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[美] 蔡瑞胸 著

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店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111435068

商品编码：1051994095

出版时间：2013-10-01

作  者:(美)蔡瑞胸 著作 李洪成,尚秀芬,郝瑞丽 译者 定  价:69 出 版 社:机械工业出版社 出版日期:2013年10月01日 页  数:305 装  帧:平装 ISBN:9787111435068 ●暂无

内容简介

暂无

深度挖掘：金融市场预测与风险管理 前言：数据驱动决策的时代浪潮 在当代金融领域，信息已然成为比资本更为稀缺和宝贵的资源。随着金融市场的日益复杂化、全球化和数字化，传统的依赖经验和直觉的决策模式正面临严峻的挑战。高频交易、量化投资、金融科技（FinTech）的蓬勃发展，无不指向一个核心需求：如何从海量的、多维度的数据流中，精准地提取有效信号，从而在瞬息万变的金融环境中保持竞争优势。 本书并非聚焦于R语言的特定编程技巧，而是致力于构建一个宏大且实用的金融数据分析与建模框架。我们深入探讨如何将严谨的数学理论、前沿的统计学方法与真实的金融数据相结合，实现对市场行为的深入洞察、对资产价格的有效预测以及对系统性风险的精确量化。本书的目标读者是希望从根本上理解金融数据内在结构、掌握高级分析工具，并能独立设计和实施复杂量化策略的专业人士、研究人员及高阶学生。 第一部分：金融数据的本质与预处理 金融数据拥有其独特的属性——非平稳性、高噪音、尖峰厚尾以及复杂的时序依赖性。理解这些特性是进行有效分析的前提。 第一章：金融时间序列的特性与挑战 本章首先梳理了金融数据，如股票价格、交易量、波动率和宏观经济指标的类型、来源和结构。重点分析了金融时间序列区别于自然科学数据的核心特征： 随机游走与有效市场假说（EMH）的实证检验： 探讨价格序列是否满足随机性，以及技术分析信号的预测效力。 波动率聚集现象（Volatility Clustering）： 解释高波动率时期倾向于持续出现，低波动率时期也倾向于持续的现象，这是构建任何风险模型的基础。 非常态分布与厚尾现象： 分析收益率分布的尖锐峰值和极端事件（黑天鹅）发生的频率远高于正态分布的预测，引出需要非常态模型进行刻画。 数据清洗与缺失值处理的高级策略： 针对金融数据，如停牌数据、数据异常值（Outliers）的处理，介绍基于领域知识和高频数据的插值技术，而非简单的均值替代。 第二章：高频数据与微观结构分析 随着 Tick-by-Tick 数据的普及，理解交易的微观结构至关重要。本章超越了日线数据，进入了更精细的时间粒度。 订单簿动力学（Order Book Dynamics）： 详细剖析限价委托簿的结构、买卖价差（Bid-Ask Spread）的形成机制及其对流动性和定价的影响。 交易成本的量化与分解： 将隐性成本（如冲击成本）与显性成本分离，为最优执行策略提供数据基础。 高频数据的采样与降噪技术： 如何有效从 Tick 数据中构建具有统计意义的聚合数据（如成交量加权平均价 VWAP，到达时间间隔等），避免时间粒度选择带来的偏差。 第二部分：先进的统计建模与波动率估计 有效预测未来表现，必须依赖对当前不确定性的精准度量——即波动率。本部分专注于时间序列建模的进阶应用。 第三章：GARCH族模型及其扩展应用 广义自回归条件异方差（GARCH）模型是波动率建模的基石。本书将全面探讨其变体及其在金融风险管理中的实战应用。 ARCH, GARCH, GJR-GARCH 与 EGARCH： 深入理解杠杆效应（Leverage Effect）如何通过非对称模型捕捉，即负向冲击（股价下跌）比同等幅度的正向冲击引起更大的未来波动。 随机波动率模型（Stochastic Volatility, SV）： 介绍允许波动率本身服从随机过程的模型，突破传统GARCH模型的限制，以更精细的方式刻画波动率的动态性。 多变量 GARCH 模型（Multivariate GARCH）： 如何同时建模和预测多资产组合的协方差矩阵，这是构建有效套利和对冲策略的关键，例如动态条件相关性 DCC-GARCH 模型。 第四章：状态空间模型与卡尔曼滤波 当金融系统的潜在驱动因素不可直接观测时，状态空间模型提供了一种强大的估计潜在状态变量的方法。 金融因子模型的重构： 利用卡尔曼滤波技术动态估计资产定价模型（如Fama-French三因子模型）中的潜在因子载荷和时间变异的因子风险溢价。 