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量化投資實戰-(MATLAB版) 版權信息
- ISBN：9787030606075
- 條形碼：9787030606075 ; 978-7-03-060607-5
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
量化投資實戰-(MATLAB版) 本書特色
1、學習MATLAB編程的基礎應用；2、學習一些量化投資用到的統計學基礎知識；3、學習用計量經濟學內容對證券市場標的進行建模；4、方向性交易和多因子策略的實例研究。1、學習MATLAB編程的基礎應用；2、學習一些量化投資用到的統計學基礎知識；3、學習用計量經濟學內容對證券市場標的進行建模；4、方向性交易和多因子策略的實例研究。
量化投資實戰-(MATLAB版) 內容簡介
本《量化投資實踐（MATLAB版）》的案例來源于作者的實際工作，充分體現案例的實用性和程序的可模仿性，案例程序中附有詳細的注釋。例如β，VaR和CVaR的計算，DualThrust，R-break和海龜交易策略等程序，讀者可以直接使用或根據需要在源代碼的基礎上進行修改、完善。 《量化投資實踐（MATLAB版）》分5篇，共計23章。**篇介紹量化投資中常用的MATLAB編程知識和技巧；第二篇介紹幾個基本的數理統計知識，包括隨機變量、統計矩、極大似然估計、置信區間、假設檢驗、p值和Spearman秩相關性等；第三篇主要對線性回歸、Kalman濾波和ARMA等梳理模型進行概述；第四篇主要介紹量化投資中幾個經典的策略模型，包括期貨中的R-breaker，Dual Thrust和Aberration等經典策略，以及股票中的多因子模型；第五篇介紹關于風險管理的實踐意義，主要實現了VaR和CVaR的計算。
量化投資實戰-(MATLAB版) 目錄
目錄
前言
**篇 量化投資——基礎研究工具：MATLAB**知識
第1章 MATLAB**知識 3
1.1 基礎數據類型 3
1.2 常用數據類型 12
1.3 繪圖 15
1.4 函數 17
1.5 平均值 19
1.6 離差分析 21
第二篇 量化投資——數理統計
第2章 離散和連續隨機變量 27
2.1 離散隨機變量 27
2.2 連續隨機變量 31
2.3 分布擬合 39
第3章 統計矩——偏度和峰度 41
3.1 偏度 41
3.2 峰度 43
3.3 其他的標準矩 44
3.4 Jarque-Bera正態檢驗 45
3.5 測試校準 45
第4章 極大似然估計 46
4.1 極大似然估計 46
4.2 正態分布的MLE 47
4.3 正態分布的MATLAB實現 48
4.4 指數分布的MLE及MATLAB實現 49
4.5 案例研究——日回報的正態分布擬合 50？
4.6 極大似然估計注意事項 50
第5章 置信區間與假設檢驗 52
5.1 置信區間 52
5.2 原假設和備擇假設 53
5.3 假設檢驗的步驟 53
5.4 案例研究1——工商銀行的日回報率的假設檢驗 54
5.5 案例研究2——假設檢驗用于平均值 58
5.6 案例研究3——假設檢驗用于方差研究 60
第6章 p值和多重比較偏差 63
6.1 p值 63
6.2 案例研究——多次測試 64
6.3 敏感性和專一性的權衡 66
第7章 Spearman秩相關性 67
7.1 Spearman秩相關性 67
7.2 Spearman案例 68
7.3 Spearman秩相關系數用于公募基金夏普率研究 70
第三篇 量化投資——金融建模
第8章 期貨和期貨交易策略簡介 75
8.1 遠期合約 75
8.2 期貨合約 76
8.3 期貨與現貨的關系 78
8.4 杠桿 81
第9章 線性回歸 85
9.1 線性回歸模型的概念 85
9.2 MATLAB實現線性回歸模型 85
9.3 線性回歸與相關性 87
9.4 相關系數 88
第10章 多元線性回歸 90
10.1 多元線性回歸的概念 90
10.2 多元線性回歸模型示例 90
10.3 多元線性回歸預測建設銀行股票價格 91
10.4 模型選擇 93
第11章 單整、協整和平穩性 95
