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『簡體書』MATLAB量化金融分析基础与实战

書城自編碼: 3229400
分類:簡體書→大陸圖書→計算機/網絡人工智能
作者: 马萌
國際書號(ISBN): 9787111604174
出版社: 机械工业出版社
出版日期: 2018-08-01


書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:HK$ 83.8

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內容簡介:
《MATLAB量化金融分析基础与实战》是一本侧重于阐述MATLAB在量化金融分析领域功能的工具书。书中精选了量化金融分析领域常见的重要函数和模型加以介绍并配有示例,以方便读者学习。本书涵盖了MATLAB基本知识、数据处理、Python交互、金融建模、高效并发程序设计和报告生成的量化分析流程,涉及量化投资中的多个重要算法,包括技术指标、线性回归、非线性回归、统计学、机器学习、投资组合模型和波动率模型等。书中强调了GPU和CPU并行计算在金融模型中的应用及将模型结果呈现为PDF或HTML等格式文件的Report Generator。后向读者展示了如何使用书中介绍的各项MATLAB功能实现4个经典策略,即股票均线策略、小市值策略、期货套利策略和海龟交易法则。
《MATLAB量化金融分析基础与实战》适合具备一定数学、金融、计算机基础及编程经验的专业人员阅读,也可作为相关专业院校本科高年级、研究生或教师的教学参考用书。
關於作者:
马萌,籍贯山东,毕业于美国杜兰大学,获数学硕士学位,量化基金经理。10年MATLAB使用经验,5年量化投资实盘资金管理经验。极客精神,热衷于前沿科学技术在金融投资领域的应用,主要研究方向为全资产智能量化投资系统。曾受邀为中期量化实战特训营讲师;首届京东量化大赛前10名,线下路演第1名。
目錄
量化投资基础篇

第1章
基本数据类型
1.1 变量及其命名规则
1.2 数值
1.2.1 数值类型概述
1.2.2 如何查看数值类型范围
1.2.3 实例1:当心数值类型转换中的溢出
1.2.4 实例2:判断与查看数值类型
1.3 矩阵
1.3.1 实例3:矩阵及特殊矩阵的建立方法
1.3.2 实例4:利用一维索引提取二维矩阵中的元素
1.3.3 实例5:矩阵转置、共轭转置与求逆
1.3.4 实例6:sortrows与sort函数比较
1.3.5矩阵与矩阵元素算术运算概述
1.3.6 逻辑、关系和集合运算概述
1.4 警惕特殊数字
1.4.1 NaN
1.4.2 Inf
1.4.3 逻辑型数字
1.5 字符和字符串
1.5.1 实例7:字符串的创建与元素提取
1.5.2 实例8:字符串的查找、替换与删除
1.5.3 实例9:strcat函数的常见错误
1.5.4 实例10:str2num函数和str2double函数的区别
1.5.5 字符串比较函数的应用
1.5.6 正则表达式概述及常见使用方法
1.5.7 实例11:利用符号变量求解方程
1.5.8 实例12:函数句柄的应用
1.6 时间
1.6.1 datetime类型介绍
1.6.2 实例13:其他类型时间转数值时间
1.6.3 实例14:数值时间转字符串时间
1.7 cell
1.7.1 实例15:两种常见的cell赋值方式
1.7.2 实例16:mat2cell函数与num2cell函数
1.7.3 实例17:cellstr函数
1.7.4 实例18:cell2mat函数
1.7.5 实例19:用cellfun函数做cell元素遍历运算
1.7.6 实例20:用findgroups函数和splitapply函数做cell分组运算
1.8 struct
1.8.1 创建struct变量
1.8.2 实例21:多维结构体与多维cell中嵌套结构体