实时系统参数估计： 探讨如何利用观测数据实时追踪市场状态（如隐藏的制度变化、市场摩擦力的变化），并据此调整交易或风险敞口。 第三部分：风险量化与压力测试 风险管理是金融机构生存的生命线。本部分聚焦于如何从数据中提炼风险度量，并对极端情景进行预演。 第五章：极值理论与尾部风险度量 正态分布在描述市场极端事件时严重低估了风险。极值理论（Extreme Value Theory, EVT）是量化尾部风险的科学工具。 广义帕累托分布（GPD）的拟合： 介绍如何利用EVT方法，在给定的高置信水平下（如99%或99.9%），准确估计资本充足率所需的风险价值（Value-at-Risk, VaR）。 预期缺口（Expected Shortfall, ES）： 对比VaR的局限性，重点阐述ES作为更优的相容一致风险度量（Coherent Risk Measure）的计算和应用，尤其是在应对市场崩溃时的重要性。 第六章：信用风险的建模与蒙特卡洛模拟 信用风险分析需要处理依赖结构和违约概率的联合估计。 相关性与依赖结构： 介绍Copula函数在联合建模违约事件中的应用，如何超越简单的皮尔逊相关性来捕捉尾部依赖性（即在危机时刻，所有资产倾向于同时恶化）。 动态信用风险模型： 探讨基于资产价值（如Merton模型）的违约概率随时间变化的建模框架，以及如何使用蒙特卡洛模拟来评估复杂的衍生品组合的信用风险暴露。 第四部分：机器学习在金融预测中的应用 本书并不局限于传统计量经济学方法，更积极地探索现代计算智能工具如何增强金融预测能力。 第七章：监督学习在价格预测中的应用 如何将回归和分类问题应用于资产回报率和市场方向的预测，同时应对数据稀疏性和模型过拟合的挑战。 特征工程的艺术： 深入探讨如何从原始数据中构建有效的预测因子（Features），包括技术指标、市场情绪指标、以及从新闻文本中提取的结构化特征。 提升树模型（Gradient Boosting）与集成学习： 探讨XGBoost、LightGBM等在预测市场转向点（Turning Points）上的优越性，以及如何通过交叉验证和正则化策略构建稳健模型。 第八章：无监督学习与市场分割 在没有明确标签的情况下，无监督学习用于揭示市场潜在的结构和不变的模式。 聚类分析（Clustering）在资产组合中的应用： 使用K-Means或层次聚类方法，根据资产的历史表现、因子暴露或相关性结构，对资产池进行有效划分，以实现分散化投资。 主成分分析（PCA）与因子提取： 如何利用PCA降维技术，从数百个宏观经济或市场指标中，提取出驱动资产价格变动的少数关键“隐性因子”，简化后续的预测模型。 结语：构建稳健的量化分析流程 本书的最后将强调，数据分析不是孤立的建模过程，而是一个完整的、迭代的流程。我们总结了如何从问题定义、数据采集、特征工程、模型构建、回溯测试（Backtesting）到最终部署的全过程管理。重点论述了在金融领域中，模型风险的识别与管理，以及如何通过稳健性检验（Robustness Checks）确保分析结论在不同市场条件下的可靠性。通过本书的学习，读者将能够掌握一套全面的、面向实战的金融数据科学工具箱，为在复杂市场中做出更明智的、基于证据的决策奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在金融行业摸爬滚打多年的从业者，我一直对如何更有效地利用数据来辅助决策感到困惑。市面上关于金融分析的书籍很多，但很多要么过于理论化，要么过于注重某个特定领域，缺乏系统性和实操性。《金融数据分析导论:基于R语言》这本书，则恰恰填补了这个空白。它以R语言为载体，将抽象的金融概念和复杂的分析方法落地，提供了一套完整的解决方案。我特别喜欢书中对实际金融案例的分析，作者没有回避现实中的复杂性，而是通过循序渐进的方式，展示了如何将理论知识应用于解决实际业务问题。例如，在风险管理章节，书中详细讲解了如何使用R语言构建 VaR 模型，并对不同情况下的结果进行解读，这对于我日常工作中评估和管理风险非常有启发。而且，书中对数据可视化工具的运用也让我印象深刻，生动形象的图表能够更直观地展示数据特征和分析结果，大大提升了沟通效率。总而言之，这本书不仅是学习金融数据分析的绝佳教材，更是帮助我提升工作效率和决策水平的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的是太棒了！作为一个对金融领域一直充满好奇，但又有些望而却步的初学者，我常常被各种复杂的模型和冰冷的数字吓退。直到我遇到了《金融数据分析导论:基于R语言》，一切都变得不一样了。