金融計算與量化投資——MATLAB金融工具箱的套用

《金融計算與量化投資——MATLAB金融工具箱的套用》是2022年清華大學出版社出版的圖書,作者是李合龍、胡云鶴、袁宜晨、楊蘇鵬。

基本介紹

  • 中文名:金融計算與量化投資——MATLAB金融工具箱的套用
  • 作者:李合龍、胡云鶴、袁宜晨、楊蘇鵬
  • 出版社:清華大學出版社
  • 出版時間:2022年3月1日
  • 定價:55 元
  • ISBN:9787302597827
內容簡介,圖書目錄,

內容簡介

為培養複合型金融實物和操作人才,本項目以“金融計算與量化投資”為主線,依託金融大數據,主要介紹MATLAB在金融計算方面的套用。在介紹相關的金融理論及模型的基礎上,詳細講解了MATLAB基本語句和基本編程、MATLAB對資料庫操作,然後重點講述MATLAB在金融、衍生品、固定收益工具箱中的函式,內容涉及固定收益、資產組合理論和實務計算等,並通過大量的套用實例,幫助學生快速、熟練掌握使用MATLAB來解決金融中的計算和分析問題。本教材的編寫將有助於金融專業的同學對量化投資的計算機技術和MATLAB草稿語言有所認識,同時對數學、計算機專業的同學來說,是了解和熟知金融學基礎的入門級指引。計算機基礎和金融學基礎的有效結合,對幫助讀者快速掌握量化投資函式提供了新的便利。此教材將適合對金融計算、量化交易、金融投資感興趣的同學及有志於成為“金融大家”的人士閱讀。

圖書目錄

第1章MATLAB簡介
1.1概述
1.1.1發展歷史
1.1.2MATLAB的版本進展
1.1.3MATLAB R2020a版本特性
1.1.4MATLAB的特點
1.1.5MATLAB和Python的比較
1.1.6下載方式
1.2認識MATLAB
1.2.1打開方法
1.2.2MATLAB的主視窗及功能
1.2.3MATLAB的工作視窗
1.2.4搜尋路徑
1.2.5實用快捷鍵與常用命令
1.2.6幫助系統
1.2.7實時編輯器
1.2.8App Designer
1.3MATLAB的實際套用——以GUI為例
第2章數據讀寫的基本操作
2.1導入、導出檔案和數據的基本操作
2.1.1導入檔案和數據的方法
2.1.2導出檔案和數據的方法
2.1.3打開檔案和數據的方法
2.1.4文本檔案的讀寫
2.1.5低級檔案I/O
2.1.6Excel檔案的讀寫
2.2對金融時間序列數據的處理
2.2.1實例: 計算平安銀行日收益率最大漲幅
2.2.2金融時間序列數據
2.2.3創立和讀取時間序列數組
2.2.4金融相關工具箱介紹
第3章數據的基本處理
3.1MATLAB的數據類型
3.1.1MATLAB的15種基本數據類型
3.1.2數據類型轉換函式
3.1.3數據轉換實例
3.1.4數值溢出
3.1.5變數及其命名規則
3.2數組及其運算
3.2.1數組的定義及類型
3.2.2實例: 數組的創建
3.2.3多維數組操作
3.3矩陣及其運算
3.3.1矩陣的定義及類型
3.3.2實例: 矩陣的創建、訪問及運算
3.4關係運算和邏輯運算
3.4.1關係運算和邏輯運算的定義與類型
3.4.2實例: 矩陣之間的符號運算
3.5字元和字元串
3.5.1字元和字元串的定義
3.5.2字元和字元串創建,連線和轉換的方法、步驟
3.6元胞數組
3.6.1元胞數組的定義
3.6.2創建元胞數組
3.6.3元胞數組的尋訪
3.6.4元胞數組的刪除
3.6.5相關函式
第4章MATLAB編程基礎
4.1MATLAB編程入門
4.1.1函式腳本的定義、創建與調用
4.1.2注意事項
4.2編程的基礎
4.2.1程式設計和開發
4.2.2條件語句
4.2.3循環語句
4.2.4switch結構
4.3調試MATLAB程式
第5章數據可視化處理
5.1MATLAB繪圖
5.1.1創建MATLAB圖形視窗及繪圖
5.1.2總結: 繪圖函式一覽
5.1.3圖形修飾
5.1.4實例: 繪製股票市場的價格序列的折線圖
5.2MATLAB GUI(圖形用戶界面設計)
5.2.1GUI介紹
5.2.2創建GUI
5.2.3GUI控制項的屬性編輯器
5.2.4MATLAB常見的回調函式
5.2.5實例: 實現三維圖形的繪製
5.2.6實例: 實現在一個界面中繪製兩個圖形
第6章金融數據統計分析
6.1描述性統計基礎
6.2相關分析
6.2.1協方差
6.2.2相關係數
6.3回歸分析
6.3.1一元線性回歸
6.3.2多元線性回歸
6.3.3非線性回歸
6.4數據降維分析
6.4.1主成分分析
6.4.2因子分析
6.5方差分析
6.5.1單因素方差分析
6.5.2雙因素方差分析
6.6金融問題綜合套用
第7章金融計量模型實現
7.1數據檢驗
7.1.1平穩性檢驗
7.1.2序列自相關性檢驗
7.1.3協整檢驗
7.2ARIMA模型
7.2.1ARIMA模型的基本程式
7.2.2ARIMA實例
7.3GARCH模型
7.3.1GARCH模型實例
7.3.2變種GARCH模型
7.4向量自回歸模型
7.5格蘭傑因果檢驗
7.6脈衝回響函式
第8章風險管理
8.1風險價值(VaR)評估和回溯檢測
8.1.1VaR的定義
8.1.2VaR的主要性質
8.1.3VaR的優缺點
8.1.4案例分析
8.2條件風險價值(CVaR)投資組合最佳化
8.2.1CVaR的定義
8.2.2CVaR相對於VaR的改進
8.2.3案例分析
第9章金融數據機器學習處理
9.1K均值(Kmeans)股票聚類分析
9.1.1Kmeans相關概念及原理
9.1.2算法步驟
9.1.3案例分析
9.2隱馬爾科夫模型(HMM)指數狀態預測
9.2.1HMM的定義
9.2.2HMM的優缺點
9.2.3案例分析
9.3支持向量機(SVM)股票價格預測
9.3.1SVM的定義
9.3.2SVM的優缺點
9.3.3案例分析
9.4長短期記憶網路(LSTM)股票價格預測
9.4.1LSTM的定義
9.4.2LSTM的優缺點
9.4.3案例分析

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