第2章
程序设计
2.1 函数的定义
2.1.1 单个函数脚本的创建
2.1.2 含有子函数的脚本创建及调用
2.2 量化分析中的常用基本函数及其用法
2.2.1 edit
2.2.2 clear
2.2.3 clc
2.2.4 close
2.2.5 whos
2.2.6 exist
2.2.7 isa
2.2.8 isempty
2.2.9 isnan
2.2.10 find
2.2.11 disp
2.2.12 fprintf
2.2.13
sprintf
2.2.14 eval
2.3 图形生成
2.3.1 实例22:生成二维折线图
2.3.2 实例23:生成矢量图
2.3.3 实例24:多图叠加生成
2.3.4 实例25:生成柱状图与累计柱状图
2.3.5 实例26:生成直方图
2.3.6 实例27:插入子图与文字
2.3.7 实例28:插入特殊文字与符号
2.4 全局变量与局部变量的定义
2.5 分支结构语句
2.5.1 判断结构 if else及其用法
2.5.2 选择结构 switch case及其用法
2.5.3 for循环结构及其用法
2.5.4 while循环结构及其用法
2.5.5 break、continue、return和exit的比较
2.5.6 巧用异常捕捉try catch结构
2.6 工程中脚本调用的优先次序

第3章
数据处理
3.1 基本文件操作函数介绍
3.2 实例29:用importdata函数与textscan函数对txt文件读写
3.3 实例30:excel文件读写
3.4 实例31:csv文件读写
3.5 实例32:mat文件读写
3.6 实例33:图形的存储、读取与图形中的数据提取
3.7 与Oracle数据库交互
3.7.1 Windows系统下的MATLAB与Oracle交互环境配置方法
3.7.2 Linux系统下的MATLAB与Oracle交互环境配置方法
3.7.3 实例34:建立数据库连接
3.7.4 实例35:数据查询、插入与修改
3.7.5 实例36:万能的exec函数

第4章
量化分析中的常用类
4.1 类的基本概念
4.1.1 实例37:利用关键词定义类
4.1.2 实例38:运算符的重载
4.2 table类
4.2.1 实例39:创建table类数据
4.2.2 实例40:table类与结构体相互转换
4.2.3 实例41:table类与cell相互转换
4.2.4 实例42:table类与数值矩阵相互转换
4.2.5 实例43:用varfun函数对table数据做分组运算
4.3 dataset类
4.3.1 实例44:创建dataset类数据
4.3.2 实例45:数值矩阵、cell、结构体和table类数据转换为dataset类
4.3.3 实例46:利用datasetfun函数做变量运算
4.3.4 实例47:dataset的水平和垂直拼接
4.3.5 实例48:用repalcedata函数做dataset数据替换
4.3.6 实例49:用replaceWithMissing函数做缺失数据替换
4.3.7 实例50:ismemeber函数
4.3.8 实例51:用join函数实现dataset合并
4.3.9 将dataset存储为文件
4.4 线性回归 LinearModel 类
4.4.1 常用类函数概述
4.4.2 实例52:线性回归工作流程

第5章 MATLAB与Python交互编程
5.1 MATLAB调用Python
5.1.1 推荐Python程序软件Anaconda
5.1.2 如何在MATLAB中配置Python环境
5.1.3 实例53:py类与模块的调用
5.1.4 实例54:py.list、py.tuple和py.dict生成方法
5.1.5 MATLAB数据类型转换为Python数据类型
5.1.6 Python数据类型转换为MATLAB数据类型
5.1.7 实例55:MATLAB中使用py.list
5.1.8 实例56:MATLAB中使用py.tuple
5.1.9 实例57:MATLAB中使用py.dict
5.1.10 实例58:MATLAB中调用Python脚本
5.1.11 实例59:获取Tushare开源数据
5.2 Python调用MATLAB
5.2.1 MATLAB Engine的安装
5.2.2 实例60:使用MATLAB Engine调用MATLAB函数
5.2.3 MATLAB Engine传入数据类型转换
5.2.4 实例61:调用自定义MATLAB脚本


