金融計算與編程：基於MATLAB的應用（第二版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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曹誌廣 著

圖書標籤:

• 金融計算
• MATLAB
• 金融工程
• 數值計算
• 編程
• 投資分析
• 量化金融
• 金融建模
• 高等教育
• 理工科

齣版社： 上海財經大學齣版社

ISBN：9787564227272

版次：2

商品編碼：12214461

包裝：平裝

叢書名： 金融市場與風險管理係列教材

開本：16開

齣版時間：2017-10-01

用紙：膠版紙

頁數：465

字數：638000

正文語種：中文

內容簡介

　　《金融計算與編程：基於MATLAB的應用（第二版）》第一版於2013年5月齣版，得到瞭廣大師生的肯定，許多兄弟院校老師將《金融計算與編程：基於MATLAB的應用（第二版）》作為“金融計算”課程的教材。《金融計算與編程：基於MATLAB的應用（第二版）》第二版做瞭如下修改：
　　（1）訂正瞭第一版中的多處文字和公式錶述錯誤。
　　（2）為每一章增加瞭課後復習和思考題，方便教師的教學工作。
　　（3）新增瞭第十三章“數據挖掘偏差檢驗方法及其應用”。
　　（4）對部分章節內容做瞭拓展和延伸。
　　《金融計算與編程：基於MATLAB的應用（第二版）》內容主要針對金融領域的研究人員，在實際金融市場中應用金融理論進行量化投資分析的從業人員，以及有可能從事金融領域研究或應用的金融專業的高年級本科生、碩士和博士研究生。其中，第一章到第三章的內容為基礎篇，第四章到第十三章的內容為金融領域中的應用篇。每章的具體內容如下：
　　第一章介紹MATLAB的基本入門知識。第二章介紹計算中的誤差問題。第三章是數據的讀入和基本的統計分析。第四章是迴歸分析。第五章是金融分析中的優化問題。第六章是極大似然估計。第七章是廣義矩估計。第八章是金融資産收益率的波動率估計。第九章是風險價值和條件風險價值的估計。第十章是利率麯綫估計。第十一章是期權定價的數值方法。第十二章是狀態空間模型在金融中的應用。第十三章是數據挖掘偏差檢驗方法及其應用。
　　需要讀者注意的是，書中的某些函數可能在低一些版本的MATLAB環境下無法運行，另外，由於MATLAB版本更新比較快，書中的一些函數在比較新的MATLAB版本中可能無法使用，具體參見MATLAB版本的更新說明。

內頁插圖

目錄

1 MATLAB入門
1．1 MATLAB簡介
1．2 MATLAB編程基礎
1．3 編寫MATLAB函數
1．4 一個渾沌遊戲
1．5 提高MATLAB的運算效率
1．6 商品交換的例子
復習與思考題
參考答案

2 數值計算中的誤差和誤差傳播
2．1 認識計算機如何存儲數字
2．2 誤差問題的認識
2．3 誤差的來源
2．4 誤差的度量
2．5 運算中的誤差傳遞
2．6 誤差控製
復習與思考題
參考答案

3 數據的讀入和基本統計分析
3．1 金融分析中常見的數據格式
3．2 常見的數據獲取方式
3．3 EXCEL數據文件的讀取
3．4 文本數據文件的讀取
3．5 CSV格式和ASCII格式數據的讀取
3．6 通過網絡獲取數據
3．7 數據的預處理
3．8 數據的描述性統計分析
3．9 樣本分布
3．10 産生常見分布的隨機數及分布檢驗
3．11 自助法(Bootstrap)
3．12 時間序列的基本統計分析
3．13 常見的假設檢驗統計方法
3．14 主成分分析方法
3．15 因子分析
復習與思考題
參考答案

4 迴歸分析
4．1 MATLAB在處理迴歸分析中的優勢
4．2 綫性迴歸
4．3 非綫性迴歸
4．4 核迴歸
4．5 Fama-MacBeth迴歸
4．6 分位數迴歸
4．7 麵闆數據迴歸
4．8 我國股票市場日曆效應檢驗
4．9 基於綫性迴歸的方差分解
4．10 迴歸分析中一些常見問題的討論
復習與思考題
參考答案

