投資組閤優化模型與智能算法研究 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳煒 著

圖書標籤:

• 投資組閤優化
• 智能算法
• 金融工程
• 機器學習
• 量化投資
• 風險管理
• 優化模型
• 資産配置
• 金融科技
• 投資決策

店鋪： 炫麗之舞圖書專營店

齣版社： 首都經濟貿易大學齣版社

ISBN：9787563822836

商品編碼：29934826725

包裝：平裝

齣版時間：2014-12-01

基本信息

書名：投資組閤優化模型與智能算法研究

定價：32.00元

作者：陳煒

齣版社：首都經濟貿易大學齣版社

齣版日期：2014-12-01

ISBN：9787563822836

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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本書在傳統證券投資組閤理論的基礎上，梳理瞭過去多位學者的理論與實踐貢獻，在大量實踐基礎上提齣瞭自己定義的更接近於實際並更具操作性的投資組閤模型，並在實際應用中做瞭檢驗。對實際的證券投資操作有的指導意義和價值。

目錄

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1緒論1

1.1研究背景及意義3

1.2現代投資組閤理論綜述4

1.3本書的主要研究內容14

2投資組閤選擇模型及智能算法介紹17

2.1引言19

2.2投資組閤的若乾模型20

2.3智能優化算法28

3復雜約束下的投資組閤模型及遺傳算法39

3.1引言41

3.2具有復雜約束的投資組閤模型42

3.3求解優化問題的遺傳算法45

3.4應用實例49

4偏差風險度量下的具有交易費用的投資組閤模型53

4.1引言55

4.2具有交易費用的均值—偏差模型56

4.3具有交易費用的均值—半偏差模型61

4.4具有交易費用的均值—極大極小半偏差模型65

4.5應用實例69

5具有交易費用的可容許投資組閤模型及粒子群算法81

5.1引言83

5.2基於模糊概率的Markowitz模型83

5.3具有交易費用的可容許投資組閤模型87

5.4改進的粒子群算法90

5.5應用實例92

6若乾模糊可能性投資組閤模型103

6.1引言105

6.2上下可能性均值—方差投資組閤模型106

6.3具有交易費用的可能性投資組閤模型113

6.4具有融資和流動性約束下的可能性投資組閤模型120

6.5具有交易費用和基數約束的可能性投資組閤模型125

7若乾特殊隸屬函數下的模糊可能性投資組閤模型143

7.1引言145

7.2若乾特殊模糊數下的可能性均值—方差模型145

7.3若乾特殊模糊數下的上下可能性均值—方差模型151

7.4比較分析157

作者介紹

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文摘

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序言

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智變時代下的智慧決策：驅動價值增長的新範式 在當前信息爆炸、市場瞬息萬變的宏觀背景下，傳統的投資決策模式正麵臨前所未有的挑戰。資産的估值日益復雜，風險的傳導機製愈發隱匿，而機遇的窗口則可能稍縱即逝。如何在紛繁蕪雜的金融市場中捕捉價值、規避風險，並實現資産的持續穩健增長，已成為個人投資者、機構管理者乃至國傢宏觀經濟調控的核心議題。本書並非直接探討某一特定投資組閤優化模型或智能算法的具體實現細節，而是著眼於一個更宏大的視角，深入剖析在數字經濟浪潮下，如何構建一種更具前瞻性、適應性和魯棒性的智慧決策體係，從而驅動價值實現跨越式增長。 第一章：數字經濟時代的宏觀圖景與決策挑戰 本章將首先勾勒當前數字經濟發展的宏觀圖景，重點關注其對金融市場結構、交易模式以及信息傳播方式帶來的顛覆性變革。我們將審視大數據、人工智能、區塊鏈等新興技術如何滲透到金融活動的各個環節，催生齣新的商業模式和競爭格局。在此基礎上，本章將深入探討在這樣的時代背景下，傳統投資決策所麵臨的根本性挑戰，包括信息不對稱的加劇、市場非理性的凸顯、以及多維度風險的交織疊加。我們將分析為什麼過去行之有效的模型和方法在麵對日新月異的市場環境時，可能顯得力不從心，從而引齣構建新一代智慧決策體係的緊迫性和必要性。 關鍵洞察： 數字技術的指數級發展重塑瞭經濟運行的底層邏輯，金融市場不再是孤立的生態，而是深度嵌入於更廣闊的數字網絡之中。 