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☆☆☆☆☆

出版者:Cambridge University Press

作者:Jean-Pierre Fouque

出品人:

页数:201

译者:

出版时间:2000-7-3

价格:29.00元

装帧:

isbn号码:9787510005756

丛书系列:

图书标签:

金融
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具体描述

This book, first published in 2000, addresses problems in financial mathematics of pricing and hedging derivative securities in an environment of uncertain and changing market volatility. These problems are important to investors from large trading institutions to pension funds. It presents mathematical and statistical tools that exploit the bursty nature of market volatility. The mathematics is introduced through examples and illustrated with simulations and the modeling approach that is described is validated and tested on market data. The material is suitable for a one semester course for graduate students who have had exposure to methods of stochastic modeling and arbitrage pricing theory in finance. It is easily accessible to derivatives practitioners in the financial engineering industry.

《概率图模型：理论与实践》内容简介：《概率图模型：理论与实践》是一本深度探讨概率图模型（Probabilistic Graphical Models, PGM）的学术专著。本书旨在为读者提供一个全面、系统的理论框架，以及在实际应用中灵活运用这些模型的工具和方法。概率图模型作为连接统计学、机器学习和人工智能的桥梁，在处理不确定性、建模复杂关系以及进行推断方面展现出强大的能力。本书从基础概念出发，循序渐进地引导读者深入理解各种主流的概率图模型，并结合丰富的案例分析，帮助读者掌握理论知识与实践技能的融会贯通。本书内容涵盖：第一部分：基础理论与建模不确定性建模基础：本部分将从概率论的基本概念出发，引入随机变量、概率分布、条件概率、贝叶斯定理等核心概念，为后续的图模型构建奠定坚实基础。我们将重点阐述在信息不完整或存在噪声的情况下，如何有效地量化和传播不确定性。图论基础与概率表示：图作为一种直观且强大的数据结构，在概率图模型中扮演着核心角色。本书将详细介绍图论的基本术语，如节点、边、路径、连通性等，并阐述如何利用图结构来表示变量之间的依赖关系。我们将重点介绍无向图（如马尔可夫随机场）和有向图（如贝叶斯网络）的定义、性质及其在概率建模中的优势。概率图模型的定义与分类：本部分将正式介绍概率图模型的概念，即利用图结构来编码一组随机变量的联合概率分布。我们将深入探讨两种主要的概率图模型：贝叶斯网络（Bayesian Networks, BN）和马尔可夫随机场（Markov Random Fields, MRF）。对于每种模型，我们将详细介绍其联合概率分布的分解方式，以及不同图结构如何影响模型的表达能力和推断的效率。此外，本书还将简要介绍混合模型、因子图（Factor Graphs）等更通用的表示形式。条件独立性：条件独立性是概率图模型的核心概念之一，它允许我们对复杂的联合分布进行简化和分解。本书将详细讲解在有向图和无向图中的条件独立性概念，以及如何利用图的结构来判断变量之间的条件独立性。我们将介绍d-separation和m-separation等关键算法，并探讨条件独立性在模型简化和推理中的重要作用。第二部分：推断算法精确推断：当模型规模较小或结构简单时，我们可以采用精确推断算法来计算边缘概率、条件概率以及模型参数。本书将详细介绍多种精确推断算法，包括：变量消元（Variable Elimination）：介绍该算法的基本原理，如何通过有序地消去变量来计算概率。团树算法（Junction Tree Algorithm）：详细讲解该算法的构建过程，包括构建道德图、三角化、构建团树以及信息传递过程。信念传播（Belief Propagation, BP）：介绍BP算法在树形结构上的精确性，以及其在一般图上的近似性。近似推断：对于规模较大或复杂的模型，精确推断往往难以实现。因此，本书将重点介绍多种常用的近似推断算法，旨在高效地估计模型中的未知变量。我们将深入探讨：采样方法（Sampling Methods）：蒙特卡洛方法（Monte Carlo Methods）：介绍基于采样的推断思想，包括拒绝采样、重要性采样等。马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo, MCMC）：重点介绍Gibbs采样和Metropolis-Hastings算法，并分析其在复杂模型上的应用。变分推断（Variational Inference, VI）：介绍VI的核心思想，即将推断问题转化为优化问题，寻找一个简单的分布来近似复杂的后验分布。我们将详细讲解均值场（Mean-Field）方法，并介绍其在各种模型中的应用。期望传播（Expectation Propagation, EP）：介绍EP算法的基本原理，以及其在某些场景下相比于变分推断的优势。第三部分：学习算法模型结构学习：在许多实际问题中，我们并不知道变量之间的确切依赖关系。本书将介绍如何从数据中学习概率图模型的结构。我们将区分有向图和无向图的学习方法：基于评分的方法（Score-based Methods）：介绍如何定义评分函数（如BIC、AIC）来评估模型的拟合优度，并通过搜索策略（如贪婪搜索、随机重启爬山）来寻找最优结构。基于约束的方法（Constraint-based Methods）：介绍如何利用条件独立性检验来发现变量之间的依赖关系，从而构建模型结构。参数学习：在给定模型结构的情况下，如何从数据中估计模型的参数。本书将重点介绍：最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）：介绍在给定数据下，如何找到使观测数据似然度最大的模型参数。贝叶斯估计（Bayesian Estimation）：介绍如何引入先验分布，并利用贝叶斯定理来获得参数的后验分布。 EM算法（Expectation-Maximization Algorithm）：详细讲解EM算法在参数学习中的应用，特别是当存在隐变量或模型结构未知时。第四部分：高级主题与应用序列模型：介绍在时间序列数据中应用的概率图模型，如隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models, HMM）和条件随机场（Conditional Random Fields, CRF），并阐述它们在语音识别、自然语言处理等领域的应用。高斯图模型（Gaussian Graphical Models）：重点介绍在多元高斯分布下，如何利用图结构来表示变量之间的偏相关关系，以及其在统计建模中的重要性。结构化预测（Structured Prediction）：讨论如何在概率图模型的框架下解决复杂的预测问题，如图像分割、语义标注等。与其他机器学习方法的结合：探讨概率图模型如何与深度学习、强化学习等其他机器学习方法相互融合，以解决更具挑战性的问题。实际案例分析：本书将贯穿多个领域的实际案例，例如：医学诊断与疾病传播模型：利用贝叶斯网络模拟疾病的发生和传播过程。自然语言处理：使用隐马尔可夫模型进行词性标注，使用条件随机场进行命名实体识别。计算机视觉：应用概率图模型进行图像分割、物体识别等。推荐系统：利用概率图模型捕捉用户和物品之间的复杂关系。生物信息学：建模基因调控网络、蛋白质相互作用等。《概率图模型：理论与实践》不仅是一本理论性的参考书，更是一本实用的指导手册。书中提供了清晰的算法描述、详尽的数学推导，并辅以伪代码和Python实现示例，帮助读者将所学知识转化为实际的编程能力。本书适合对机器学习、人工智能、统计学、信号处理、计算生物学等领域有浓厚兴趣的研究生、博士生以及相关领域的从业人员阅读。通过本书的学习，读者将能够深刻理解不确定性建模的强大力量，并掌握构建、推断和学习复杂概率图模型的核心技术，从而在各自的研究和工程实践中取得突破。