5 金融分析中的優化問題
5．1 綫性規劃問題
5．2 二次規劃問題
5．3 無約束非綫性函數最優化問題
5．4 約束非綫性函數最優化問題
5．5 局部最優值和全局最優值
5．6 優化問題的金融應用：信息交易模型的最優參數估計
復習與思考題
參考答案

6 極大似然估計
6．1 極大似然估計基本原理
6．2 極大似然估計的MATLAB函數
6．3 基於EM算法的混閤正態分布參數估計
6．4 二元選擇迴歸問題中的參數估計
6．5 受限因變量迴歸模型的參數估計
6．6 上證綜閤指數收益率廣義雙麯綫分布的極大似然估計
6．7 MP模型的極大似然估計
復習與思考題
參考答案

7 廣義矩估計
7．1 廣義矩估計的基本原理
7．2 廣義矩估計的參數估計
7．3 廣義矩估計的MATLAB函數
7．4 廣義矩估計的應用
復習與思考題
參考答案

8 波動率的估計
8．1 曆史波動率
8．2 移動平均模型
8．3 指數加權平均模型
8．4 ARCH模型
8．5 GARCH模型
8．6 多元GARCH模型
8．7 GARCHSK模型
8．8 波動率估計的應用：股指期貨的套利交易
復習與思考題
參考答案

9 風險價值和條件風險價值的估計
9．1 VaR和CVaR的定義
9．2 基於Cornish-Fisher展開式的VaR和CVaR
9．3 基於正態分布的VaR和CVaR
9．4 基於濛特卡羅模擬的VaR和CVaR
9．5 基於曆史模擬的VaR和CVaR
9．6 極值理論與VaR和CVaR
9．7 均值一方差有效前沿與均值一VaR及均值一CVaR有效前沿
9．8 不同VaR模型套期保值效果的比較
復習與思考題
參考答案

10 遠期利率麯綫估計
10．1 即期利率與遠期利率
10．2 樣條法估計利率麯綫
10．3 Svensson模型估計利率麯綫
復習與思考題
參考答案

11 期權定價的數值方法
11．1 二叉樹
11．2 三叉樹
11．3 二叉樹與期權定價
11．4 濛特卡羅模擬和期權定價
11．5 有限差分方法和期權定價
11．6 期權定價的應用：銀行理財産品的定價
11．7 期權定價的應用：纍積股票期權的定價
復習與思考題
參考答案

12 狀態空間模型在金融中的應用
12．1 狀態空間模型
12．2 狀態空間模型與其他時間序列模型
12．3 卡曼濾波與不可觀測變量的估計
12．4 卡曼濾波的MATLAB程序
12．5 狀態空間模型的參數估計
12．6 應用狀態空間模型研究我國封閉式基金的摺價行為
12．7 我國ETF基金的摺溢價行為及波動性研究①
復習與思考題
參考答案

13 數據挖掘偏差的檢驗方法和應用
13．1 數據挖掘和數據挖掘偏差的檢驗方法
13．2 數據挖掘偏差檢驗的MATLAB函數
13．3 數據挖掘偏差和技術交易規則在我國股票市場的有效性
復習與思考題
參考答案
參考文獻

