计算实验金融研究 9787030293862 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张维 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030293862

商品编码：29672932090

包装：精装

出版时间：2010-12-01

基本信息

书名:计算实验金融研究

定价：45.00元

售价：30.6元,便宜14.4元,折扣68

作者:张维

出版社：科学出版社

出版日期：2010-12-01

ISBN：9787030293862

字数：

页码：

版次：1

装帧：精装

开本：32开

商品重量：1.180kg

编辑推荐

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　　主要读者对象为高校教师、研究生，金融监管机构和各金融机构的决策者、研究人员，以及金融产品开发人员，能够对他们产生思想的启发和提供研究方法指导。

内容提要

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　　本书的写A作意图是：尝试在中国市场条件下，利用计算实验金融方法解决常规金融经济学方法所难于解决的一些金融研究问题，从而倡导计算实验金融学在我国的发展。本书首先阐明了计算实验金融的研究方法论，然后详细介绍了计算实验金融学的起源、发展历程和研究现状，进而通过利用计算实验金融方法对金融市场中的各种异象做出合理的解释，并对投资者生存、适应性市场假说、时间序列可预测性等金融学界广为关注的问题做出尝试性的回答。本书的写作材料来源于作者及其所在团队多年在计算实验金融领域的研究成果积累。新兴的中国金融市场因为国情特性而展现出更多的未知规律需要探索。然而，美国的金融危机却表明，对于因巨量异质个体的适应互而具有高度复杂性特征动态的现代金融市场网络体系，亟需计算实验方法来寻求其复杂的规律性。本书的学术价值在于借助于计算实验金融方法的独特优势、考虑了'中国情景'特征，通过建立具有中国金融市场制度及投资者特点的人工金融市场模型，扩展了金融经济学的一些重要理论。本书将有助于监管机构、交易所和金融机构对金融政策、金融市场制度及金融创新等重要金融活动进行计算实验分析，为国家重大经济金融问题的政策制订提供实验科学依据，促进我国金融市场的健康发展。本书是国内计算实验金融领域的本研究型著作。本书从行为金融学的角度系统的总结了计算实验金融方法论，分析了其思想起源与发展脉络，这是相对于国外同类书籍的创新之处。本书的*特点是结合中国金融市场条件，利用计算实验金融方法揭示了中国金融市场的一些异象和规律。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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金融分析的数字视角：理论、方法与实践 在瞬息万变的现代金融世界中，理解和驾驭复杂的数据洪流已成为一项至关重要的技能。从宏观经济预测到微观市场行为的分析，再到风险管理和投资组合构建，金融研究的深度和广度都在不断拓展。而今，当理论模型与现实世界的复杂性产生偏差，当市场数据呈现出非线性和非平稳的特性时，传统的分析工具往往显得力不从心。