作者简介

目录信息

1. The Black-Scholes theory of derivative pricing; 2. Introduction to stochastic volatility models; 3. Scales in mean-reverting stochastic volatility; 4. Tools for estimating the rate of mean-reversion; 5. Symptotics for pricing European derivatives; 6. Implementation and stability; 7. Hedging strategies; 8. Application to exotic derivatives; 9. Application to American derivatives; 10. Generalizations; 11. Applications to interest rates models.
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本厚厚的书摆在书架上，封面的设计就给人一种扑面而来的专业感，那种略带陈旧的米黄色纸张和沉稳的字体排版，让人忍不住想立刻翻开它，看看里面到底蕴含了怎样的金融智慧。我花了整整一个下午的时间，沉浸在它构建的世界里，那种感觉就像是突然被带入了一间布满了复杂图表和公式的交易室，每一个章节都像是一扇通往更深层理解的大门。作者在叙述概念时，那种行云流水的笔触，丝毫没有初学者的那种生涩感，反而充满了老道的经验和洞察力。特别是关于风险管理的那几章，简直是教科书级别的论述，每一个案例的选取都恰到好处，让人能真切地感受到理论是如何在现实的残酷市场中运作和失效的。我尤其欣赏作者对于市场情绪描绘的那种细腻，他不仅仅是罗列数据，更像是在描绘一幅幅波谲云诡的人心图景，这让原本枯燥的金融理论变得鲜活起来，充满了戏剧张力。读完后，我感觉自己对金融世界的认知被拔高到了一个新的维度，看待盘面波动时，少了一份盲目的焦虑，多了一份沉着的分析。