作者的讲解方式真的非常亲切，就像一位经验丰富的导师，耐心地引导我一步步走进金融数据分析的世界。开篇就用非常生动的例子，解释了为什么学习金融数据分析如此重要，以及它在现实世界中的应用场景，比如如何通过分析股票数据来预测市场趋势，或者如何评估风险。我特别喜欢书中关于R语言入门的部分，作者没有直接丢给我们一大堆枯燥的代码，而是从最基础的安装、数据类型讲起，并且结合金融数据分析的实际需求，逐步介绍常用的R包和函数。每一章的学习都给我带来满满的成就感，我能清晰地看到自己对R语言和金融概念的理解在不断加深。那些曾经让我头疼的统计学概念，在作者的解读下也变得清晰易懂，不再是抽象的数学公式，而是可以实际操作、解决问题的工具。读这本书的过程，更像是一次愉快的探索旅程，而不是艰苦的啃书过程。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度和广度都超出了我的预期！我本来以为这只是一本简单的R语言入门教材，但它却为我打开了金融数据分析的一扇新大门。书中不仅涵盖了R语言的基础知识，更重要的是，它将R语言与金融领域的实际应用紧密结合，让我看到了学习编程的真正价值。作者在讲解每一个金融概念的时候，都会辅以相应的R语言代码示例，而且这些代码都经过了精心的设计，简洁高效，易于理解和模仿。我特别喜欢书中关于机器学习在金融领域的应用章节，作者介绍了如回归、分类、聚类等常用算法，并展示了如何在R语言中应用这些算法来解决实际的金融问题，例如信用评分、欺诈检测等。这些内容让我看到了金融数据分析的巨大潜力，也激发了我进一步深入学习的动力。这本书让我觉得，金融数据分析不再是遥不可及的专业领域，而是可以通过努力学习掌握的实用技能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计真是太赞了，非常适合像我这样想要系统性地学习金融数据分析的人。从最基础的数据获取和清洗开始，到各种经典的金融模型，再到如何用R语言实现这些模型并进行结果解读，整个流程一气呵成，逻辑性极强。我尤其欣赏作者在讲解各个金融模型时，不仅给出了理论上的解释，更重要的是详细演示了如何在R语言中进行编程实现。比如在讲解时间序列分析时，书中有好几个实操案例，从数据的导入、预处理，到ARIMA模型的拟合、诊断，再到模型预测，每一步都清晰可见，我跟着敲代码，完全没有感到迷茫。而且，作者并没有局限于介绍某个单一的模型，而是涵盖了从回归分析、因子分析，到更复杂的金融衍生品定价模型等多个方面，让我对金融数据分析的广度和深度有了全面的认识。这本书让我明白，金融数据分析不仅仅是掌握几行代码，更重要的是理解背后的金融逻辑和统计原理，然后巧妙地将它们结合起来。读完之后，感觉自己已经具备了独立进行初步金融数据分析的能力，这让我对未来在金融行业的职业发展充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始拿到这本书的时候，我担心会很难，毕竟我对R语言的了解仅限于皮毛，金融知识也相对有限。但读进去之后，才发现我的担心完全是多余的。作者的写作风格非常独特，他用一种非常接地气的方式，把那些看似高深的金融理论和统计方法，转化成了容易理解的语言。书中的每一个例子都非常贴切，让我能迅速联想到生活中的场景，从而更好地理解概念。我印象最深刻的是关于投资组合优化的部分，作者不仅解释了均值-方差模型背后的原理，还详细演示了如何用R语言来实现，并给出了代码和结果的解读。这让我第一次真正理解了“风险分散”在量化投资中的实际意义。更让我惊喜的是，书中还穿插了一些关于数据质量和分析伦理的讨论，这让我认识到，在进行金融数据分析时，严谨性和诚信同样重要。这本书让我对金融数据分析产生了浓厚的兴趣，并且让我觉得，原来掌握这项技能并没有想象中那么难。

评分☆☆☆☆☆

学习R语言的专业书，打折很实惠。

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内容还可以。

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好好好好好好好好好好好

评分☆☆☆☆☆

买了视频，讲的就是这本书。很好。很实用

评分☆☆☆☆☆

不错的小东东，家人喜欢

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包装的很不错，书质也很好

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

这本书是上课用的课本，好好学习吧

评分☆☆☆☆☆

不错的小东东，家人喜欢