中圖網小程序
一鍵登錄
更方便
本類五星書更多>
-
>
蜜蜂的寓言:私人的惡德,公眾的利益
-
>
世界貿易戰簡史
-
>
日本的凱恩斯:高橋是清傳:從足輕到藏相
-
>
近代天津工業與企業制度
-
>
貨幣之語
-
>
眉山金融論劍
-
>
圖解資本論
資本市場操縱行為量化、監測與監管研究 版權信息
- ISBN：9787513670890
- 條形碼：9787513670890 ; 978-7-5136-7089-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
資本市場操縱行為量化、監測與監管研究 本書特色
本書構建了一條“監管法規→案例數據→交易本質識別→大數據量化建！刹僮餍缘谋O管法規”的閉環通路，以達到大數據價值發現和監管決策的關聯交互目的，為實時、有效的監管市場操縱，提供一種數量化、可操作的新方法。
資本市場操縱行為量化、監測與監管研究 內容簡介
本書基于市場操縱案例和現有監管條例，使用機器學習、金融風險管理、計量經濟學等理論方法，分析復雜交易環境中市場操縱行為的特性，設計關于市場操縱的新型監測指標，推導交易行為、異常波動及市場監測指標之間的拓撲結構和因果推理關系，構建基于大數據的市場操縱行為的數據挖掘算法、識別模式監測模型與閉環管理決策監管框架。在完善市場操作監測模型的基礎上，為我國監管部門進行實時、有效、合理的市場操縱行為提供理論性依據和數量化方法。
資本市場操縱行為量化、監測與監管研究 目錄
1緒論
1.1研究意義
1.2國外研究現狀
1.3國內研究現狀
1.4簡要評述
1.5研究方法
1.5.1文獻研究法
1.5.2個案研究法
1.5.3描述性研究法
1.5.4實驗法
1.5.5實證研究法
1.5.6經驗總結法
1.6研究框架
2證券市場操縱的相關概念及理論基礎
2.1市場操縱的概念
2.1.1市場操縱的定義
2.1.2市場操縱的主要形式
2.1.3股票市場操縱行為的特點
2.2市場操縱行為存在的原因
2.3市場操縱行為的危害
2.4市場操縱監測模型的相關理論
2.4.1神經網絡模型
2.4.2決策樹模型
2.4.3小波分析模型
2.4.4貝葉斯網絡與馬爾可夫融合模型
3國內外市場操縱案例及相關法規
3.1市場操縱案例分析——以歐美為例
3.1.1歐美市場操縱案例
3.1.2歐美反市場操縱法規總結
3.1.3歐美市場操縱案例特點評析
3.2市場操縱案例分析——以中國為例
3.2.1中國市場操縱案例
3.2.2中國反市場操縱法規總結
3.2.3中國市場操縱案例特點評析
4基于AHMMAS的價格操縱監測模型設計
4.1價格操縱基本交易特征及測量指標
4.1.1價格操縱基本交易特征
4.1.2設計監測度量指標
4.1.3操縱行為量化
4.2價格操縱特征抽取
4.3價格操縱監測模型設計
4.3.1高斯混合模型（GMM）和隱馬爾可夫模型（HMM）
4.3.2異常狀態的隱馬爾可夫模型（HMMAS）
4.3.3自適應隱馬爾可夫模型（AHMMAS）
4.4基于AHMMAS的價格操縱監測算法
4.5實驗和評價
4.5.1實驗數據的選擇和構建
4.5.2時間窗口的設定
4.5.3價格操縱行為數據的設定
4.5.4基準模型的選擇
4.5.5績效評價指標的設定
4.5.6實驗結果
4.6結論
5基于背包問題的虛假交易監測模型設計及分析
5.1虛假交易基本交易特征
5.2虛假交易行為頭寸描述
5.2.1虛假交易行為基本頭寸描述
5.2.2虛假交易行為的閉環交易描述
5.2.3虛假交易的閉環交易量化匹配特征
5.3虛假交易監測模型設計
5.3.1預處理過程
5.3.2匹配搜索監測過程
5.3.3閉環交易匹配監測過程——串謀搜索
