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投資者情緒與股票市場(chǎng)波動(dòng):基于隱性情緒指數(shù)視角
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本文從追溯束縛傳統(tǒng)金融資產(chǎn)定價(jià)理論解釋力的根本因素出發(fā),探討了另外一種影響股票市場(chǎng)波動(dòng)的重要力量——投資者情緒。本書(shū)包括以下內(nèi)容:首先,通過(guò)對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)影響因素的簡(jiǎn)要分析,論述了投資者情緒在解釋股票市場(chǎng)波動(dòng)中的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義;其次,通過(guò)理論根源方面的探討,追溯傳統(tǒng)資產(chǎn)定價(jià)理論對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)缺乏解釋力的根本原因;第三,將束縛傳統(tǒng)資產(chǎn)定價(jià)理論發(fā)揮效力的因素界定為投資者情緒,并從金融心理學(xué)的基本結(jié)論中尋找其理論根基;第四,結(jié)合金融心理學(xué)的理論基礎(chǔ)、行為金融學(xué)的理論模型與市場(chǎng)證據(jù),尋找重新定義下的投資者情緒因素的量化代理指標(biāo)系列;第五,基于投資者情緒量化代理指數(shù)開(kāi)展投資者情緒與股票市場(chǎng)波動(dòng)的研究;第六,在投資者情緒代理指數(shù)的基礎(chǔ)上構(gòu)建投資者情緒綜合指數(shù),并基于投資者情緒綜合指數(shù)展開(kāi)投資者情緒與股票市場(chǎng)波動(dòng)的研究。

林清泉 趙文榮 ·金融/投資 ·5.4萬(wàn)字

智能投資:機(jī)器交易時(shí)代的崛起
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股市投資天然遵循“二八法則”,大部分投資者在股市中是不賺錢的。在以往的歷史中,能賺錢的主要是兩種人:一種人是巴菲特、索羅斯這樣的資本天才或投資大鱷,一種人則掌握了大數(shù)據(jù)與算法,通過(guò)量化投資和高頻交易占盡先機(jī)。沒(méi)有多少人能復(fù)制巴菲特和索羅斯的成功。而在以往,投資顧問(wèn)服務(wù)只面向極少部分站在金字塔尖的富裕階層。但是,這種現(xiàn)象將會(huì)很快被技術(shù)所帶來(lái)的變革實(shí)現(xiàn)。包括AlphaGo在內(nèi),越來(lái)越多的案例告訴我們:人腦已經(jīng)無(wú)法與AI展開(kāi)平等競(jìng)爭(zhēng)。金融與科技的結(jié)合將帶來(lái)革命性的突破,尊重技術(shù)革新帶來(lái)的金融規(guī)律演變,結(jié)合AI的優(yōu)勢(shì),利用智能投顧的力量去進(jìn)行財(cái)富配置將是金融行業(yè)的大勢(shì)所趨。那么,人工智能究竟會(huì)帶來(lái)哪些變化?我們?nèi)绾螒?yīng)對(duì)?本書(shū)較為系統(tǒng)地介紹了智能投資的歷史及發(fā)展現(xiàn)狀,并重點(diǎn)闡述了智能投顧的新發(fā)展,對(duì)金融及金融科技從業(yè)者和觀察者來(lái)說(shuō)都是不可多得的參考書(shū)。AlphaGo戰(zhàn)勝柯潔后,達(dá)利歐的量化投資原則也席卷業(yè)界。機(jī)器學(xué)習(xí)主導(dǎo)的AI投資基金年化收益已超過(guò)對(duì)沖基金,智能投顧即將顛覆基金、證券領(lǐng)域。從此,智能投資被認(rèn)為是新時(shí)代投資的“煉金術(shù)”。本書(shū)對(duì)智能投資做了詳盡分析,是掘金智能投資的智慧之鑰。

