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出版者:

作者:Holden, Craig W.

出品人:

页数:240

译者:

出版时间:2011-8

价格:331.00元

装帧:

isbn号码:9780132497879

丛书系列:

图书标签:

EXCEL
金融
quant
Excel
金融建模
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具体描述

@font-face { : "Times New Roman"; }@font-face { : "Arial"; }@font-face { : "Verdana"; }p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal { margin: 0in 0in 0.0001pt; : 12pt; : Courier; }table.MsoNormalTable { : 10pt; : "Times New Roman"; }div.Section1 { page: Section1; } An approach to building and estimating models through the use of Excel. Excel Modeling in Investments focuses on active learning by showing readers how to build and estimate financial models using Excel. This approach shows the steps involved in building models, rather than solely providing readers with completed spreadsheets. This edition contains new content on investments.

投资组合管理与量化策略：构建稳健的金融模型本书内容聚焦于前沿的投资组合构建、风险管理以及量化交易策略的实际应用与理论深度探讨。它旨在为金融专业人士、高级金融学生以及量化分析师提供一套系统化、可操作的框架，以应对复杂多变的现代金融市场挑战。本书假设读者已经具备扎实的金融基础知识，包括对资产定价模型（如CAPM、APT）的基本理解，以及对统计学和微积分在金融建模中的初步认识。内容将从基础的投资组合理论出发，逐步深入到复杂的优化技术和高频数据分析层面，力求在理论严谨性与实践指导性之间找到最佳平衡。第一部分：投资组合理论的深化与扩展本部分将回顾马科维茨（Markowitz）均值-方差优化模型的局限性，并重点介绍如何克服这些限制，构建更具韧性和现实意义的投资组合。第一章：超越均值-方差：现代投资组合理论的局限与拓展本章首先对传统马科维茨模型的输入敏感性（如对预期收益估计的过度依赖）进行批判性分析。随后，引入Black-Litterman模型，详细阐述如何将投资者的主观观点（Views）系统地融入到客观的市场均衡（如资本市场线隐含的权重）中，从而生成更稳定、更符合市场预期的权重配置。我们将深入探讨贝塔（Beta）矩阵的估计方法，以及如何利用层次分析法（AHP）或专家评分系统来量化非数值化的投资判断。第二章：风险测度的精细化：超越标准差本章探讨在非正态或厚尾分布的市场环境中，标准差作为风险度量工具的不足。重点介绍下行风险度量，包括半方差（Semivariance）、条件风险价值（Conditional Value-at-Risk, CVaR）和期望损失（Expected Shortfall, ES）。我们将详细推导CVaR的优化目标函数，并展示如何使用线性规划（Linear Programming）技术在约束条件下最小化CVaR，从而实现对极端损失的更有效的控制。此外，还将讨论如何利用历史模拟法、参数法和蒙特卡洛模拟法来估计这些非标准风险指标。第三章：多维度约束与动态调整现实中的投资组合优化不仅关乎风险和收益的权衡，还必须服从于严格的合规、流动性和交易成本约束。本章聚焦于如何将这些现实限制转化为数学模型中的不等式和等式约束。内容包括：流动性风险的量化（如基于交易冲击成本模型的约束）、行业或地区集中度限制、以及因子暴露的限制（Factor Exposure Constraints）。最后，介绍投资组合滚动优化（Rolling Optimization）的框架，讨论在信息持续更新的背景下，如何确定最优的重平衡频率和窗口长度。第二部分：量化因子投资与阿尔法挖掘本部分将深入挖掘驱动资产收益的结构性因素（Factors），并探讨如何构建和管理多因子投资组合，以获取超越市场基准的超额收益（Alpha）。第四章：因子模型的选择与构建本章系统比较主流的因子模型，包括经典的Fama-French三因子和五因子模型，以及更具解释力的规模、价值、动量、质量和低波动性等核心因子。我们将详细讲解如何利用时间序列回归和截面回归（Fama-MacBeth回归）来检验因子的有效性（即因子是否具有显著的风险溢价）。内容还将涉及如何通过主成分分析（PCA）从大量候选变量中提炼出独立的、正交的风险因子。第五章：多因子组合的构建与对冲构建一个有效的多因子组合，关键在于因子间的相关性管理和风格漂移（Style Drift）的控制。本章详细介绍了因子正交化（Orthogonalization）的技术，以确保投资组合对特定因子的暴露是纯粹和可控的。我们将展示如何构建“纯多头/空头”的因子投资组合，并通过对冲市场系统性风险（Beta Hedging）来隔离阿尔法。此外，还将讨论因子轮动策略，即根据宏观经济周期或市场结构变化动态调整对不同因子组的配置权重。第六章：另类数据与机器学习在阿尔法发现中的应用本章将视角转向非传统数据源。探讨如何利用自然语言处理（NLP）技术分析公司财报、新闻情绪（Sentiment Analysis）来量化市场情绪因子。在机器学习方面，重点介绍随机森林（Random Forests）和梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）在预测因子收益或资产价格方向上的应用。本章将着重于如何解决机器学习模型在金融时间序列中常见的过拟合问题，包括使用时间序列交叉验证（Time Series Cross-Validation）和模型可解释性（SHAP Values）的初步介绍。第三部分：交易成本、流动性与绩效归因成功的投资策略不仅要求精确的预测模型，更要求高效的执行和准确的业绩衡量。本部分关注交易层面的优化和投资结果的解构。第七章：最优执行：量化交易成本与市场冲击本章将交易成本视为投资组合优化中不可或缺的一部分。详细介绍市场微观结构理论在交易策略中的应用。重点分析两种主要的交易成本：不可避免的成本（如买卖价差和市场冲击成本，Impact Cost）和可避免的成本（如延迟执行和机会成本）。我们将推导并应用阿耳范德（Almgren-Chriss）模型，展示如何在风险暴露（因子敞口偏离目标）和交易成本之间找到最优的执行路径，从而实现最小化总成本的交易调度。第八章：绩效归因与风险分解衡量投资组合经理的真实贡献需要一套严谨的绩效归因框架。本章区分收益的来源：是来自资产选择（Stock Selection/Security Selection）、行业配置（Sector Allocation），还是市场择时（Market Timing）。我们将介绍Barra多层归因模型的基本思想，并展示如何将总超额收益分解到由因子模型揭示的结构性风险敞口上，以区分真正的“选股能力”和“因子赌博”。第九章：高频数据与波动率建模针对短周期交易和风险管理，本章转向高频金融数据。重点介绍基于到达率（Arrival Rate）的交易模型。在波动率建模方面，将深入探讨随机波动率模型，如Heston模型，以及在更高频率下更实用的基于已实现波动率（Realized Volatility）的GARCH族扩展模型（如HAR-RV模型）。这些模型能够更精准地捕捉市场在不同时间尺度上的动态波动特征。总结本书的最终目标是培养读者构建端到端（End-to-End）投资决策系统的能力，从宏观因子识别到微观交易执行，确保每一个环节的决策都是基于量化、系统化的分析基础之上。全书强调理论与实践的结合，鼓励读者利用实际数据进行模型验证和策略回溯测试。