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张波，余超，毕涛 著

图书标签:

• 金融建模
• 高频数据
• 量化交易
• 时间序列分析
• 统计套利
• 机器学习
• 风险管理
• 市场微观结构
• 金融工程
• Python

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302405474

版次：1

商品编码：11788960

品牌：清华大学

包装：平装

丛书名： 应用统计工程前沿丛书

开本：16开

出版时间：2015-09-01

用纸：胶版纸

页数：200

编辑推荐

　　《高频金融数据建模：理论、方法与应用》对已有的研究方法及成果进行归纳、梳理，以帮助读者打开高频金融数据分析与研究领域之门。全书从4个层面安排14章内容，第1层面包括1~3章，讲述预备知识、证券市场微观结构；第2层面为4~8章，聚焦基于高频金融数据的积分波动率和瞬时波动率的估计问题；第3层面为9~11章，讨论高频金融数据中普遍存在的跳跃行为；第4层面为12~14章，针对已实现向上和向下幂变差展开讨论，对正负跳跃度量与交易量、日内序列相关性之间关系进行实证研究。

内容简介

　　近年来，高频金融数据建模逐渐成为国内外研究的热点，高频交易模式也逐渐在华尔街等主流金融市场流行．《高频金融数据建模：理论、方法与应用》对已有的研究方法及成果进行归纳、梳理并集结成书，以帮助读者打开高频金融数据分析与研究领域之门．全书共14章，按照研究内容可分为4大部分．首要部分为第1~3章，包括绪论、预备知识、证券市场微观结构基础等内容，主要给出高频金融数据研究的背景和现状、必备的随机分析基础知识、证券市场运行的基本知识等．第二部分为第4~8章，主要介绍基于高频数据的积分波动率和瞬时波动率的估计问题的研究．第三部分为第9~11章，讨论高频金融数据中普遍存在的跳跃行为，主要包括一维和多维情况下跳跃行为的检验方法及跳跃特征行为的研究．第四部分为第12~14章，主要针对已实现向上和向下幂变差展开讨论，在此基础上对扩展出来的正负跳跃度量与交易量、日内序列相关性之间的关系进行实证研究．　　《高频金融数据建模：理论、方法与应用》可作为高等院校金融专业、统计专业、数学专业本科生和研究生的教材或参考书，也可作为金融从业人员的参考书.

目录

第1章绪论
1.1高频金融数据
1.2应用领域
1.2.1市场微观结构
1.2.2市场波动性
1.2.3资产价格跳跃行为
1.2.4风险度量
1.3本书的主要内容
第2章预备知识
2.1Brown运动
2.1.1基本概念与性质
2.1.2Brown运动的鞅性质
2.2随机积分
2.2.1关于Brown运动的积分
2.2.2It�埢�分过程
2.2.3It�埞�式
2.2.4随机微分方程
2.2.5扩散过程
2.3L�髒y过程
2.3.1L�髒y过程
2.3.2关于Poisson点过程的随机积分
2.4半鞅
第3章证券市场微观结构基础
3.1证券市场微观结构
3.1.1基本概念
3.1.2基本组成
3.2中国证券市场微观结构
第4章高频数据积分波动率估计
4.1资产价格模型
4.2连续过程的积分波动率估计
4.2.1已实现波动率
4.2.2已实现极差波动率
4.3非连续过程的积分波动率估计
4.3.1已实现多次幂变差
4.3.2已实现阈值波动率
4.4市场微观结构噪声与积分波动率估计
4.4.1多尺度已实现波动率
4.4.2已实现核方法
4.4.3预平均方法
第5章高频数据瞬时波动率估计(连续过程)
5.1瞬时波动率
5.2瞬时波动率核估计
5.3窗宽与核函数选择
第6章瞬时波动率估计(跳跃�怖┥⒐�程)
6.1阈值核估计量
6.2渐近性质
6.3窗宽与核函数选择
6.4跳跃特征识别
6.4.1跳跃大小估计
6.4.2跳跃发生强度估计
6.5模拟与实证研究
6.5.1数值模拟
6.5.2实证研究
第7章瞬时波动率估计与市场微观结构噪声
7.1市场微观结构噪声的影响
7.2Pre�瞐veraging核估计
7.3渐近性质
7.4数值模拟
第8章市场微观结构噪声与跳跃同时存在时瞬时波动率估计
8.1有限活跃度跳跃�怖┥⒐�程
8.2无限活跃度跳跃�怖┥⒐�程
8.3跳跃特征识别
8.3.1跳跃大小估计
8.3.2跳跃发生强度估计
8.4数值模拟
第9章基于高频数据的跳跃行为检验方法研究
9.1引言
9.2跳跃行为检验方法简介
9.3蒙特卡洛模拟研究
9.3.1蒙特卡洛模拟设计
9.3.2蒙特卡洛模拟结果分析
9.4实证研究
9.4.1研究数据
9.4.2中国股票市场跳跃行为分析
第10章基于高频数据的共同跳跃行为研究
10.1引言
10.2共同跳跃检验方法简介
10.3实证研究
10.4结论
第11章基于高频数据的跳跃特征行为研究
11.1引言
11.2跳跃活跃度指数简介
11.3蒙特卡洛模拟研究
11.3.1蒙特卡洛模拟设计
11.3.2蒙特卡洛模拟分析
11.4实证研究
11.5结论
第12章基于高频数据的风险度量——已实现向下和向上幂变差
12.1引言
12.2主要理论
12.2.1模型设定
12.2.2已实现向下和向上幂变差
12.2.3理论结果
12.3蒙特卡洛模拟研究
12.3.1蒙特卡洛模拟设计
12.3.2模拟结果
12.4实证研究
12.4.1研究数据
12.4.2已实现向下和向上幂变差分布特征
12.5定理证明
第13章基于中国股市高频数据的已实现波动率、跳跃及交易量相关关系研究
13.1引言
13.2研究方法
13.3实证研究
13.3.1研究数据
13.3.2实证结果
13.4研究结论
第14章基于高频数据的日内序列相关、波动率及跳跃行为关系研究
14.1股票收益率序列相关性研究现状
14.2研究方法
14.2.1方差比检验
14.2.2基于高频数据的波动率和跳跃行为度量
14.3实证研究
14.3.1研究数据
14.3.2实证结果
14.4研究结论
参考文献

