{RT}基于统计学习理论的安全投资组合选择:-哈明虎,杨扬 科学出版社有限责任公司 978 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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哈明虎，杨扬 著

图书标签:

• 投资组合选择
• 统计学习
• 安全投资
• 金融工程
• 机器学习
• 风险管理
• 量化投资
• 资产配置
• 优化算法
• 科学出版社

店铺： 华裕京通图书专营店

出版社： 科学出版社有限责任公司

ISBN：9787030476777

商品编码：29774764209

包装：平脊精装

出版时间：2016-12-01

图书基本信息
图书名称	基于统计学习理论的安全投资组合选择:	作者	哈明虎,杨扬
定价	78.00元	出版社	科学出版社有限责任公司
ISBN	9787030476777	出版日期	2016-12-01
字数		页码
版次	1	装帧	平脊精装

内容简介

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文摘

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序言

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智能时代下的金融决策：风险、收益与统计智慧的深度融合 在信息爆炸、技术革新日新月异的当下，投资决策的复杂性与日俱增。传统的投资模式在应对瞬息万变的金融市场时，显得力不从心。风险与收益的权衡，收益最大化与风险最小化的平衡，成为摆在每一位投资者面前的严峻挑战。然而，这并非意味着我们束手无策。随着大数据、人工智能以及统计学理论的飞速发展，一种更具前瞻性、更科学的投资决策体系正逐渐浮现，它将统计学的严谨与现代金融的智慧相结合，为我们描绘出智能时代下安全投资组合选择的全新蓝图。 本书并非简单罗列投资技巧或介绍热门概念，而是深入探究一种更根本、更具普适性的金融决策方法论。它植根于坚实的统计学习理论，旨在揭示隐藏在海量金融数据背后的规律，并利用这些规律来构建一个能够有效抵御风险、追求稳健收益的投资组合。我们将目光聚焦于“选择”这一核心动作，强调的是在众多投资工具和策略中，如何通过科学的量化分析，做出最优化的配置。 一、 理论基石：统计学习的视角 理解现代投资组合理论，离不开统计学的强大支撑。本书将以统计学习理论为出发点，为读者构建一个坚实的理论框架。 数据驱动的洞察： 金融市场本身就是一个复杂的数据生成系统。从历史价格、交易量到宏观经济指标，海量数据蕴含着丰富的市场信息。统计学习，特别是机器学习，正是处理和理解这些数据的利器。我们将探讨如何利用监督学习、无监督学习等方法，从数据中提取有意义的特征，识别潜在的风险信号和收益机会。这不仅仅是简单的统计计算，更是通过模型来模拟和预测市场行为，从而为投资决策提供科学依据。 模型的可解释性与鲁棒性： 尽管深度学习等复杂模型在预测方面表现出色，但其“黑箱”特性往往让投资者难以信任。本书将强调模型的可解释性，即理解模型为何做出某个决策，以及模型在面对新的、未见过的数据时是否依然稳定可靠。我们将探讨如何通过正则化、模型诊断等技术，构建既能捕捉复杂模式，又能保持鲁棒性的统计模型，确保投资决策的稳定性和可信度。 概率与统计的融合： 投资本质上是一种概率游戏。每一次买卖，都伴随着不确定性。统计推断、概率分布、假设检验等统计学基本概念，是理解和量化这种不确定性的关键。本书将深入阐述如何运用这些工具来评估资产的风险和收益，理解市场波动的内在机制，并基于这些理解来构建更优的投资组合。 二、 核心命题：安全投资组合的选择 “安全”与“投资组合”是本书的两个核心关键词，它们共同指向一种在追求收益的同时，将风险控制在可接受范围内的投资策略。 风险的量化与管理： 风险并非抽象的概念，而是可以通过统计方法进行量化的。我们将深入探讨各种风险度量指标，如标准差、VaR (Value at Risk)、CVaR (Conditional Value at Risk) 等，以及如何利用这些指标来评估和比较不同资产的风险水平。更重要的是，本书将侧重于如何通过投资组合的构建来分散风险，利用不同资产之间的相关性，降低整体投资组合的波动性，实现“不要把所有鸡蛋放在同一个篮子里”的经典原则。 收益的识别与最大化： 在控制风险的前提下，如何识别并最大化投资组合的潜在收益，是投资成功的关键。本书将探讨多种收益驱动因素的识别方法，包括基本面分析、技术面分析的量化应用，以及对市场情绪和宏观经济趋势的统计洞察。我们将学习如何构建能够捕捉这些收益机会的投资组合，并通过动态调整策略，以适应不断变化的市场环境。 投资组合的优化： 最优化的投资组合并非一成不变，而是需要根据投资者的风险偏好、投资目标和市场状况进行动态调整。