量化投资模型篇

第6章量
化投资分析模型
6.1 日期和时间函数
6.1.1 常用日和时间函数概述
6.1.2 工作日函数概述
6.2 技术指标函数
6.3 投资分析
6.3.1 常用现金流与收益率计算函数
6.3.2 常用摊销与折旧函数
6.3.3 常用资金时间价值计算函数
6.3.4 常用年金计算函数
6.3.5 实例62:有无数据缺失两种情况下多元正态线性回归方法
6.3.6 常用金融数据转换函数
6.3.7 实例63:tick2ret函数与price2ret函数比较
6.3.8 常用投资策略评价函数
6.3.9 实例64:索提诺比率实例
6.3.10 常用金融绘图函数
6.3.11 实例65:时间连续与间断两种情况下的蜡烛图绘制
6.3.12 实例66:两种价格与成交量图的绘制
6.4 经典方差模型在A股市场的应用
6.4.1 实例67:均值-方差模型
6.4.2 实例68:CVaR模型
6.4.3 实例69:均值-绝对偏差模型
6.5 SDE模型概述
6.5.1 SDE模型的构建
6.5.2 实例70:SDE模型对NASDAQ数据的回归预测

第7章
统计与机器学习模型
7.1 常用统计函数
7.2 假设检验
7.2.1 正态分布均值假设检验的实现方法
7.2.2 正态分布方差假设检验的实现方法
7.3 回归拟合
7.3.1 实例71:线性回归方法
7.3.2 实例72:三种常见多元线性回归共线性诊断方法的实现
7.3.3 多项式拟合方法中的标准化处理
7.3.4 实例73:非线性回归实现方法
7.4 方差分析
7.4.1 实例74:单因素方差分析实现方法
7.4.2 实例75:双因素方差分析实现方法
7.4.3 实例76:多因素方差分析实现方法
7.5 聚类分析
7.5.1 实例77:k-means与k-medoids算法应用
7.5.2 实例78:混合高斯模型应用
7.6 分类分析
7.6.1 实例79:决策树应用
7.6.2 实例80:逻辑回归原理与实现
7.6.3 实例81:KNN近邻算法应用
7.6.4 实例82:SVM支持向量机应用
7.7 数据降维
7.7.1 主成分分析
7.7.2 实例83:理解主成分分析的原理与输出结果

第8章
经典计量经济学模型
8.1 条件均值模型
8.1.1 实例84:ARIMA模型公式与建立方法
8.1.2 模型参数估计
8.1.3 方差推断
8.1.4 实例85:ARIMA模型对NASDAQ数据的拟合
8.1.5 实例86:AR模型公式与建立方法
8.1.6 实例87:MA模型公式与建立方法
8.1.7 实例88:ARMA模型公式与建立方法
8.1.8 实例89:ARIMAX模型公式与建立方法
8.1.9 实例90:残差为ARIMA的线性回归模型公式与建立方法
8.2 条件方差模型
8.2.1 实例91:GARCH模型公式与建立方法
8.2.2 实例92:EGARCH模型公式与建立方法
8.2.3 实例93:GJR模型公式与建立方法
8.2.4 实例94:条件方差模型对NASDAQ数据的预测应用
8.3 时间序列平稳性与单位根检验
8.3.1 实例95:NASDAQ数据的ADF检验应用
8.3.2 实例96:NASDAQ数据的KPSS检验应用
8.3.3 实例97:NASDAQ数据的PP检验应用
8.3.4 adftest、kpsstest和pptest函数返回结果比较
8.4 实例98:中证500指数量价关系的granger因果关系检验

程序性能提升篇

第9章 CPU并行计算
9.1 基本原理介绍
9.2 并行计算parfor 循环初探
9.2.1 parfor循环的使用
9.2.2 实例99:多种工况下parfor与for性能对比分析
9.3 parfor 循环中变量类型解释
9.4 parfor循环中的限制
9.4.1 禁止使用交互输入
9.4.2 禁止图形输出
9.4.3 实例100:巧用feval函数传入函数句柄
9.4.4 parfor中的常见受限变量与函数
9.4.5 实例101:巧用自定义函数调用受限函数
9.4.6 parfor循环中含for循环的四种限制情况
9.5 计算机集群上的并行计算
9.5.1 mdce服务介绍
9.5.2 Windows系统下的mdce服务配置方法
9.5.3 Linux系统下的mdce服务配置方法
9.5.4 实例102:计算机集群上配置并行计算

