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出版者:Thomson Learning College

作者:Schultheis, Robert A./ Kaczmarski, Raymond M.

出品人:

頁數:651

译者:

出版時間:

價格:78.95

裝幀:HRD

isbn號碼:9780538440523

叢書系列:

圖書標籤:

• 商業數學
• 數學
• 金融
• 會計
• 經濟學
• 理財
• 投資
• 數據分析
• 統計學
• 計算

金融市場前沿：深度解析與實戰策略 本書簡介 本書旨在為對金融市場運作機製、復雜衍生品定價以及量化投資策略有深入研究興趣的讀者提供一份詳盡的、兼具理論深度與實戰指導的指南。我們聚焦於當前全球金融領域最前沿的課題，探討技術變革如何重塑市場結構，以及復雜金融工具在風險管理和套利中的應用。 第一部分：現代金融市場結構與基礎設施的演變 本部分將首先梳理自2008年全球金融危機以來，全球主要金融市場的監管框架和基礎設施所經曆的根本性變革。我們將深入剖析MiFID II、巴塞爾協議III/IV等關鍵法規對資本要求、流動性管理和市場透明度的影響。 高頻交易與微觀結構： 詳細分析高頻交易（HFT）的生態係統、對市場深度和價格發現的影響。本書將引入先進的訂單簿模型（如Limit Order Book Modeling）來解釋不同市場微觀結構下的流動性動態和衝擊成本。我們探討瞭延遲套利、嗅探（sniffing）策略的演變，並討論瞭監管機構為應對“閃電崩盤”而采取的技術乾預措施。 分布式賬本技術（DLT）與代幣化： 深入研究區塊鏈技術在證券結算、資産代幣化（Tokenization of Real-World Assets, RWA）以及去中心化金融（DeFi）領域中的應用潛力與麵臨的挑戰。我們將比較傳統清算所模型與基於DLT的替代方案在效率、安全性和監管閤規性方麵的異同。重點分析穩定幣的經濟學設計及其在跨國支付和機構間交易中的作用。 數據科學在市場監控中的角色： 探討大數據、機器學習（ML）在監管科技（RegTech）和監督市場濫用（如內幕交易、市場操縱）中的實際應用。書中將介紹利用自然語言處理（NLP）分析非結構化文本數據（如公司公告、監管文件）來預測市場情緒和係統性風險的方法論。 第二部分：復雜金融衍生品定價與風險模型 本部分是本書的核心，它將構建從經典定價模型到現代隨機分析框架的橋梁，重點關注那些依賴復雜隨機過程和數值方法的工具。 隨機微積分與伊藤積分的深化應用： 嚴謹迴顧布朗運動、隨機微分方程（SDEs）的性質，並在此基礎上推導齣Black-Scholes-Merton模型的局限性，尤其是其對常數波動率的假設。 局部波動率與隨機波動率模型： 詳細介紹Dupire's Local Volatility Model及其在擬閤市場波動率微笑（Volatility Smile/Skew）方麵的優勢。隨後，我們將轉嚮更具現實意義的隨機波動率模型，如Heston模型和SABR模型。我們將對這些模型的參數校準過程（Calibration）進行深入的數值模擬和討論，重點關注如何處理校準過程中的非凸優化問題。 利率衍生品的高級建模： 摒棄簡單的零息債券方法，轉而深入研究遠期中性定價框架下的利率模型。重點解析Heath-Jarrow-Morton (HJM) 框架和Libor Market Model (LMM)，並展示它們在期權定價（如Swaption、Cap/Floor）中的實際運用。討論LIBOR嚮替代基準利率（如SOFR）過渡所帶來的模型重構挑戰。 信用風險與CVA/DVA的精細計量： 探討信用風險的建模，包括基於結構的模型（如Merton模型）和基於強度（Intensity-based）的模型（如Jarrow-Turnbull模型）。本書將花費大量篇幅講解交易對手信用風險（CVA）的精確計量，介紹基於濛特卡洛模擬和敏感性分析（如XVA的Delta、Vega計算）的實戰技術，並討論有效對衝這些風險的策略。 第三部分：量化投資策略與實證分析 本部分將視角從理論和定價轉嚮實際投資組閤構建、績效評估和風險預算。 因子投資的迭代與演進： 不僅停留在Fama-French三因子或五因子模型，而是探討“Smart Beta”策略的深層含義。我們將分析因子有效性（Factor Efficacy）的生命周期、因子的擁擠度（Crowding）問題，以及如何使用機器學習技術來識彆和構建動態、正交化的新因子。 另類數據的整閤與應用： 詳述如何將衛星圖像、網絡爬蟲數據、信用卡交易流等非傳統（另類）數據轉化為可交易的信號。書中將介紹數據清洗、特徵工程以及構建時間序列預測模型的具體流程，強調數據質量控製在量化研究中的決定性作用。 極端風險管理與壓力測試： 強調在“黑天鵝”事件頻發的市場環境中，傳統的基於正態分布的風險度量（如VaR）的不足。本書將引入條件風險價值（CVaR）和極值理論（Extreme Value Theory, EVT），用於更準確地估計尾部風險。同時，詳細介紹情景分析（Scenario Analysis）和係統性壓力測試的設計與執行，確保投資組閤能在極端市場衝擊下保持穩健。 執行質量與算法交易優化： 討論如何通過先進的算法交易策略（如VWAP、TWAP的變體、基於市場衝擊成本預測的自適應算法）最小化交易成本和市場影響。我們將分析訂單路由機製、市場延遲對不同交易策略績效的影響，並介紹最優執行模型（Optimal Execution Models），例如基於動態規劃和隨機控製的解決方案。 目標讀者 本書適閤金融工程專業的高年級本科生和研究生、量化基金的分析師、資産管理公司的風險管理人員，以及希望通過嚴謹的數學和計算工具來提升其金融決策能力的行業資深人士。閱讀本書需要具備高等微積分、綫性代數和概率論的基礎知識。

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