正是在这样的背景下，计算方法和实验模拟逐渐成为金融研究不可或缺的强大武器，为我们揭示金融市场的内在规律、预测未来走势、以及制定更优化的决策提供了全新的视角和途径。 本书并非一本探讨特定金融工具或市场现象的案例集，而是着力于构建一个金融分析的数字思维框架。我们将深入挖掘计算方法在金融研究中的核心作用，阐述其如何与经典金融理论相互启发、相互印证，并共同推动学科的发展。本书将以一种系统性的、深入浅出的方式，引导读者理解并掌握利用计算工具进行金融研究的方法论，以及这些方法如何在实践中落地生根，解决真实的金融问题。 第一部分：金融理论的计算化审视——模型构建与模拟的基石 在金融理论的殿堂里，理性预期、有效市场假说、资产定价模型等经典理论如同一座座灯塔，指引着研究的方向。然而，现实世界的金融市场远比这些理想化的模型复杂得多。市场参与者的非理性行为、信息不对称、以及突发的“黑天鹅”事件，都可能导致模型预测与实际观测之间的巨大鸿Наи. 这一部分，我们将重点探讨如何利用计算方法来审视和拓展现有的金融理论。 量化模型的构建与求解：从基本的随机过程理论到复杂的动态随机一般均衡（DSGE）模型，我们将解析如何通过编程语言（如Python, R, MATLAB）将这些理论模型转化为可计算的框架。这包括差分方程、偏微分方程的数值求解方法，如有限差分法、有限元法、蒙特卡洛模拟等，它们是理解复杂模型动态行为的关键。例如，在分析期权定价模型时，解析解往往难以获得，但通过蒙特卡洛模拟，我们可以高效地生成大量潜在的价格路径，从而估计期权价值。 agent-based modeling (ABM) 的兴起：区别于宏观、均衡导向的传统模型，ABM 将市场视为由大量相互作用的个体（agents）组成的系统。这些agents拥有各自的规则、策略和信息，它们的局部互动涌现出宏观的市场行为。我们将深入探讨ABM在建模市场泡沫、传染效应、以及投资者异质性等方面的潜力，展示如何通过模拟来观察和理解复杂系统涌现出的行为，这为理解非理性因素在市场中的作用提供了有力工具。 机器学习与金融理论的融合：机器学习算法，如神经网络、支持向量机、决策树等，在数据模式识别和预测方面展现出惊人的能力。本书将探讨如何将这些强大的工具与金融理论相结合。例如，利用机器学习识别可能违反有效市场假说的交易模式，或者用其来改进传统计量经济学模型的残差分析，从而揭示理论模型未能捕捉到的信息。 第二部分：金融数据的挖掘与洞察——从海量信息中提炼价值 金融市场每时每刻都在产生海量的数据，包括价格、交易量、宏观经济指标、公司财报、新闻报道，甚至社交媒体情绪。如何从这些庞杂的数据中有效地提取有价值的信息，是金融研究的核心挑战。这一部分，我们将专注于计算在数据处理、分析和可视化方面的应用。 高效的数据处理与清洗：原始的金融数据往往充斥着缺失值、异常值和格式不一致等问题。本书将介绍利用编程技术（如SQL, Pandas库）进行大规模数据集的导入、清洗、转换和存储的实践方法，确保数据质量是后续分析的基础。 探索性数据分析 (EDA) 的计算化：EDA是理解数据分布、发现潜在关系、以及识别异常模式的重要环节。我们将展示如何利用可视化工具（如Matplotlib, Seaborn）和统计分析包，以交互式的方式探索金融数据的特征，例如绘制价格序列的自相关图、检验收益率的非正态性、以及可视化不同资产之间的协方差矩阵。 时间序列分析的现代方法：金融时间序列具有其特有的非平稳性、异方差性、和自相关性。本书将回顾经典的ARIMA、GARCH模型，并重点介绍更先进的计算方法，如状态空间模型、分位数回归、以及利用深度学习（如LSTM）进行时间序列预测。