崔傳剛 ·金融/投資 ·11.2萬(wàn)字

MATLAB金融風(fēng)險(xiǎn)管理師FRM(高階實(shí)戰(zhàn))
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金融風(fēng)險(xiǎn)管理已經(jīng)成為各個(gè)金融機(jī)構(gòu)必備的職能部門。特別是隨著全球金融一體化不斷發(fā)展深入,金融風(fēng)險(xiǎn)管理愈發(fā)重要,也日趨復(fù)雜。金融風(fēng)險(xiǎn)管理師(FRM)就是在這個(gè)大背景下推出的認(rèn)證考試,F(xiàn)RM現(xiàn)在已經(jīng)是金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域權(quán)威的國(guó)際認(rèn)證考試。叢書(shū)以FRM考試第一、二級(jí)考綱內(nèi)容為中心,并且突出介紹實(shí)際工作所需的金融建模風(fēng)險(xiǎn)管理知識(shí)。叢書(shū)將金融風(fēng)險(xiǎn)建模知識(shí)和MATLAB編程有機(jī)地結(jié)合在一起,配合豐富的彩色圖表,由淺入深地將各種金融概念和計(jì)算結(jié)果可視化,幫助讀者理解金融風(fēng)險(xiǎn)建模核心知識(shí),提高數(shù)學(xué)和編程水平。本書(shū)是本系列圖書(shū)的第四本,共分12章。在叢書(shū)前三冊(cè)數(shù)學(xué)內(nèi)容基礎(chǔ)之上,本書(shū)前四章繼續(xù)深入探討金融建模常用的數(shù)學(xué)知識(shí)。第1章介紹MATLAB重要的功能之一,符號(hào)數(shù)學(xué)運(yùn)算,這部分內(nèi)容對(duì)之后的數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)和建模尤為重要。第2章介紹切向量、法向量、線性相關(guān)、數(shù)據(jù)矩陣、投影和正定性等內(nèi)容。第3章以向量和矩陣運(yùn)算為基礎(chǔ),繼續(xù)深入探討梯度向量、直線、曲線、平面、切面、空間梯度等概念。第4章探討了常用的圓錐曲線、二次曲線、橢圓、拋物線、雙曲線等。這些內(nèi)容對(duì)叢書(shū)后續(xù)的優(yōu)化方法、投資組合優(yōu)化、回歸分析、因素分析、因素投資、機(jī)器學(xué)習(xí)等內(nèi)容至關(guān)重要。第5~7章探討各種優(yōu)化概念和方法,比如極值、梯度下降、線性規(guī)劃、拉格朗日乘子法、二次規(guī)劃、遺傳算法、粒子群優(yōu)化等。這部分內(nèi)容為之后的投資組合優(yōu)化三章打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。第8~10章介紹投資組合優(yōu)化問(wèn)題。第8章用簡(jiǎn)單的兩個(gè)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)構(gòu)成的投資組合介紹各種投資組合優(yōu)化的核心概念。第9章深入介紹投資組合優(yōu)化與矩陣運(yùn)算的結(jié)合。第10章探討MATLAB提供的Portfolio面向?qū)ο缶幊獭1緯?shū)最后兩章從優(yōu)化角度再次深挖幾種常見(jiàn)的回歸方法,比如最小二乘法、正交回歸、主成分分析、主元回歸和偏最小二乘回歸等。這些內(nèi)容對(duì)叢書(shū)后續(xù)因素分析、因素投資和人工智能等話題提供理論支撐。本書(shū)適合所有金融從業(yè)者閱讀,特別適合金融編程零基礎(chǔ)讀者參考學(xué)習(xí)。本書(shū)適合FRM考生備考參考學(xué)習(xí),也可以幫助FRM持證者實(shí)踐金融建模,另外本書(shū)也是鞏固金融知識(shí)、應(yīng)對(duì)金融筆試面試的利器。

姜偉生 涂升 李蓉 ·金融/投資 ·10.7萬(wàn)字

Python金融數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)
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本書(shū)從Python基礎(chǔ)入門講起,到應(yīng)用Python進(jìn)行科學(xué)計(jì)算、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)可視化、挖掘建模基礎(chǔ)訓(xùn)練,再到利用Python進(jìn)行金融數(shù)據(jù)挖掘與量化投資實(shí)戰(zhàn),深入淺出地介紹了如何使用Python進(jìn)行金融數(shù)據(jù)分析、挖掘和量化投資的全過(guò)程。全書(shū)分三篇:基礎(chǔ)篇、案例篇和實(shí)訓(xùn)篇。基礎(chǔ)篇(第1~6章)主要介紹Python基本知識(shí)及應(yīng)用于科學(xué)計(jì)算、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)可視化、挖掘建模等方面的基礎(chǔ)知識(shí);案例篇(第7~11章)主要介紹利用Python進(jìn)行金融數(shù)據(jù)挖掘分析的基礎(chǔ)案例和綜合應(yīng)用案例;實(shí)訓(xùn)篇(第12章),由5個(gè)實(shí)訓(xùn)組成。本書(shū)將從Python基礎(chǔ)知識(shí)、基本數(shù)據(jù)分析技能,擴(kuò)展到基礎(chǔ)案例和綜合案例,最后通過(guò)實(shí)訓(xùn)幫助讀者強(qiáng)化訓(xùn)練,完成Python相關(guān)知識(shí)的學(xué)習(xí)。本書(shū)提供了豐富的數(shù)據(jù)、案例及程序代碼,將理論與實(shí)踐相結(jié)合,適合作為數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、經(jīng)濟(jì)管理專業(yè)的本科生和大專生的教材,也適合作為金融數(shù)據(jù)挖掘研究者、愛(ài)好者的參考用書(shū)。

黃恒秋 張良均 譚立云 莫潔安 ·金融/投資 ·9.6萬(wàn)字

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