5.4實驗和評價
5.4.1實驗數據說明
5.4.2確定參數
5.4.3基于原始交易數據的評估
5.4.4基于加入虛假交易行為的數據評估
5.5結論
6基于Lasso-VHsMM模型的操縱行為監測模型
6.1操縱行為的本質交易特征量化
6.1.1基本交易行為分析
6.1.2監管條例中對“塞單”的基本定義
6.1.3設計新型度量指標
6.2構建新型量化監測指標之間的邏輯關系
6.3模型設計
6.3.1確定狀態轉移概率
6.3.2估計概率密度函數
6.3.3*大期望算法
6.3.4預估和優化模型參數
6.3.5優化訓練數據集測試模型性能
6.4實驗和評價
6.4.1上證實驗數據說明
6.4.2上證實驗數據結果
6.4.3美國股票實驗數據說明
6.4.4美國股票實驗數據結果
6.4.5匯率實驗數據說明
6.4.6匯率實驗數據結果
6.5結論
7基于概率神經網絡的交易型操縱行為監測模型
7.1交易型操縱行為過程分析
7.1.1建倉過程
7.1.2洗盤過程
7.1.3拉升過程
7.1.4出貨過程
7.2操縱行為案例分析
7.2.1操縱行為案例數據說明
7.2.2操作行為主體分析
7.3操縱行為的特征分析
7.3.1操縱行為涉及的行業特征
7.3.2操縱行為涉及的股本規模
7.3.3操縱行為涉及的資產特征
7.3.4操縱行為的交易特征
7.4基于概率神經網絡的交易型操縱行為監測模型的構建
7.4.1概率神經網絡的判別原理
7.4.2概率神經網絡的結構
7.4.3基于概率神經網絡的操縱行為監測模型的構建
7.4.4操縱行為監測模型的算法實現
7.5實驗和評價
7.5.1樣本數據
7.5.2變量的選擇
7.5.3實證結果分析
7.6結論
8基于操縱行為監測模型的可操作性量化監測標準
8.1反饋性指導和量化標準
8.1.1操縱行為基本特征介紹
8.1.2交易行為異常判定標準
8.1.3操縱行為監控的量化標準
8.2基于大數據驅動的監測模型的監管條例決策模型框架
8.2.1特征模塊重統計，監管條例是依據
8.2.2監測模塊重分析，監管條例是橋梁
8.2.3量化交互模塊重反饋，監管條例是準繩
8.2.4監管與決策重調節，監管條例是補充
8.3政策建議參考文獻索引
1.1研究意義
1.2國外研究現狀
1.3國內研究現狀
1.4簡要評述
1.5研究方法
1.5.1文獻研究法
1.5.2個案研究法
1.5.3描述性研究法
1.5.4實驗法
1.5.5實證研究法
1.5.6經驗總結法
1.6研究框架
2證券市場操縱的相關概念及理論基礎
2.1市場操縱的概念
2.1.1市場操縱的定義
2.1.2市場操縱的主要形式
2.1.3股票市場操縱行為的特點
2.2市場操縱行為存在的原因
2.3市場操縱行為的危害
2.4市場操縱監測模型的相關理論
2.4.1神經網絡模型
2.4.2決策樹模型
2.4.3小波分析模型
2.4.4貝葉斯網絡與馬爾可夫融合模型
3國內外市場操縱案例及相關法規
3.1市場操縱案例分析——以歐美為例
3.1.1歐美市場操縱案例
3.1.2歐美反市場操縱法規總結
3.1.3歐美市場操縱案例特點評析
3.2市場操縱案例分析——以中國為例
3.2.1中國市場操縱案例
3.2.2中國反市場操縱法規總結
3.2.3中國市場操縱案例特點評析
4基于AHMMAS的價格操縱監測模型設計
4.1價格操縱基本交易特征及測量指標
4.1.1價格操縱基本交易特征
4.1.2設計監測度量指標
4.1.3操縱行為量化
4.2價格操縱特征抽取
4.3價格操縱監測模型設計
4.3.1高斯混合模型（GMM）和隱馬爾可夫模型（HMM）
4.3.2異常狀態的隱馬爾可夫模型（HMMAS）
4.3.3自適應隱馬爾可夫模型（AHMMAS）