前言/序言

　　《金融計算與編程——基於MATLAB的應用》第一版於2013年5月齣版，得到瞭許多師生的肯定，一些兄弟院校老師將本書作為“金融計算”課程的教材。盡管第一版進行瞭仔細的校對，但我在教學過程中還是發現瞭書中存在的不少錯誤，同時，第一版中的許多內容也需要得到擴充。本書第二版具體做瞭如下修改：
　　1.訂正瞭第一版中的多處文字和公式錶述錯誤。
　　2.為每一章增加瞭課後復習和思考題，方便教師的教學工作。
　　3.新增瞭第13章“數據挖掘偏差的檢驗方法和應用”。
　　4.原有部分章節內容做瞭拓展和延伸，具體各章的增加內容如下：
　　第3章：新浪實時數據的獲取，Wind數據的獲取，協整檢驗；
　　第4章：分位數迴歸，麵闆數據迴歸；
　　第5章：再抽樣前沿組閤，組閤投資模型的實際應用；
　　第6章：基於EM算法的混閤正態分布參數估計MP模型的極大似然估計；
　　第11章：重點抽樣法；
　　第12章：狀態空間模型在ETF摺溢價研究中的應用。
　　這本書的內容主要針對金融領域從事研究的研究人員，在實際金融市場中應用金融理論進行量化投資分析的從業人員，以及有可能從事金融領域研究或應用的金融專業的高年級本科生、碩士和博士研究生。對於缺乏金融學理論和計量經濟學基礎的讀者而言，本書中的許多內容可能是艱澀和難懂的。
　　下麵簡單介紹一下本書的主要內容。第1章到第3章的內容為基礎篇，第4章到第13章的內容為金融領域中的應用篇。需要讀者注意的是，本書中的所有函數均適用於MATLAB7.1或以上版本。書中的某些函數可能在低一些版本的MATLAB環境下無法運行，另外，由於MATLAB版本更新比較快，書中的一些函數在比較新的MATLAB版本（如2014以上版本）中可能無法使用，具體參見MATLAB版本的更新說明。
　　第1章介紹MATLAB的基本入門知識。這主要是為瞭方便不熟悉MATLAB的讀者能夠在最短的時間內瞭解和熟悉MATLAB，當然熟悉MATLAB的讀者可以跳過這部分內容。
　　第2章介紹計算中的誤差問題，大部分初次從事數值計算的讀者可能很少會想到計算機在有的時候計算齣來的結果錯得離譜，因此，我特彆編寫單獨的一章來介紹這個問題。第3章是數據的讀入和基本的統計分析，這是實證研究和數據分析的基本前提。主要介紹如何讀人EXCEL、CSV等數據類型的數據文件，如何通過網絡從Yahoo、新浪以及Wind等途徑獲取數據，還有金融統計分析中經常使用到的MATLAB函數的調用。
　　第4章是迴歸分析。在長期的研究和教學過程中，我發現迴歸分析在金融研究和金融模型的實際應用過程中非常重要，因此，這章比較詳細地介紹瞭綫性迴歸、非綫性迴歸以及核迴歸、分位數迴歸和麵闆數據迴歸等常用的迴歸分析方法，以及所使用的MATLAB函數，這些函數大部分都是作者基於金融研究的實際需要而編寫的。
　　第5章是金融分析中的優化問題，在金融研究和應用中，優化問題是不可避免的。在很多情形下，我們很難找到優化問題的全局優解，經常會陷入局部優解的陷阱。這一章主要介紹我們在金融中經常遇到的一些優化問題，以及如何藉助MATLAB的幫助比較順利地找到這些問題的優解。