我们将强调如何选择合适的模型，以及如何通过交叉验证和回测来评估预测性能。 自然语言处理 (NLP) 在金融信息挖掘中的应用：除了结构化数据，非结构化的文本信息（如新闻、财报、分析师报告）也蕴含着丰富的市场信号。我们将介绍NLP技术，如情感分析、主题模型、实体识别等，如何从大量文本数据中提取市场情绪、识别关键信息、以及预测其对资产价格的影响。 第三部分：金融风险的量化与管理——计算驱动的稳健策略 金融风险是金融活动不可避免的组成部分。有效的风险管理需要对各种风险源进行量化，并制定相应的应对策略。这一部分，我们将深入探讨计算在风险计量、压力测试、以及风险对冲方面的作用。 VaR (Value at Risk) 和 ES (Expected Shortfall) 的计算：VaR和ES是衡量市场风险的核心指标。本书将介绍如何利用历史模拟法、参数法、以及蒙特卡洛模拟法来计算不同置信水平下的VaR和ES。我们将强调在不同市场环境下选择最恰当方法的考量。 信用风险的计量与建模：信用风险是银行和金融机构面临的重要风险。我们将探讨信用评分模型的构建，如逻辑回归、决策树、以及利用机器学习方法进行违约概率预测。同时，也会介绍信用评级迁移模型和结构性违约模型的基本原理。 压力测试与情景分析的模拟：在极端市场条件下，传统模型可能失效。本书将展示如何利用计算方法进行压力测试和情景分析，即模拟极端负面事件（如金融危机、政策突变）对投资组合或金融机构的影响，从而评估其稳健性。 基于计算的风险对冲策略：风险对冲的目标是降低或消除不利的价格波动。我们将探讨如何利用期权、期货等衍生品设计对冲策略，并通过数值方法评估对冲效果。例如， Delta对冲、Gamma对冲等动态对冲策略的实现，需要频繁的计算和调整。 第四部分：投资组合优化与算法交易——计算赋能的投资决策 投资组合管理和交易决策是金融实践的核心。计算方法的引入，极大地提升了投资组合的效率和交易策略的智能化水平。这一部分，我们将聚焦于计算在投资组合构建、优化以及算法交易中的应用。 经典与现代投资组合理论的计算实现：从Markowitz的均值-方差优化到Black-Litterman模型，我们将展示如何利用数值优化算法（如二次规划、线性规划）来构建满足特定风险偏好的最优投资组合。 因子模型与资产配置：因子模型（如Fama-French三因子模型）是理解资产收益来源的重要工具。本书将介绍如何利用统计方法识别和量化不同因子，并将其应用于资产配置决策。 量化交易策略的开发与回测：量化交易利用预设的算法来执行交易。我们将探讨不同类型的量化交易策略，如趋势跟踪、均值回归、套利交易等，以及如何利用历史数据对这些策略进行严格的回测，评估其盈利能力和风险。 高频交易的计算挑战与机遇：高频交易依赖于极快的交易速度和复杂的算法。虽然本书不直接教授具体的编程代码，但会探讨高频交易背后的计算挑战，如延迟、数据同步、以及高吞吐量处理的需求，并介绍一些基本的交易执行算法。 结语：拥抱计算，驱动金融创新 金融的未来，无疑是计算驱动的。从理论的革新到实践的落地，计算实验金融研究提供了一个强大的工具箱和一种全新的思维方式。本书旨在为读者建立一个坚实的理论基础和实践导向的认知框架，使之能够自信地运用计算工具，深入探索金融世界的奥秘，应对复杂多变的挑战，最终做出更明智、更具前瞻性的决策。通过掌握这些方法，您将能够更好地理解金融市场的动态，更有效地管理风险，并最终在竞争激烈的金融领域中占据先机。