第10章 GPU并行计算
10.1 基本原理介绍
10.2 GPU相关类与函数表
10.3 实例103:GPU调用流程
10.4 运行MATLAB函数
10.4.1 运行内置函数
10.4.2 实例104:利用arrayfun运行自定义函数
10.4.3 实例105:运行自定义kernel函数方法

第11章
报告生成器
11.1 生成HTML格式报告
11.2 熟悉界面
11.3 逐步加入报告元素
11.3.1 创建标题
11.3.2 增加章节和分章
11.3.3 增加段落
11.3.4 插入MATLAB代码
11.3.5 插入图片
11.3.6 插入变量
11.3.7 使用逻辑分支语句增加新的章节
11.4 最终报告生成


量化投资实战篇

第12章
经典股票量化策略初探
12.1 市场失效简单的均线策略
12.1.1 策略主逻辑
12.1.2 并行计算对程序效率的提升
12.1.3 完善策略逻辑细节
12.1.4 参数与模型优化思路扩展
12.2 规模效应神奇的小市值策略
12.2.1 策略主逻辑
12.2.2 splitapply函数在股票分组的使用
12.2.3 警惕未来函数的使用

第13章
经典期货策略初探
13.1 替代效应豆粕和菜粕的价差套利
13.1.1 用regexp函数与cellfun函数快速处理新浪网页接口数据
13.1.2 探究统计规律背后的经济原理
13.1.3 把握主要矛盾构建统计套利策略
13.1.4 期货策略中的几点注意事项
13.2 趋势追踪海龟交易法则
13.2.1 基本概念
13.2.2 名义资产非实际资产
13.2.3 海龟交易法则1:短周期系统
13.2.4 海龟交易法则2:长周期
13.2.5 海龟交易法则的实现
13.2.6 投资组合一:品种独立风险再投资
13.2.7 投资组合二:品种等风险再投资
13.2.8 风险与收益的匹配性探讨
13.2.9 进一步完善海龟交易法则

附录A ASCII码表
附录B GPU支持的内置函数
附录C GPU自定义函数
索引
参考文献
內容試閱
工欲善其事,必先利其器。
有人说钢琴演奏是一门艺术,钢琴家用指尖将音符转换为美妙旋律来传递思想感情,与听众交流,但不要忘记这一切是建立在炉火纯青的演奏技术上的,所以钢琴演奏首先是一门技术。量化投资亦是如此,对于市场,每个人都有自己独到的见解、投资理念甚至具体的策略,但想把这些传递出来,则需要足够的编程技巧。
《MATLAB量化金融分析基础与实战》侧重的是MATLAB编程能力。编程能力可分为两个层次,一是能写出策略,二是写出高效策略。第一个层次需要掌握一门语言的基本语法和函数功能等,第二个层次则需要较多的知识储备与实际经验积累。希望读者通过学习本书至少熟练达到第一个层次以上,能够用MATLAB语言轻松表达自己的投资逻辑。本书并不侧重于揭示市场的运作原理或阐述模型和策略构建的合理性,因为策略本身的语言载体并不局限于MATLAB。
《MATLAB量化金融分析基础与实战》实战篇包括了4个经典投资策略。在12.1REF简单的均线策略\r\h节讨论了一种最简单的利用市场失效的策略均线系统,当然失效特例还有很多,也不仅局限于技术指标。市场有效理论将市场状态分为弱式、半强式和强式有效当然还有无效,实际上市场总是在这四种状态中切换而不会永远停留在一个状态,不同市场状态下有合适的应对策略且通过分形指标可捕捉市场状态变化进而做策略择时;在12.2REF神奇的小市值策略\r\h节介绍了市值这个估值因子。这个因子为何有效以及股票投资中涉及的其他因子、择时、中性等概念,都是值得细致论述的重要知识点;在13.1REF豆粕和菜粕的价差套利\r\h节中展示了一个期货统计套利的例子豆粕与菜粕的价差套利,这里想强调的是量化投资不仅是要寻找数字上的规律,更要理解数字背后的经济学原理;在13.2REF海龟交易法则\r\h节中讲述了著名的海龟交易法则,同时也介绍了使用投资组合来分散风险的概念。
授人以鱼,不如授人以渔。
《MATLAB量化金融分析基础与实战》尽量选取与量化投资相关的MATLAB功能模块加以介绍,避免大而全地陈述或生涩地讲解MATLAB各个函数的功能,取而代之的是大量的简单例子,而这些例子可能是读者在做量化投资时遇到的真正需求。建议读者动手复写一遍例子的同时仔细阅读帮助文档中函数的解释以达到熟练应用的目的。为了让读者更好地再现书中例题,数据源限制在了MATLAB自带数据、Tushare开源数据和新浪网页数据。这些数据源会实时更新,读者在复写的时候由于新数据的加入可能会得到与书中不同的结果。
《MATLAB量化金融分析基础与实战》也无意将相关的数学、金融原理进行推导或详细阐述,如本书在量化投资模型篇中并未阐述模型的原理、公式推导等过程。