评分☆☆☆☆☆

我对于这本书的装帧设计有着一种近乎苛刻的挑剔，但令人欣慰的是，它在这方面做得相当出色。纸张的质地摸上去有一种温润感，即便是长时间阅读也不会让人感到眼睛疲劳，这对于一本需要反复查阅和思考的专业书籍来说至关重要。更值得称赞的是，排版布局的艺术感。作者非常注重图表和文字之间的视觉平衡，那些复杂的模型图谱，没有被生硬地塞在文字中间，而是被精心设计在合适的位置，并且标注清晰、色彩运用得当，使得复杂的图形信息可以被迅速有效地解读。这种对细节的关注，体现了出版方对知识本身的尊重。当我合上这本书，看到那些被我用荧光笔标记出的关键语句和随手写下的思考笔记时，我感受到的不仅仅是知识的积累，更像是一段与一位真正的大师进行深入交流的历程。这本书与其说是一本工具书，不如说更像是一份值得珍藏的智力伙伴。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是一场智力上的马拉松，我不得不承认，在阅读过程中，有好几次我不得不停下来，去查阅那些陌生的术语和复杂的数学推导。它的深度绝对不是为业余爱好者准备的，更像是为那些已经在金融领域摸爬滚打了几年，渴望突破瓶颈的专业人士量身定制的深度指南。作者似乎对金融史了如指掌，他总能在关键时刻抛出一个历史上的经典案例，然后精准地将其与当前的市场现象联系起来，这种历史的厚重感赋予了书中的分析极强的说服力。我记得有一段关于套期保值策略的论述，作者居然追溯到了上个世纪的某个著名投机者的操作失误，并将现代的量化模型与其进行了对比，这种跨越时空的对话，让我的思维受到了极大的冲击。如果说市面上很多金融书籍都是在教人“怎么做”，那么这本书则是在深入探讨“为什么会这样”，它强迫读者去思考背后的逻辑和底层架构，而不是满足于表面的操作技巧。对于那些寻求根本性理解的人来说，这本书的价值是无可替代的。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的阅读体验是带有挑战性的，但这种挑战性恰恰是它最大的魅力所在。它没有提供任何快速致富的“秘籍”或“捷径”，相反，它要求读者付出相应的认知努力和时间成本。我特别喜欢作者在每章末尾设置的“反思性问题”，这些问题往往不是简单的是非题，而是需要读者结合前文的理论框架，对当前市场环境进行批判性思考的开放式探讨。这迫使我跳出了被动接受信息的角色，转而成为一个主动的、批判性的学习者。例如，其中一篇关于市场有效性边界的讨论，观点鲜明，甚至带有一点挑战传统金融理论的勇气。阅读这些论述时，我常常会产生“原来还可以这样想！”的豁然开朗之感。这本书的价值在于它塑造了一种思维方式，一种在充满不确定性的金融世界中保持冷静、深入探究本质的治学态度，远超出了任何单一的市场分析技巧本身。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书时，我原以为它会是一本晦涩难懂的学术著作，毕竟涉及到的领域通常都伴随着大量艰深的理论。然而，出乎意料的是，作者在保持其学术严谨性的同时，展现出了惊人的“翻译”能力。他似乎有一种魔力，能将那些抽象到几乎看不见的概念，通过生动的比喻和清晰的逻辑层次，具象化到读者的脑海中。比如，当他解释某种期权定价模型的假设条件时，他没有直接堆砌公式，而是用了一个关于“猜谜游戏”的日常场景来比喻，瞬间就让原本抽象的概率问题变得直观易懂。这种教学方式极大地降低了学习曲线的陡峭程度，使得像我这样背景并非纯数学出身的读者也能跟得上节奏。而且，全书的行文节奏控制得非常好，该快则快，用凝练的语言迅速带过基础知识；该慢则慢，在关键的转折点会花费大量篇幅进行反复强调和多角度论证，确保读者真正消化吸收了每一个核心思想。

评分☆☆☆☆☆