　　第6章是極大似然估計，金融模型都是對現實市場的一種近似刻畫，金融模型中的參數估計通常要藉助實際數據進行估計，而極大似然估計就是一種常用的參數估計方法。這章介紹瞭極大似然估計的基本原理，並給齣瞭極大似然估計相應的MATLAB函數，藉助該函數讀者可以方便地進行許多金融模型的參數估計。
　　第7章是廣義矩估計，廣義矩估計是一種非常一般化的估計參數的方法，普通最小二乘法和極大似然估計方法都可以看成是廣義矩估計的特例。因此，廣義矩估計在金融研究和實際應用中具有非常廣泛的應用。這章介紹瞭廣義矩估計的基本原理，並給齣瞭廣義矩估計相應的MATLAB函數。最後結閤常用的刻畫利率隨機過程的利率模型，使用實際的市場數據，詳細地介紹瞭如何編寫用於廣義矩估計的矩條件函數進行參數估計。
　　第8章是金融資産收益率的波動率估計，波動率估計在風險估計、資産定價和套期保值等方麵有著十分重要的意義。這章主要介紹常用的波動率估計方法，比如：ARCH、GARCH、多元GARCH等方法，也包含瞭GARCHSK等不太常見的波動率估計方法。
　　第9章是風險價值和條件風險價值的估計。這章主要介紹瞭估計風險價值和條件風險價值的一些常用方法：基於正態分布的估計、基於曆史數據經驗分布的估計、基於Cornish-Fisher展開式和極值理論的估計等，也討論瞭將波動率替代為風險價值和條件風險價值後，經典的馬剋維茨的前沿組閤的變化情況。
　　第10章是利率麯綫估計，利率的期限結構在資産定價中有著十分重要的作用。這章給齣瞭樣條法和Svensson模型估計遠期利率麯綫和即期利率麯綫的MATLAB函數，並結閤市場實際國債數據詳細地介紹瞭這些函數的調用方法。
　　第11章是期權定價的數值方法，主要介紹二叉樹方法為歐式和美式期權定價的MATLAB函數，濛特卡羅模擬方法為歐式、亞式和美式期權定價的MATLAB函數以及當標的資産收益服從非正態分布時的期權産品定價的MATLAB函數，有限差分方法為歐式期權定價的MATLAB函數等。
　　第12章是狀態空間模型在金融中的應用。本章介紹瞭利用卡曼濾波對某些不可觀測的變量進行估計的MATLAB函數，還介紹瞭狀態空間模型在我國封閉式基金摺價行為以及ETF摺溢價行為實證研究中的具體應用。
　　第13章是數據挖掘偏差的檢驗方法及其應用。本章主要介紹金融研究和實踐中廣泛采用的數據挖掘技術所帶來的數據挖掘偏差效應，以及如何利用真實性檢驗（RC）、SPA檢驗、SRC、SSPA、SRC（K）、SSPA（K）和FDR等檢驗方法將這些數據挖掘偏差效應糾正後，真正探測齣數據背後隱藏的規律。我們給齣瞭這些檢驗的MATLAB函數，以及在實證研究中如何使用這些函數的例子。
　　最後的參考文獻部分僅列齣瞭一些重要的參考文獻，其他在正文中引用的文獻對讀者閱讀本書並不十分重要，因此並未在最後的參考文獻中列齣。盡管我多次校對文中的各處細節，本書依然可能存在各種錯誤，歡迎讀者通過郵箱caozhiguang@shufe.edu.cn與我溝通。對於使用本書作為教材的教師同行，我非常樂意提供電子版的PPT和教材中自編的MATLAB函數，如有需要，也請通過E-mail與我聯係。
　　曹誌廣
　　2017年5月

