比较适中，我是在一次图书促销活动中发现它的，当时还附赠了一些学习资料，感觉物超所值。我特别留意了作者的背景介绍，虽然不是完全了解，但从简介中可以看出作者在金融和学术界都有一定的造诣，这让我对书籍内容的深度和专业性有了更高的期待。我希望这本书能够深入浅出地讲解量化金融的核心概念，并且能够提供一些实际的应用案例，让我能够将理论知识与实际操作联系起来，真正理解数量金融在现代金融市场中的重要性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给人一种冷静而智慧的感觉，深邃的蓝色与金色的线条交织，仿佛预示着深奥的金融智慧。书名“金融方程式”直击了金融世界的本质，我一直认为，金融的背后必然隐藏着一套严谨的数学和逻辑体系，而这本书的出现，仿佛为我提供了一把探索这套体系的钥匙。副标题“数量金融的应用与未来”更是让我眼前一亮，它不仅仅聚焦于现有的应用，更将目光投向了未来，这正是我所期待的。我希望这本书能够帮助我理解那些在金融市场中被广泛应用的数学模型和统计方法，例如如何用概率论和统计学来分析股票价格的波动，如何构建量化交易策略来获取超额收益，以及如何利用机器学习等新兴技术来预测市场趋势。我期待这本书能够提供清晰的解释，丰富的案例，甚至是一些可以实践的代码示例，让我能够真正地将数量金融的知识转化为投资的实战能力。

评分☆☆☆☆☆

收到这本书的时候，我就被它“金融方程式”这个充满力量的标题所吸引。我理解的金融，从来不是靠直觉或者经验就能玩转的，它背后一定隐藏着更深层次的逻辑和规律。这本书的副标题“数量金融的应用与未来”，更让我觉得它不仅仅是一本理论读物，更像是一本实操指南。我一直对如何用数学工具来分析金融市场感到好奇，尤其是在金融科技飞速发展的今天，数据驱动的决策变得越来越重要。我希望这本书能够帮助我理解那些复杂的金融模型是如何被构建出来的，它们是如何在实际交易中发挥作用的，以及未来量化金融的发展趋势。我甚至想象着书中会有一些关于算法交易、高频交易的介绍，或者一些关于如何利用大数据分析来发现市场机会的案例。这本书的尺寸和重量都比较合适，拿在手里很有分量，让人觉得内容一定很充实，我迫不及待地想在里面寻找我一直渴望的知识。

评分☆☆☆☆☆

“金融方程式：数量金融的应用与未来”这个书名，听起来就有一种拨开迷雾、直击本质的感觉。我一直觉得，金融世界就像一个巨大的、由无数变量组成的复杂系统，而数量金融，就像是解开这个系统谜题的钥匙。这本书的封面设计简洁大气，配色也很有现代感，给人一种专业、可靠的印象。我个人对数据分析和建模在金融领域的应用非常感兴趣，也一直想深入了解量化金融究竟是什么，它又是如何被应用于实际市场的。我特别期待这本书能够解释清楚那些听起来高大上的金融模型，比如 Black-Scholes 模型，或者一些常见的量化策略，并且能有清晰的图表和案例来辅助理解。我希望这本书不仅仅是停留在理论层面，更能给我一些关于如何将这些数量方法应用到实际投资中的指导，让我能够更好地把握未来的金融市场动态。

评分☆☆☆☆☆

这本书的气质就和它的书名一样，充满着一种数学的严谨和对未来的探索。我一直觉得金融市场不仅仅是资金的流动，更是无数数据和概率的博弈。这本书的标题“金融方程式”就直击了这个核心，我猜测它会深入剖析那些隐藏在繁荣表象下的数学模型和统计规律。我对量化投资一直抱有浓厚的兴趣，但很多时候感觉门槛很高，不知道从何下手。这本书的副标题“应用与未来”则给我指明了方向，我希望它能不仅介绍理论，还能提供一些在实际中可行的操作方法，比如如何构建交易策略，如何进行风险管理等等。我已经迫不及待想翻开这本书，看看它能否为我揭开量化金融的神秘面纱。我注意到这本书的装帧质量相当不错，纸张的质感也很好，阅读起来应该会是一种愉快的体验。我一直在寻找一本能够系统性地介绍量化金融的书籍，这本书看起来非常符合我的需求，希望它能够成为我学习量化金融道路上的重要指引。