评分☆☆☆☆☆

这本书对我最大的启发，在于它将抽象的金融理论与具体的计算方法紧密地结合起来。我一直觉得，金融理论如果不能通过实践来验证，就显得有些空中楼阁。而这本书，恰恰提供了一条将理论转化为实践的清晰路径。它似乎在告诉我们，我们可以利用强大的计算能力，将那些复杂的数学模型和统计方法，应用到真实的金融市场数据中，通过一次次的模拟和实验，来检验理论的有效性，甚至发现新的规律。我猜想，书中可能涉及了许多前沿的计算技术，比如机器学习在量化交易中的应用，或者高性能计算在金融风险管理中的作用。这些内容，对于像我这样希望掌握现代金融研究工具的学习者来说，无疑是极具吸引力的。它让我看到，金融研究的未来，正是在于这种跨学科的融合，在于将计算的力量注入到金融分析的血液之中，从而驱动金融创新和理论的进步。

评分☆☆☆☆☆

我印象最深的是这本书所传递的严谨治学态度。作为一个对金融研究充满热情的学生，我常常苦于理论与实践之间的鸿沟。而这本书，似乎正是一座连接两者的桥梁。它不仅仅是陈述一些金融理论，而是以一种“研究”的姿态，深入到计算实验的每一个细节。我可以想象，作者在设计和执行这些实验时，必然经历了一个漫长而细致的过程，包括数据收集、模型构建、算法优化、结果验证等等。每一个环节都凝聚着科学的严谨和对细节的极致追求。这种对“研究”本身的重视，让我看到了金融学作为一门科学的严肃性，也让我明白，真正的金融研究，不是纸上谈兵，而是需要通过实际的计算和实验来检验和修正理论。这本书的价值，不在于提供现成的答案，而在于它展现了一种探索未知、求真务实的科学精神，这对于任何一个希望在金融领域有所作为的人来说，都是一笔宝贵的精神财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当吸引人，深邃的蓝色背景搭配着简洁却富有力量的金色字体，让人一眼就感受到它在学术领域的庄重与专业。我是一名对量化投资充满好奇的学习者，虽然我还没有机会深入阅读书中的具体内容，但仅仅从它的标题——“计算实验金融研究”——以及ISBN号，就勾勒出了一个充满探索性的学术世界。我设想，这本书很可能是一扇通往现代金融前沿的窗口，通过计算和实验的方法来解构复杂的金融现象。我猜想，作者团队一定是在金融理论的基石之上，运用了强大的计算工具，或许是Python、R或者MATLAB，来进行大量的模拟和回溯测试，以求证那些抽象的金融模型在真实市场中的表现。这种研究方式，与我以往接触的纯理论书籍或历史分析有着截然不同的视角，它强调的是动态的、数据驱动的洞察，而非静态的逻辑推演。对于我这样希望在金融领域有所建树的人来说，拥有这样一本能够引领我进行前沿研究的书籍，无疑是一种巨大的激励，它暗示了金融研究的未来方向，以及掌握先进技术工具的重要性。我非常期待能够通过它，理解如何将复杂的数学模型转化为可执行的交易策略，如何利用大数据来发现市场的不对称性，以及如何进行严谨的风险管理。

评分☆☆☆☆☆

读这本书的经历，对我而言，更像是一次思维的重塑之旅。我一直认为金融市场是一个充满魅力的复杂系统，而这本书提供的“计算实验”视角，则让我得以窥探其运作的深层逻辑。书中的研究方法，摆脱了传统金融学过于依赖宏观经济指标或静态理论的束缚，转而关注通过计算机模拟和数据分析来揭示市场微观结构的动态变化。我尝试去理解，作者是如何设计实验来验证各种金融理论的有效性的，例如，他们是否使用了蒙特卡洛模拟来评估衍生品定价模型的鲁棒性，或者通过agent-based modeling来研究市场参与者的行为如何集体涌现出宏观的交易模式。这种实验性的研究方法，让我感觉到金融学不再是枯燥的公式堆砌，而是一门可以通过实践和验证来不断逼近真理的学科。它鼓励我跳出固有的思维框架，用一种更具批判性和创新性的方式去审视金融市场的每一个细节，去探索那些隐藏在海量交易数据背后的规律。我认为，掌握这种计算实验的研究范式，对于理解金融市场的未来发展趋势，以及开发更具竞争力的金融产品和策略，至关重要。

评分☆☆☆☆☆

从这本书的标题中，我感受到了一种探索未知领域的勇气和决心。金融市场本身就是一个极其复杂且动态变化的环境，而“计算实验”这种研究方法，则赋予了我们一种全新的视角去理解它。我设想，作者们一定是深入到金融市场的细枝末节，通过设计精巧的计算实验，来模拟和分析市场行为的各种可能性。这种研究方式，不同于传统的理论推演，它更注重数据的驱动和实证的检验，能够更直观地展现出金融模型的局限性以及市场的非理性因素。这本书，仿佛是一本指南，指引我们如何用科学的、实验性的思维去理解金融市场的复杂性，如何利用计算工具来发现那些隐藏在数据背后的模式和规律。对于我这样渴望深入理解金融市场运作机制的学习者来说，它提供了一种极具吸引力的探索路径，让我看到了金融研究的无限可能，以及计算科学在其中扮演的关键角色。