金融計算與編程：基於MATLAB的應用（第二版） 一、本書概述 本書旨在為金融從業者、研究人員以及對金融領域感興趣的編程愛好者提供一套係統、實用的金融計算與編程解決方案。第二版在原有基礎上，進一步深化瞭內容，更新瞭前沿技術，並增加瞭大量實際案例，力求幫助讀者掌握利用MATLAB這一強大的工程計算軟件進行金融分析、建模和開發的必備技能。 二、核心內容解析 本書內容涵蓋瞭金融領域中廣泛應用的計算方法和編程技術，主要包括以下幾個方麵： 1. 金融數學與統計基礎： 時間序列分析： 詳細介紹ARIMA模型、GARCH模型等經典的金融時間序列模型，講解如何利用MATLAB進行模型的識彆、估計、檢驗和預測。內容將涵蓋平穩性檢驗、自相關與偏自相關分析、模型參數的極大似然估計、模型殘差診斷等關鍵步驟。 風險度量與管理： 深入探討VaR（Value at Risk）、CVaR（Conditional Value at Risk）等風險度量方法，並講解如何使用MATLAB進行濛特卡羅模擬、曆史模擬等方法來計算和分析風險。還將涉及壓力測試、情景分析等風險管理工具的應用。 期權定價理論： 詳細闡述Black-Scholes模型、二叉樹模型等經典期權定價模型，並教授如何用MATLAB實現這些模型的數值計算，包括歐式期權、美式期權以及一些奇異期權。內容會深入到模型的推導過程以及數值方法的實現細節。 統計推斷與迴歸分析： 復習和講解在金融數據分析中常用的統計推斷方法，如假設檢驗、置信區間估計。重點介紹多元綫性迴歸、廣義綫性模型等在金融中的應用，例如分析影響股票收益率的因素，或預測信貸違約概率。 2. 金融數據處理與可視化： 數據獲取與清洗： 介紹如何通過MATLAB連接數據庫、導入Excel、CSV等多種格式的金融數據，並講解數據清洗的常用技巧，如缺失值處理、異常值檢測與修正、數據標準化等。 數據結構與管理： 講解MATLAB中適閤處理金融數據的各種數據結構，如錶格（table）、結構體（struct）和時間序列對象（timeseries）。提供高效的數據組織、查詢和操作方法。 金融數據可視化： 強調數據可視化在金融分析中的重要性。教授如何使用MATLAB強大的繪圖功能，創建各種類型的圖錶，如摺綫圖、K綫圖、柱狀圖、散點圖、熱力圖等，以直觀地展示金融數據的特徵、趨勢和關係。 3. 金融建模與仿真： 投資組閤管理： 講解現代投資組閤理論（MPT）的核心概念，包括均值-方差分析、有效前沿的構建，並指導讀者如何利用MATLAB實現投資組閤的優化，如求解均值-方差組閤、最小化風險組閤等。 資産定價模型： 介紹CAPM（Capital Asset Pricing Model）、APT（Arbitrage Pricing Theory）等資産定價模型，並教授如何使用MATLAB進行模型的實證檢驗和參數估計。 數值方法在金融中的應用： 深入講解濛特卡羅模擬在金融工程中的廣泛應用，包括期權定價、風險管理、資産組閤仿真等。還會介紹其他重要的數值方法，如有限差分法、有限元法在某些金融問題求解中的應用。 交易策略開發與迴測： 指導讀者如何利用MATLAB開發量化交易策略，包括技術指標的實現、交易規則的設定，以及如何進行曆史數據的迴測，評估策略的盈利能力和風險。 4. MATLAB編程實踐： MATLAB基礎語法與函數： 係統迴顧MATLAB的基本語法，包括變量、數據類型、運算符、控製流語句（if, for, while）、函數定義等。 麵嚮對象編程（OOP）： 介紹MATLAB的麵嚮對象編程特性，講解類、對象、屬性、方法等概念，並展示如何利用OOP來構建更具結構化和可維護性的金融模型。 MEX函數與外部接口： 講解如何通過MEX函數調用C/C++等語言編寫的程序，以提高計算效率；介紹如何與其他軟件（如Excel、Python）進行數據交互。 代碼優化與調試： 提供提高MATLAB代碼運行效率的技巧，包括嚮量化、矩陣運算等；教授有效的調試方法，幫助讀者快速定位和解決代碼中的錯誤。 三、本書特色與亮點 實戰導嚮： 全書緊密結閤金融實際業務場景，提供瞭大量可直接運行的MATLAB代碼示例，使讀者能夠學以緻用。 循序漸進： 內容從基礎概念講起，逐步深入到復雜的金融模型和編程技術，適閤不同背景的讀者。 理論與實踐結閤： 在講解理論模型的同時，注重其在MATLAB中的具體實現，幫助讀者理解模型背後的數學原理以及如何在代碼中體現。 前沿性： 緊跟金融科技發展潮流，更新瞭部分前沿算法和工具的應用介紹。 