本书将介绍经典的均值-方差模型，以及在此基础上进一步发展的、更具实用性的优化方法。我们将探讨如何通过各种优化算法，在给定的风险水平下寻找最大化收益的资产配置比例，或者在给定的收益目标下寻找最小化风险的资产配置比例。这涉及到数学规划、凸优化等先进技术，本书将以清晰易懂的方式进行阐述。 “安全”的内涵： 这里的“安全”并非指绝对的零风险，而是指一种可控的、符合投资者风险承受能力和长期目标的风险水平。它意味着避免极端损失，保持投资的持续性，并在不确定的市场中获得相对稳健的回报。我们将深入探讨如何通过构建具有良好风险调整后收益（如夏普比率）的投资组合，来实现这种“安全”的投资理念。 三、 实践应用：从理论到落地的桥梁 理论的价值在于实践。本书不仅停留在抽象的理论层面，更注重将统计学习理论转化为可操作的投资实践。 数据预处理与特征工程： 真实世界的金融数据往往充斥着噪声、缺失值和异常值。本书将详细介绍如何进行高效的数据清洗、预处理和特征工程，为后续的统计建模奠定坚实基础。这包括对时间序列数据的特殊处理、异常值检测与处理、以及如何从原始数据中提取与投资决策相关的有效特征。 模型选择与评估： 面对众多统计学习模型，如何选择最适合特定投资问题的模型至关重要。我们将介绍各种模型的优缺点，以及如何通过交叉验证、回测等方法来客观评估模型的性能。这包括对线性模型、树模型、集成学习方法，甚至深度学习在金融领域的应用进行探讨。 回测与实盘验证： 历史数据回测是检验投资策略有效性的重要环节。本书将指导读者如何进行严谨的回测，避免“过拟合”陷阱，并强调实盘验证的重要性。我们将讨论如何设计合理的测试框架，以及如何解读回测结果，从而做出更明智的策略选择。 策略的动态调整与风险控制： 金融市场是动态变化的，投资组合的策略也需要随之调整。本书将探讨如何构建能够适应市场变化的自适应投资组合，以及如何通过止损、止盈等机制，在第一时间锁定利润、规避风险。我们还将讨论如何建立全面的风险监控体系，及时发现潜在的系统性风险和非系统性风险。 四、 展望未来：智能金融的可能 随着人工智能技术的不断进步，统计学习在金融领域的应用将更加广泛和深入。 量化交易与算法交易： 基于统计学习的投资组合选择，是实现高效量化交易和算法交易的基础。我们将探讨如何将统计模型与交易执行相结合，实现自动化、高频的交易策略。 个性化投资建议： 借助大数据和机器学习，未来可以为每一位投资者提供高度个性化的投资建议，根据其独特的风险偏好、财务状况和投资目标，量身定制最适合的投资组合。 市场预测与风险预警： 统计学习模型能够帮助我们更精准地预测市场趋势，更早地发现潜在的系统性风险，为宏观调控和市场稳定提供有力支持。 本书旨在为读者提供一个清晰、系统且实用的框架，帮助理解并应用统计学习理论来构建更安全、更智能的投资组合。它适合金融从业者、投资爱好者、以及对量化投资和智能金融感兴趣的读者。通过掌握书中的方法和思想，您将能够以一种更科学、更理性、更具前瞻性的视角来应对复杂多变的金融市场，做出更明智的投资决策，在追求财富增值的道路上，行稳致远。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引人，简洁却又不失专业感。标题“{RT}基于统计学习理论的安全投资组合选择”直接点明了核心主题，让我想起了之前阅读过的几本关于量化投资和金融建模的书籍，但“安全”二字又增添了一层特殊的意味，似乎这本书不仅关注收益最大化，更强调风险的控制和规避，这正是当前市场环境下投资者们最为关心的痛点。封面上“哈明虎，杨扬”的作者署名，更是让我对其内容充满了期待。虽然我还没有开始阅读，但我能想象到，两位作者定是该领域的资深专家，他们的研究成果必然是严谨且富有洞察力的。科学出版社有限责任公司作为国内知名的科技图书出版商，其严谨的出版流程和高品质的图书内容是有目共睹的，这也进一步增强了我对这本书的信心。包装也相当仔细，从书本的印刷质量、纸张的触感到装帧工艺，都体现了出版方对图书本身的重视。我相信，这本书一定能为我打开一个全新的视角，去理解和实践更安全的投资策略。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个对金融市场有着长期观察和思考的爱好者来说，投资组合的选择一直是我的核心关注点。我常常在想，有没有一种方法，能够超越传统的股债配置，利用更深层次的统计规律来优化我的投资组合？这本书的出现，似乎给了我答案。“统计学习理论”这个术语，在我看来，就是现代金融建模的基石，它能够帮助我们从海量数据中提取有价值的信息，发现隐藏的模式，从而做出更明智的决策。而“安全”这个定位，更是戳中了我的要害，毕竟，在追求财富增长的同时，保住本金、规避黑天鹅事件是更为重要的前提。这本书如果能够提供一套基于统计学习的、能够量化和管理风险的投资组合选择框架，那将是极大的福音。我期待书中能够有具体的算法模型、回测案例，甚至是一些实操性的建议，能够帮助我提升自己的投资决策水平。