1. 读者

本书适合具备数学、金融、计算机基础及一定编程经验的专业人员阅读,也可作为相关专业院校本科高年级、研究生或教师的教学、参考用书。

2. 增值服务及资源下载

本书受MATLAB中文论坛(www.ilovematlab.cn)鼎力支持,读者可以登录网址http:www.ilovematlab.cnforum-269-1.html与作者进行在线交流,或者登录网址http:www.ilovematlab.cnthread-550784-1-1.html下载本书相关的程序源代码。读者也可以关注机械工业出版社计算机分社官方微信订阅号IT有得聊,回复60417来下载相关代码或留言,您的反馈会帮助作者更好地改进书籍。同时作者会尽可能提供更多有用信息,以帮助读者提高量化技能。如因Tushare和新浪的数据提取方式改变而导致书中代码失效,作者会及时修正代码。

3. 文字格式

代码及其输出结果以灰色底纹显示。
代码
代码输出
function OUT=exampleIN
OUT=IN;

4. MATLAB版本

如无特殊说明,本书所使用环境为Windows 7操作系统下的MATLAB。
dispversion
8.6.0.267246 R2015b
书中提到的matlabroot为MATLAB安装目录,Windows系统默认为C:\Program
Files\MATLAB\R2015b,而Linux系统默认为usrlocalMatlabR2015b。读者需注意Windows系统下的代码有时并不能直接移植到Linux系统的MATLAB运行,比如Windows下的MATLAB支持使用\与符号表示路径,而Linux下仅支持使用表示路径。 loadfindemos\disney.mat % Windows下可运行 loadfindemosdisney.mat % Windows和Linux下均可运行。
还需注意的是
Windows 7系统中的文件名不区分大小写,而Linux系统需要区分。所以,读者在有不同操作系统下代码移植需求的时候要合理规划工程中的文件名,以避免不必要的麻烦。MATLAB虽然功能强大但为付费软件,如果读者经济能力有限可以考虑使用开源项目软件Octave。Octave与MATLAB语法格式基本相同,但部分工具箱或者函数功能可能未实现且性能表现亦可能略逊于MATLAB,详细信息可参阅 http:www.gnu.orgsoftwareoctave 。

5. 熟悉界面

如下图所示,MATLAB软件界面中的【应用程序】包含了诸多应用工具,如第11章REF报告生成器\r\h的报告生成器;右上角【搜索文档】可以输入关键字检索MATLAB软件手册;【命令行窗口】用于指令的输入与执行;【工作区】用于存储变量,双击变量可查看变量的值与属性等信息,亦可修改此信息;【当前文件夹】显示当前文件夹下的所有文件目录结构;【命令历史记录】中可用〈Ctrl F〉快捷键查找使用过的指令,双击选定指令可直接运行。

6. 【命令行窗口】常用快捷键

〈Tab〉自动补全指令
〈Shift Enter〉换行并执行所有指令
〈Ctrl C〉中断当前正在运行的指令
〈〉、〈〉切换到之前运行过的指令,可按多次直到找到需要的指令
〈Ctrl S〉将工作区全部变量存储为.mat文件
〈Ctrl F〉
弹出对话框,可用于寻找文件

 

 

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