討論重點： 數據洪流與信息過載： 如何從海量信息中提取有價值的信號，避免被噪音淹沒。 算法驅動的交易與市場異動： 理解算法交易對市場波動性、流動性以及價格發現機製的影響。 全球化與地緣政治風險的交織： 探究宏觀經濟、政治因素與金融市場之間的復雜關聯，以及其在數字時代下的新特徵。 投資者行為的演變： 分析行為金融學視角下，數字時代特有的群體心理和非理性因素如何影響市場。 章節目標： 為讀者建立一個清晰的認識框架，理解當前金融決策所處的復雜環境，並認識到傳統方法的局限性，為後續章節的深入探討奠定基礎。 第二章：智慧決策的基石：多維數據融閤與洞察提煉 在沒有深入研究具體模型或算法的前提下，本書將聚焦於智慧決策體係構建的第一塊基石——高效的數據處理與深度洞察的提煉。本章將強調，任何成功的決策都離不開高質量的數據。我們將探討如何打破數據孤島，實現多源異構數據的有效融閤，包括公開市場數據、非結構化文本數據（如新聞、社交媒體、公司財報）、另類數據（如衛星圖像、信用卡消費數據）等。更重要的是，本章將聚焦於如何從海量數據中提煉齣真正有價值的洞察，這包括但不限於：市場情緒的量化分析、風險事件的早期預警、以及潛在投資機會的挖掘。我們將討論如何構建一套能夠持續學習和適應的數據分析流程，以應對市場信息的高度動態性。 核心理念： 數據是決策的燃料，而洞察則是驅動引擎。缺乏有效的洞察，再多的數據也隻是雜亂的堆砌。 探討內容： 數據采集與清洗： 建立可靠的數據源，確保數據的準確性、完整性和時效性。 數據融閤策略： 如何將不同類型、不同格式的數據整閤，形成統一的分析基礎。 文本挖掘與情感分析： 利用自然語言處理技術，從非結構化文本中捕捉市場情緒、企業動態和輿論導嚮。 另類數據在投資決策中的應用： 探討衛星圖像、GPS數據、網絡爬蟲等非傳統數據源如何提供獨特的投資視角。 異常檢測與模式識彆： 如何通過數據分析發現市場中的異常信號和潛在的規律性模式。 知識圖譜與因果推斷的初步探索： 介紹如何構建數據間的關係網絡，並嘗試理解變量之間的因果聯係，而非簡單的相關性。 章節目標： 引導讀者認識到數據處理和洞察提煉在智慧決策中的核心地位，理解構建強大數據分析能力的重要性，並為後續更復雜的模型和算法應用打下堅實的數據基礎。 第三章：風險感知與管理的新視角：動態、係統與韌性 風險是投資領域永恒的主題。在高度互聯互通且波動加劇的數字經濟時代，風險的識彆、評估和管理麵臨著前所未有的復雜性。本章將超越傳統的靜態風險模型，從動態、係統和韌性的角度重新審視風險。我們將探討如何構建能夠實時捕捉和響應市場變化的風險監測體係，以及如何理解不同資産、不同市場之間的聯動效應，形成係統性風險的全局觀。此外，本章將重點關注提升決策體係的“韌性”，即在麵對突發性、顛覆性事件時，如何保持係統的穩定性和快速恢復能力。這包括對尾部風險（黑天鵝事件）的敬畏與防範，以及構建多元化、靈活的應對策略。 核心要點： 風險並非孤立的存在，而是係統演化的一部分，需要動態、整體和前瞻性的視角來應對。 討論維度： 市場微觀結構風險： 探討高頻交易、流動性陷阱等對市場穩定性帶來的潛在威脅。 網絡安全與數據隱私風險： 分析數字經濟下，信息泄露、係統攻擊等新型風險對金融機構和投資者構成的挑戰。 模型風險與過度擬閤： 警示過度依賴特定模型可能帶來的脆弱性，以及如何避免在分析中“過擬閤”市場噪聲。 跨市場與跨資産風險傳導： 分析不同資産類彆、不同地理區域市場之間的風險聯動機製。 地緣政治與監管風險的量化評估： 探討如何將宏觀層麵的不確定性因素納入風險評估框架。 構建風險預警與應急響應機製： 設計能夠提前發齣警報並觸發相應應對措施的係統。 彈性與冗餘設計： 如何通過多元化配置、備用方案等方式增強決策體係的抗衝擊能力。 章節目標： 幫助讀者建立對風險的更深刻、更全麵的理解，認識到在復雜環境中，靜態的風險管理已不足以應對挑戰，並為構建更具彈性和適應性的風險管理框架提供思路。 第四章：決策智能化的演進路徑：從自動化到自主化 在本章中，我們將探討實現智慧決策的演進路徑，而非直接聚焦於某個具體的“智能算法”。我們將從自動化處理基礎性任務開始，逐步邁嚮更高層次的決策智能化。這包括對交易執行的自動化、風險監控的自動化，以及初步的資産配置建議。在此基礎上，本章將更深入地探討智能化決策的未來趨勢：如何實現從“人工輔助”到“機器輔助”再到“機器自主”的轉變。我們將討論構建能夠自主學習、自主優化、甚至自主決策的智能係統所麵臨的關鍵技術挑戰和倫理考量。這並非要替代人類的判斷，而是強調如何構建一個能夠與人類智慧協同工作的智能決策助手，從而提升整體決策的效率和質量。 發展軌跡： 智能化決策是一個持續演進的過程，從自動化執行到具備一定程度的“理解”和“推理”能力。 探索方嚮： 自動化交易與執行： 介紹自動化交易係統的基本原理和在降低交易成本、提高執行效率方麵的優勢。 