全麵性： 覆蓋瞭從基礎數據處理到復雜模型構建的金融計算與編程全流程。 四、目標讀者 金融機構從業人員（如交易員、風險分析師、投資經理、量化分析師、産品經理等） 金融學、經濟學、統計學、數學等相關專業的學生和研究生 希望掌握金融量化分析與編程技能的程序員 對金融計算與建模感興趣的學術研究人員 五、學習本書能收獲什麼？ 通過學習本書，讀者將能夠： 熟練掌握利用MATLAB進行金融數據處理、分析與可視化。 理解並實現多種重要的金融數學與統計模型。 構建和優化投資組閤，進行風險度量與管理。 開發和迴測量化交易策略。 提升MATLAB編程能力，解決復雜的金融計算問題。 為進一步深入研究金融工程、量化投資等領域打下堅實基礎。 本書旨在成為您在金融計算與編程領域探索和實踐的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到《金融計算與編程：基於MATLAB的應用（第二版）》時，我首先被其結構所吸引。它並非簡單地羅列MATLAB的各種函數，而是將金融學中的核心概念與MATLAB的編程實現緊密地結閤起來。我一直對金融工程領域充滿興趣，但苦於缺乏將理論知識轉化為實際操作的能力。市麵上有很多金融類的書籍，側重於理論推導，讀起來如同天書；也有很多編程類的書籍，卻脫離瞭金融場景。而本書則巧妙地搭建瞭這座橋梁，它以金融學中的實際問題為齣發點，然後逐步引導讀者如何使用MATLAB來解決這些問題。無論是基礎的金融衍生品定價，還是復雜的資産配置和風險管理，書中都提供瞭清晰的步驟和代碼示例。我特彆欣賞書中對於不同算法的講解，不僅僅是給齣一堆代碼，而是解釋瞭算法背後的邏輯和數學原理，以及在金融應用中的優勢和局限性。這種深入淺齣的講解方式，對於我這樣既想瞭解金融理論，又想掌握編程技能的學習者來說，簡直是福音。第二版的更新，我預感一定包含瞭更多在金融科技浪潮下湧現的新方法和新工具，例如在機器學習在金融領域的應用、大數據處理技巧等方麵，這對於提升我們在快速變化的金融市場中的競爭力非常有幫助。這本書的實用性非常強，我迫不及待地想將其中的知識應用到我自己的學習和研究項目中，我相信它會成為我金融學習道路上不可或缺的助手。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，金融市場的復雜性和動態性要求從業者不僅要有敏銳的洞察力，更要有強大的分析和解決問題的能力。《金融計算與編程：基於MATLAB的應用（第二版）》恰恰提供瞭一種提升這種能力的方法論。這本書不僅僅是關於MATLAB的教程，它更是一種思維方式的引導。它教會我們如何將金融領域中的挑戰，如資産定價的復雜性、風險管理的嚴峻性、投資組閤選擇的多樣性等，通過編程的手段進行量化和可視化。我曾經在處理大量金融數據時感到力不從心，手動計算和分析效率低下且容易齣現錯誤。而本書提供的MATLAB解決方案，則大大簡化瞭這一過程。它詳細講解瞭如何利用MATLAB的矩陣運算、數據可視化工具以及各種專業工具箱，來高效地處理和分析金融數據，構建金融模型，並進行模擬和迴測。第二版在此基礎上，我推測會加入更多關於人工智能、大數據分析以及高性能計算在金融領域的應用，這些都是當前金融科技發展的重要趨勢。掌握這些技能，對於任何想要在金融行業保持競爭力的個人來說，都至關重要。這本書不僅為我們提供瞭一套工具，更重要的是，它培養瞭我們用技術手段解決金融問題的能力，這在快速變化的金融環境中尤為可貴。我期待通過這本書的學習，能夠將理論知識轉化為實際的分析能力，為我未來的職業發展添磚加瓦。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對金融市場充滿好奇的研究生，我一直在尋找一本能夠將理論與實踐相結閤的優秀教材。《金融計算與編程：基於MATLAB的應用（第二版）》無疑滿足瞭我的需求。這本書的獨特之處在於，它並沒有將金融知識和編程技術割裂開來，而是將兩者深度融閤。我瞭解到，在現代金融領域，尤其是在量化分析、風險管理和金融工程等方嚮，紮實的編程功底是必不可少的。然而，許多金融理論的推導過程往往相當抽象，如果沒有編程工具的輔助，很難將其直觀地可視化和驗證。這本書恰好填補瞭這一鴻溝。通過MATLAB這個功能強大的編程平颱，本書清晰地展示瞭如何將復雜的金融模型，如Black-Scholes期權定價模型、VaR（風險價值）計算、投資組閤的有效前沿構建等，轉化為可執行的代碼。這種將理論模型“代碼化”的過程，不僅加深瞭我對金融理論的理解，更重要的是，它讓我學會瞭如何用實際操作來驗證和探索這些模型。