11.1 平穩性和非平穩性 95
11.2 單整 99
11.3 協整 108
11.4 總結 114？
第12章 違背回歸模型 115
12.1 殘差 115
12.2 異方差 116
12.3 殘差的序列相關性 123
12.4 Newey-West 125
12.5 多重共線性 126
第13章 Kalman濾波 129
13.1 理論基礎 129
13.2 Kalman濾波模型 133
13.3 Kalman濾波與迭代線性回歸 135
13.4 Kalman濾波發散 138
13.5 Sage-Husa自適應濾波算法 144
第14章 ARMA模型 148
14.1 基礎概念及原理介紹 148
14.2 建立 ARMA模型的一般步驟 150
14.3 案例研究——滬深300股指期貨日收益率的ARMA模型擬合及MATLAB實現 151
第15章 過擬合的風險 155
15.1 什么是過擬合 155
15.2 例：選取過多參數 155
15.3 例：曲線擬合 156
15.4 例：回歸參數 157
15.5 例：滾動窗口 162
15.6 避免過度擬合 170
第四篇 量化投資——策略交易模型
第16章 β對沖 173
16.1 因子模型 173
16.2 風險暴露 173
16.3 風險管理 174
16.4 β對沖的 MATLAB實現 174
16.5 交叉對沖 175
第17章 配對交易 177
17.1 配對交易流程 177
17.2 配對交易策略 187
第18章 方向性交易策略構造 191
18.1 波動率突破策略 191？
18.2 日內趨勢反轉策略之 R-breaker策略 194
18.3 Dual Thrust策略 198
18.4 Aberration策略 206
18.5 海龜交易策略 210
第19章 多因子研究 219
19.1 常見因子 219
19.2 多因子模型的意義——不單單尋找表現*好的股票 220
19.3 數據處理 221
19.4 模型有效性檢驗 225
19.5 因子合成與降維 227
19.6 多因子研究案例 228
第20章 條件異方差模型 231
20.1 幾種基礎模型介紹 231
20.2 示例應用 234
第五篇 量化投資——風險管理模型
第21章 倉位集中風險 251
21.1 模擬“21 點”游戲 251
21.2 投資組合理論 252
21.3 資金約束 257
21.4 數學方法解釋 257
21.5 額外的好處 258
第22章 *小線性相關算法 261
22.1 分散化投資 261
22.2 一些公式 261
22.3 *小線性相關算法用于投資權重分配 262
第23章 VaR和CVaR264
23.1 VaR和CVaR的定義 264
23.2 VaR和CVaR的計算 266
23.3 VaR和CVaR的計算演示 268
23.4 VaR和CVaR運用于資產組合管理 271
參考文獻 279
附錄 Auto-Trader交易軟件使用手冊 280
前言
**篇 量化投資——基礎研究工具：MATLAB**知識
第1章 MATLAB**知識 3
1.1 基礎數據類型 3
1.2 常用數據類型 12
1.3 繪圖 15
1.4 函數 17
1.5 平均值 19
1.6 離差分析 21
第二篇 量化投資——數理統計
第2章 離散和連續隨機變量 27
2.1 離散隨機變量 27
2.2 連續隨機變量 31
2.3 分布擬合 39
第3章 統計矩——偏度和峰度 41
3.1 偏度 41
3.2 峰度 43
3.3 其他的標準矩 44
3.4 Jarque-Bera正態檢驗 45
3.5 測試校準 45
第4章 極大似然估計 46
4.1 極大似然估計 46
4.2 正態分布的MLE 47
4.3 正態分布的MATLAB實現 48
4.4 指數分布的MLE及MATLAB實現 49
4.5 案例研究——日回報的正態分布擬合 50？
4.6 極大似然估計注意事項 50
第5章 置信區間與假設檢驗 52
5.1 置信區間 52
5.2 原假設和備擇假設 53
5.3 假設檢驗的步驟 53
5.4 案例研究1——工商銀行的日回報率的假設檢驗 54
5.5 案例研究2——假設檢驗用于平均值 58