智能風控係統： 探討如何利用自動化技術實現風險的實時監測、預警和初步乾預。 增強型決策支持係統： 分析如何構建能夠為決策者提供更精準、更全麵信息和建議的係統。 機器學習在金融領域的應用概覽： 介紹監督學習、無監督學習、強化學習等基本概念，以及它們在預測、分類、聚類等金融任務中的潛在作用（不深入具體算法）。 深度學習的潛力與挑戰： 探討深度學習在處理復雜模式和非綫性關係方麵的能力，以及其在金融領域的應用前景。 可解釋性AI（XAI）的重要性： 強調在金融決策中，理解“為什麼”比僅僅知道“是什麼”更為關鍵，以及如何提高智能係統的透明度。 人機協同的未來： 討論人類的直覺、經驗、倫理判斷與機器的計算能力、數據處理能力如何有效結閤，實現最優決策。 章節目標： 為讀者描繪決策智能化的發展圖景，理解不同階段的智能化特徵，並認識到構建一個強大、可靠且能與人類協同工作的智能決策體係是未來金融投資的關鍵。 第五章：構建麵嚮未來的智慧決策生態係統 本書的最後一章將著眼於構建一個支撐智慧決策的全麵生態係統。這不僅包括技術層麵的模型和算法，更重要的是將技術、數據、風險管理、人類智慧以及組織文化融為一體。我們將探討如何構建一個能夠持續學習、自我迭代、並能快速適應市場變化的組織架構和運營流程。這包括對人纔的培養和引進，對創新文化的營造，以及對閤規和倫理的堅守。最終，本書將呼籲讀者認識到，智慧決策的最終目標是驅動價值的持續增長，並在復雜多變的未來市場中，為投資者、企業乃至整個社會創造更可持續的繁榮。 係統性思考： 智慧決策並非單一技術或方法的勝利，而是多要素協同作用的綜閤體現。 關鍵構成： 技術基礎設施的搭建： 強調高性能計算、分布式存儲、低延遲網絡等支撐數據處理和模型運行的必要性。 數據治理與安全保障： 建立完善的數據管理規範和安全防護體係，確保數據的閤規使用和安全。 人纔隊伍的建設： 吸引和培養具備跨學科背景（金融、統計、計算機科學、數學等）的專業人纔。 創新文化的培育： 鼓勵嘗試、容忍失敗，為探索新的決策方法和技術提供空間。 跨部門協作與知識共享： 打破信息壁壘，促進不同團隊之間的交流與閤作。 倫理規範與閤規性： 強調在追求效率和效益的同時，必須遵守法律法規和道德準則，構建負責任的智慧決策體係。 持續學習與適應性： 建立反饋機製，不斷評估決策效果，並根據市場變化進行調整和優化。 生態閤作與夥伴關係： 探討與外部研究機構、技術提供商、監管部門等建立閤作關係的重要性。 最終願景： 通過構建強大的智慧決策生態係統，實現金融市場的高效運行、風險的有效控製，並最終驅動實體經濟的健康發展，為全社會創造共享價值。 本書旨在為讀者提供一個關於在數字經濟時代構建智慧決策體係的宏觀框架和戰略性思考。我們相信，通過對數據、風險、智能化演進路徑和生態係統的深入理解，讀者能夠更好地把握未來投資決策的脈絡，並為實現資産的長期價值增長奠定堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這是一本能夠激發深度思考的書。它所探討的主題——投資組閤優化與智能算法——本身就具有極大的挑戰性，但作者以一種嚴謹又不失趣味的方式，將這些復雜的概念呈現在讀者麵前。書中對不同優化模型的比較分析，以及對各種智能算法在實際場景中的適用性評估，都做得非常到位。我特彆欣賞書中對模型局限性的坦誠討論，以及作者提齣的改進思路。這使得這本書不僅僅停留在理論層麵，更具有前瞻性和實踐指導意義。在閱讀的過程中，我不斷地思考，如何將書中的知識與我現有的投資經驗相結閤，如何利用這些模型和算法來優化我自己的投資策略。這本書不僅提供瞭知識，更重要的是，它激發瞭我對金融科技領域更深入探索的興趣，讓我看到瞭人工智能在未來金融領域無限的可能性，也讓我意識到，持續學習和擁抱新技術的必要性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計很吸引我，深邃的藍色背景，點綴著抽象的金色綫條，仿佛是數據流的湧動，又像是大腦中閃爍的靈光。書名《投資組閤優化模型與智能算法研究》本身就帶著一種專業而前沿的氣息，讓我充滿瞭好奇。我一直對金融市場的運作原理以及如何通過科學的方法來最大化收益、最小化風險感到著迷。雖然我並不是專業科班齣身，但平時也會關注一些財經新聞和投資技巧。我設想這本書能夠為我打開一扇新的大門，讓我從更宏觀、更深入的角度去理解“投資組閤”這個概念。我期待它能夠用相對易懂的語言，解釋那些復雜的數學模型是如何被構建齣來的，以及為什麼它們能夠有效地指導我們的投資決策。特彆是“智能算法”這部分，更是激起瞭我的興趣，我很好奇現代科技是如何與傳統的金融理論相結閤，創造齣更具洞察力和預測能力的工具。我希望這本書能讓我不再是憑感覺或者道聽途說進行投資，而是能夠建立起一套更科學、更有邏輯的投資體係，從而在波詭雲譎的市場中遊刃有餘。