4.4基于AHMMAS的價格操縱監測算法
4.5實驗和評價
4.5.1實驗數據的選擇和構建
4.5.2時間窗口的設定
4.5.3價格操縱行為數據的設定
4.5.4基準模型的選擇
4.5.5績效評價指標的設定
4.5.6實驗結果
4.6結論
5基于背包問題的虛假交易監測模型設計及分析
5.1虛假交易基本交易特征
5.2虛假交易行為頭寸描述
5.2.1虛假交易行為基本頭寸描述
5.2.2虛假交易行為的閉環交易描述
5.2.3虛假交易的閉環交易量化匹配特征
5.3虛假交易監測模型設計
5.3.1預處理過程
5.3.2匹配搜索監測過程
5.3.3閉環交易匹配監測過程——串謀搜索
5.4實驗和評價
5.4.1實驗數據說明
5.4.2確定參數
5.4.3基于原始交易數據的評估
5.4.4基于加入虛假交易行為的數據評估
5.5結論
6基于Lasso-VHsMM模型的操縱行為監測模型
6.1操縱行為的本質交易特征量化
6.1.1基本交易行為分析
6.1.2監管條例中對“塞單”的基本定義
6.1.3設計新型度量指標
6.2構建新型量化監測指標之間的邏輯關系
6.3模型設計
6.3.1確定狀態轉移概率
6.3.2估計概率密度函數
6.3.3*大期望算法
6.3.4預估和優化模型參數
6.3.5優化訓練數據集測試模型性能
6.4實驗和評價
6.4.1上證實驗數據說明
6.4.2上證實驗數據結果
6.4.3美國股票實驗數據說明
6.4.4美國股票實驗數據結果
6.4.5匯率實驗數據說明
6.4.6匯率實驗數據結果
6.5結論
7基于概率神經網絡的交易型操縱行為監測模型
7.1交易型操縱行為過程分析
7.1.1建倉過程
7.1.2洗盤過程
7.1.3拉升過程
7.1.4出貨過程
7.2操縱行為案例分析
7.2.1操縱行為案例數據說明
7.2.2操作行為主體分析
7.3操縱行為的特征分析
7.3.1操縱行為涉及的行業特征
7.3.2操縱行為涉及的股本規模
7.3.3操縱行為涉及的資產特征
7.3.4操縱行為的交易特征
7.4基于概率神經網絡的交易型操縱行為監測模型的構建
7.4.1概率神經網絡的判別原理
7.4.2概率神經網絡的結構
7.4.3基于概率神經網絡的操縱行為監測模型的構建
7.4.4操縱行為監測模型的算法實現
7.5實驗和評價
7.5.1樣本數據
7.5.2變量的選擇
7.5.3實證結果分析
7.6結論
8基于操縱行為監測模型的可操作性量化監測標準
8.1反饋性指導和量化標準
8.1.1操縱行為基本特征介紹
8.1.2交易行為異常判定標準
8.1.3操縱行為監控的量化標準
8.2基于大數據驅動的監測模型的監管條例決策模型框架
8.2.1特征模塊重統計，監管條例是依據
8.2.2監測模塊重分析，監管條例是橋梁
8.2.3量化交互模塊重反饋，監管條例是準繩
8.2.4監管與決策重調節，監管條例是補充
8.3政策建議參考文獻索引
展開全部
資本市場操縱行為量化、監測與監管研究 作者簡介
姚遠，管理學博士，河南大學商學院教授、河南大學管理科學與工程研究所所長、博士生導師。河南省重點學科“管理科學與工程”牽頭人，河南省優秀青年社科專家，河南省青年骨干教師，河南省教育廳學術技術帶頭人，河南省高？萍紕撔氯瞬牛ㄗ匀活悾，九三學社河南省委經濟委員會委員。 主要研究領域為金融工程、風險管理、數理金融、金融大數據及機器學習等。
書友推薦
- >
龍榆生：詞曲概論/大家小書
- >
二體千字文
- >
有舍有得是人生
- >
我從未如此眷戀人間
- >
中國人在烏蘇里邊疆區:歷史與人類學概述
- >
史學評論
- >
伊索寓言-世界文學名著典藏-全譯本
- >
中國歷史的瞬間
本類暢銷