5.6 案例研究3——假設檢驗用于方差研究 60
第6章 p值和多重比較偏差 63
6.1 p值 63
6.2 案例研究——多次測試 64
6.3 敏感性和專一性的權衡 66
第7章 Spearman秩相關性 67
7.1 Spearman秩相關性 67
7.2 Spearman案例 68
7.3 Spearman秩相關系數用于公募基金夏普率研究 70
第三篇 量化投資——金融建模
第8章 期貨和期貨交易策略簡介 75
8.1 遠期合約 75
8.2 期貨合約 76
8.3 期貨與現貨的關系 78
8.4 杠桿 81
第9章 線性回歸 85
9.1 線性回歸模型的概念 85
9.2 MATLAB實現線性回歸模型 85
9.3 線性回歸與相關性 87
9.4 相關系數 88
第10章 多元線性回歸 90
10.1 多元線性回歸的概念 90
10.2 多元線性回歸模型示例 90
10.3 多元線性回歸預測建設銀行股票價格 91
10.4 模型選擇 93
第11章 單整、協整和平穩性 95
11.1 平穩性和非平穩性 95
11.2 單整 99
11.3 協整 108
11.4 總結 114？
第12章 違背回歸模型 115
12.1 殘差 115
12.2 異方差 116
12.3 殘差的序列相關性 123
12.4 Newey-West 125
12.5 多重共線性 126
第13章 Kalman濾波 129
13.1 理論基礎 129
13.2 Kalman濾波模型 133
13.3 Kalman濾波與迭代線性回歸 135
13.4 Kalman濾波發散 138
13.5 Sage-Husa自適應濾波算法 144
第14章 ARMA模型 148
14.1 基礎概念及原理介紹 148
14.2 建立 ARMA模型的一般步驟 150
14.3 案例研究——滬深300股指期貨日收益率的ARMA模型擬合及MATLAB實現 151
第15章 過擬合的風險 155
15.1 什么是過擬合 155
15.2 例：選取過多參數 155
15.3 例：曲線擬合 156
15.4 例：回歸參數 157
15.5 例：滾動窗口 162
15.6 避免過度擬合 170
第四篇 量化投資——策略交易模型
第16章 β對沖 173
16.1 因子模型 173
16.2 風險暴露 173
16.3 風險管理 174
16.4 β對沖的 MATLAB實現 174
16.5 交叉對沖 175
第17章 配對交易 177
17.1 配對交易流程 177
17.2 配對交易策略 187
第18章 方向性交易策略構造 191
18.1 波動率突破策略 191？
18.2 日內趨勢反轉策略之 R-breaker策略 194
18.3 Dual Thrust策略 198
18.4 Aberration策略 206
18.5 海龜交易策略 210
第19章 多因子研究 219
19.1 常見因子 219
19.2 多因子模型的意義——不單單尋找表現*好的股票 220
19.3 數據處理 221
19.4 模型有效性檢驗 225
19.5 因子合成與降維 227
19.6 多因子研究案例 228
第20章 條件異方差模型 231
20.1 幾種基礎模型介紹 231
20.2 示例應用 234
第五篇 量化投資——風險管理模型
第21章 倉位集中風險 251
21.1 模擬“21 點”游戲 251
21.2 投資組合理論 252
21.3 資金約束 257
21.4 數學方法解釋 257
21.5 額外的好處 258
第22章 *小線性相關算法 261
22.1 分散化投資 261
22.2 一些公式 261
22.3 *小線性相關算法用于投資權重分配 262
第23章 VaR和CVaR264
23.1 VaR和CVaR的定義 264
23.2 VaR和CVaR的計算 266
23.3 VaR和CVaR的計算演示 268
23.4 VaR和CVaR運用于資產組合管理 271
參考文獻 279
附錄 Auto-Trader交易軟件使用手冊 280
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