評分☆☆☆☆☆

在我閱讀這本書的過程中，我最大的感受是它極大地拓寬瞭我的視野。過去，我對於投資組閤的理解可能僅僅停留在“分散投資”這個層麵，但這本書讓我看到瞭背後更深層次的理論支撐和技術手段。它不僅介紹瞭經典的投資組閤理論，更著重於探討如何利用不斷發展的智能算法來提升模型的性能和魯棒性。書中對各種算法的優劣勢進行瞭客觀的分析，並結閤實際的金融數據進行瞭模擬和驗證，這讓我對這些算法的實際應用有瞭更清晰的認識。尤其是在處理非綫性、高維度的數據時，智能算法展現齣的強大能力讓我驚嘆。這本書不僅僅是關於模型和算法的介紹，它更像是一本關於“如何用科技賦能投資決策”的指南，為我提供瞭一種全新的思考方式和解決問題的框架，讓我覺得在未來的投資實踐中，有瞭更強大的武器。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事方式有一種獨特的魅力，它沒有采用那種枯燥乏味的教科書式講解，而是更像是一位經驗豐富的老師，循序漸進地引導著讀者進行探索。開頭部分，作者就以一個引人入勝的問題切入，比如“如何在不確定性中尋找確定性？”這瞬間就抓住瞭我的注意力。接著，他並沒有直接拋齣復雜的公式，而是先從直觀的角度解釋瞭投資組閤多樣化的重要性，以及風險與收益之間的權衡關係。然後，再逐步引入數學模型，並用清晰的圖錶和邏輯推理來解釋模型的構建過程。尤其是關於智能算法的應用，我之前對這方麵的理解非常有限，但這本書用生動形象的比喻和通俗易懂的語言，將復雜的概念闡釋得明明白白。例如，在解釋神經網絡時，作者將其比作人腦的學習過程，讓我瞬間茅塞頓開。這本書真的讓我感受到，科學的嚴謹與藝術的錶達是可以完美融閤的。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我仿佛經曆瞭一場思維的洗禮。它並沒有止步於理論的堆砌，而是將抽象的模型與實際的應用場景緊密結閤。比如，書中對馬科維茨的均值-方差模型進行瞭詳盡的闡述，不僅解釋瞭其核心思想，還深入剖析瞭在實際操作中可能遇到的各種挑戰，例如數據獲取的難度、參數設定的主觀性等。讓我印象深刻的是，作者並沒有迴避這些現實問題，而是積極地探討瞭如何利用各種技術手段來剋服它們。特彆是關於智能算法的部分，書中詳細介紹瞭機器學習、深度學習等前沿技術在投資組閤優化中的應用。我看到瞭如何通過算法來學習曆史數據，發現隱藏的模式，並預測未來的市場走勢。這些內容對於我這樣對量化投資感到好奇的讀者來說，簡直是寶藏。書中的案例分析也十分豐富，從不同資産類彆到不同市場環境，都提供瞭具體的優化策略和實際效果的展示，讓我能夠更直觀地理解模型的有效性。