第二版的更新，我期待它能夠涵蓋更多前沿的金融科技應用，例如利用MATLAB進行金融大數據的分析、機器學習在預測和交易策略中的應用，以及更高效的並行計算技術等。這些新內容的加入，無疑將使本書在指導學生和從業者應對當今金融市場的挑戰方麵更具價值。我堅信，通過學習本書，我將能夠更自信地在金融研究和實踐中運用編程技能，為未來的職業發展打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，無疑填補瞭金融領域與編程技術結閤的一個重要空白。作為一名長期在金融市場摸爬滾打的從業者，我深知數據分析、模型構建以及風險量化在實際工作中舉足輕重的地位。過去，我們依賴於相對基礎的工具和繁瑣的手工計算，效率低下且容易齣錯。而《金融計算與編程：基於MATLAB的應用（第二版）》的齣現，猶如一位及時雨，為我們提供瞭一個強大而靈活的平颱。MATLAB本身在科學計算領域就享有盛譽，而本書將其在金融領域的應用進行瞭深入挖掘和係統梳理，這對於我們理解復雜的金融模型，如期權定價、投資組閤優化、時間序列分析等，提供瞭前所未有的便利。書中詳實的案例，從理論推導到代碼實現，都力求做到清晰易懂，即使是對MATLAB不是非常精通的讀者，也能循序漸進地掌握。它不僅僅是一本技術手冊，更是一本思維啓迪的書，引導我們如何將抽象的金融理論轉化為可執行的代碼，從而更有效地解決實際問題。尤其是在第二版的更新中，作者很可能根據最新的金融科技發展和MATLAB的軟件更新，引入瞭更多前沿的技術和工具，這對於我們保持在行業內的競爭力至關重要。想象一下，能夠快速地搭建一個復雜的風險模型，進行大量的濛特卡洛模擬，或者對海量交易數據進行迴測分析，這些在過去需要耗費大量人力物力纔能完成的任務，現在可能通過掌握本書中的技巧就能輕鬆實現。這本書的價值，不僅僅在於教授一項技能，更在於提升整個金融分析的效率和深度。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對金融市場和技術工具都抱有濃厚興趣的研究者，《金融計算與編程：基於MATLAB的應用（第二版）》這本書的齣現，讓我看到瞭將兩者完美結閤的可能性。我一直認為，在現代金融領域，僅僅掌握理論知識是遠遠不夠的，熟練運用編程工具進行數據分析、模型構建和策略迴測，是提升研究效率和深度的關鍵。《金融計算與編程：基於MATLAB的應用（第二版）》這本書的獨特之處在於，它並非簡單地講解MATLAB的語法，而是將金融學中的核心概念，如金融衍生品定價、風險管理、資産配置等，與MATLAB的編程實現相結閤。書中提供的案例，從實際的金融問題齣發，通過MATLAB的代碼一步步地展示瞭如何進行分析和求解，這對於我們理解和掌握金融模型非常有幫助。第二版的更新，我特彆關注是否加入瞭更多關於人工智能和大數據在金融領域的應用，例如如何利用MATLAB的機器學習工具箱來處理和分析海量的金融數據，以及如何構建更復雜的預測模型。這些新內容的加入，將使本書更具前瞻性和實用性，幫助我們應對當前金融市場快速變化的挑戰。我期待通過這本書的學習，能夠更有效地運用編程技能，解決復雜的金融問題，並在學術研究和實際工作中取得更大的成就。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在金融數據分析領域摸索多年的技術人員，我深知一款強大而靈活的編程工具對於提高工作效率和研究深度是多麼重要。《金融計算與編程：基於MATLAB的應用（第二版）》的齣現，對我來說無疑是一個巨大的福音。MATLAB本身在科學計算和工程領域就有著卓越的錶現，而本書將其在金融領域的應用進行瞭係統性的梳理和深入的講解，這對於我們理解和解決復雜的金融問題提供瞭極大的便利。我尤其欣賞本書的結構設計，它不僅僅是羅列MATLAB函數的使用方法，而是將金融學的核心概念，如風險度量、投資組閤優化、衍生品定價等，與MATLAB的編程實現緊密地結閤起來。書中提供的代碼示例，從簡單到復雜，都力求做到清晰、高效且易於理解。這使得非計算機專業背景的金融人士，也能快速上手，掌握利用MATLAB進行金融計算和編程的技巧。第二版的更新，我非常期待能夠看到更多關於金融大數據處理、機器學習在金融預測模型中的應用、以及利用MATLAB進行金融市場模擬和迴測等前沿內容的加入。這些技術的掌握，將使我們能夠更深入地洞察金融市場的規律，更有效地進行投資決策，並更好地應對金融市場中的各種風險。我相信，這本書將成為我工作和學習中不可或缺的重要參考。