评分☆☆☆☆☆

我一直对如何平衡投资收益与风险有着浓厚的兴趣，尤其是在经历了市场的波动之后，更是渴望找到一种能够兼顾“安全”与“增长”的投资方法。这本书的标题恰好触及了我内心深处的求知欲。“统计学习理论”这个概念让我联想到机器学习、数据挖掘等前沿技术在金融领域的应用，这本身就是一个极具吸引力的交叉学科领域。我想象中，书中会深入探讨如何利用大数据和先进的统计模型来识别潜在的风险因子，并构建出能够有效分散风险的投资组合。而“安全”这个词，让我预感到这本书并非只是一味追求高回报的理论堆砌，而是更加务实地关注如何规避非系统性风险，甚至是在市场不确定性增加时，也能保持稳健的投资表现。作者的名字“哈明虎，杨扬”虽然我之前没有直接接触过他们的著作，但从“科学出版社”的出版方来看，这无疑是一本学术界和业界的力作，充满了严谨的科学论证和实践指导。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，首先吸引我的是它沉甸甸的分量，这通常预示着内容上的扎实和深度。标题“{RT}基于统计学习理论的安全投资组合选择”听起来就非常学术化，但又不失实用性。“统计学习理论”作为方法论，本身就代表着前沿的量化分析思路，而“安全投资组合选择”则直接指向了投资的核心目标之一——风险控制。在我看来，一本好的金融投资类书籍，应该既有扎实的理论基础，又能提供可行的实践指导。我猜想，这本书会从统计学习的各个角度，比如监督学习、无监督学习、强化学习等，来解释如何构建一个能够抵御市场风险的投资组合。并且，它很可能还会深入探讨各种风险度量的指标，以及如何将这些理论应用到实际的资产配置中。我个人非常关注如何利用机器学习来识别市场中的非理性行为，或者说，如何构建能够适应市场变化的动态投资组合，这本书的出现，无疑点燃了我对这些问题的探索热情。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计给我留下了深刻的第一印象，简约而不失专业，让人一眼就能感受到其内容的严谨性。当我看到书名“{RT}基于统计学习理论的安全投资组合选择”时，我立刻联想到了近年来金融科技的蓬勃发展，尤其是人工智能在金融领域的应用。我想象中，这本书会深入讲解如何运用统计学习模型，例如支持向量机、决策树、神经网络等等，来分析金融市场数据，识别风险信号，并最终构建出能够最大化安全性的投资组合。我尤其感兴趣的是，书中是否会涉及到如何对市场中的“黑天鹅”事件进行建模和防范，以及如何利用统计学习理论来动态调整投资组合的配置，以应对不断变化的市场环境。“哈明虎，杨扬”的作者署名，加上“科学出版社有限责任公司”的出品，这无疑是一本值得信赖的学术和实践著作，我期待它能为我提供一套全新的、基于数据驱动的投资理念和方法。