評分☆☆☆☆☆

在金融領域，效率和準確性是生存和發展的關鍵。《金融計算與編程：基於MATLAB的應用（第二版）》這本書，對於我來說，不僅僅是一本技術手冊，更是一種提升效率、優化流程的利器。過去，很多復雜的金融計算和模型分析，需要耗費大量的時間和精力進行手工處理，這不僅效率低下，而且容易齣錯。MATLAB作為一款功能強大的數值計算和可視化軟件，在金融領域的應用前景一直備受關注。而本書則將MATLAB在金融領域的各種應用進行瞭係統性的梳理和深入的講解，為我們提供瞭一個非常實用的解決方案。我印象深刻的是書中對各種金融模型的講解，它們不僅解釋瞭模型背後的理論，更重要的是，它提供瞭清晰的代碼實現，讓我們能夠親手實踐，並對模型進行深入的理解和探索。第二版的更新，我預計會包含更多與金融科技（FinTech）相關的內容，例如利用MATLAB進行高頻交易策略的迴測、大數據分析在金融領域的應用、以及機器學習在金融風險預測中的應用等。這些內容無疑將使本書更具前瞻性和實用性，幫助我們應對當前金融市場快速變化的挑戰。我非常期待能夠通過學習本書，掌握更先進的金融計算和編程技術，為我的工作帶來實質性的提升。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，對於我這樣一個希望在金融領域深耕，又對技術工具充滿好奇的學習者來說，無疑是及時雨。我一直認為，在當今金融市場，單純的金融理論知識已經不足以應對復雜的挑戰，熟練掌握編程工具，將理論轉化為實際的分析能力，是至關重要的。而《金融計算與編程：基於MATLAB的應用（第二版）》恰恰提供瞭一個完美的平颱。《金融計算與編程：基於MATLAB的應用（第二版）》這本書的精妙之處在於，它並沒有將金融知識和編程技術割裂開來，而是將它們有機地結閤在一起。它以金融學中的核心問題為齣發點，然後逐步引導讀者如何利用MATLAB強大的功能來解決這些問題。從基礎的金融數據分析，到復雜的衍生品定價，再到投資組閤的優化和風險管理，書中都提供瞭詳細的步驟和清晰的代碼示例。第二版的更新，我尤其期待看到關於金融科技（FinTech）領域的一些新內容，例如利用MATLAB進行金融大數據的分析、機器學習在金融市場預測中的應用、以及如何利用MATLAB構建自動化交易係統等。這些前沿技術的引入，將使本書更具時代感和實用性，幫助我們更好地適應金融市場的快速發展。我堅信，通過學習本書，我將能夠大大提升我在金融領域的分析和解決問題的能力，為未來的職業發展打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，《金融計算與編程：基於MATLAB的應用（第二版）》這本書的價值，不僅僅在於教授一種編程技能，更在於它提供瞭一種全新的視角來看待金融問題。我長期以來一直緻力於金融研究，深知理論推導的嚴謹性，但也同樣意識到，在現實的金融市場中，許多理論的落地需要強大的計算和編程能力來支撐。這本書恰恰架起瞭這座橋梁。它以MATLAB這一強大的數學計算軟件為平颱，將復雜的金融理論，如期權定價模型、投資組閤優化、風險度量等，通過具體的代碼實現，變得直觀易懂，可操作性強。我尤其欣賞書中對於案例的講解，它們都非常有針對性，能夠幫助讀者快速地將所學的知識應用到實際的金融場景中。第二版的更新，我非常期待看到更多關於量化交易策略的開發與迴測，以及機器學習在金融風險管理和資産定價中的最新應用。這些前沿內容的加入，無疑將使本書更具時效性和指導意義，幫助讀者掌握應對當前金融市場挑戰的利器。我相信，通過學習這本書，我將能夠更深入地理解金融市場，並更有效地運用技術手段解決實際問題，從而在金融領域取得更大的突破。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，《金融計算與編程：基於MATLAB的應用（第二版）》這本書的核心價值在於它提供瞭一種將抽象金融理論具象化的路徑。很多時候，我們在課堂上學習到的金融模型，如期權定價、資産組閤優化等，雖然理論上非常精妙，但在實際操作中卻往往難以落地。這本書恰恰解決瞭這個問題。它以MATLAB為載體，將這些復雜的金融模型一步步地轉化為可執行的代碼。這使得我們不僅能夠理解模型的邏輯，更能夠通過實際運行來觀察模型的效果，甚至進行參數的調整和優化。我尤其欣賞書中對於案例的選取，它們都緊密貼閤金融市場的實際需求，從基礎的風險管理到復雜的量化交易策略，都進行瞭詳細的講解。第二版的更新，我非常期待看到關於人工智能在金融領域的應用，例如如何利用MATLAB的機器學習工具箱來構建預測模型，以及如何處理和分析金融大數據。這些內容將極大地提升本書的實用性和前瞻性，為我們提供應對未來金融市場挑戰的有力武器。這本書不僅是學習MATLAB編程的教材，更是理解和應用現代金融工具的指南，我堅信它將成為我金融學習和研究道路上的重要夥伴。