前言/序言

　　20世纪90年代以前，学者们对金融市场进行实证研究所依据的数据都是日、周、月、季度或者年度等频率数据，这种金融数据在金融计量学研究领域通常称为低频数据．由于金融市场往往是连续运行的，基于低频数据的金融市场研究无疑会造成大量有用市场信息的损失．因此一种能更准确地描述金融市场运行原始特征的高频数据呼之欲出．所谓高频数据即日内数据，是指在金融市场运行过程中以小时、分钟、秒或实际交易间隔为采集频率的数据．近年来，随着计算机与通信技术的迅猛发展，记录、收集、存储和操作金融市场实时交易数据的成本大大降低，越来越多的学者、市场交易者开始尝试寻找和挖掘埋藏在海量、高频交易数据中的金矿．高频金融数据建模理论与实证研究成为金融、统计、计量经济学等学科的热门研究题目，高频交易模式也逐渐在华尔街等主流金融市场流行．我们自2006年开始学习高频金融数据的研究方法，通过多年的科研、教学积累，在该领域取得了一定的成绩和进展，部分研究成果也得到了学界的认可．我们对近几年在高频金融数据研究领域取得的研究成果进行了归纳、梳理，并集结成书，希望本书能为对该领域感兴趣的研究人员、金融从业者提供有价值的参考．
　　本书共14章，按照内容可分为4大部分．第一部分包括绪论、预备知识、证券市场微观结构3章，主要给出高频金融数据研究的背景和现状、必备的数学知识背景、证券市场运行的基本知识等内容．第二部分为第4~8章，主要介绍基于高频数据的积分波动率和瞬时波动率的估计问题．第三部分为第9~11章，主要研究了高频金融数据中普遍存在的跳跃行为，主要包括一维和多维情况下跳跃行为的检验方法及跳跃特征行为的研究．第四部分为第12~14章，主要内容为我们构建的已实现向上和向下幂变差的理论结果及在此基础上扩展出来的正负跳跃度量与交易量、日内序列相关性之间关系的实证研究．本书可作为高等院校金融专业、统计专业本科生和研究生教材，也可以作为金融从业人员的参考书目．由于作者知识水平有限，选题也限于作者的兴趣，本书难免存在疏漏，欢迎广大读者不吝赐教．
　　香港科技大学数学系荆炳义教授在百忙之中阅读了本书初稿并提出了宝贵的意见和建议，特此致谢！本书是中国人民大学科学研究基金项目成果，作者对中国人民大学的支持表示感谢！
　　著者
　　2015.4

《高频金融数据建模：理论、方法与应用》 书籍简介 《高频金融数据建模：理论、方法与应用》是一本专注于处理和分析金融市场海量、高速交易数据的学术专著。本书深入探讨了高频金融数据所带来的独特挑战，并系统地介绍了应对这些挑战所需的理论基础、前沿统计方法和实际应用策略。本书适合对量化金融、统计建模、数据科学以及金融工程领域感兴趣的研究者、从业人员及高级学生。 核心内容概览 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解高频金融数据的特性、挖掘其内在规律，并最终将其转化为可操作的投资决策或风险管理工具。全书围绕以下几个核心板块展开： 第一部分：高频金融数据的特性与挑战 数据基础与采集： 详细阐述高频金融数据的来源，包括订单簿信息（Level 2/3）、交易流水、市场深度等。分析不同数据源的精度、频率和结构差异，以及数据采集过程中可能遇到的技术障碍和解决方案。 数据预处理与清洗： 高频数据往往伴随着噪声、异常值、时间戳不准确等问题。本部分将介绍一系列严谨的数据清洗、去噪、异常检测和数据对齐技术，确保后续分析的可靠性。 微观结构理论： 深入介绍金融市场微观结构理论，解释订单流、买卖价差、流动性、交易成本等核心概念如何影响高频交易行为。阐述不同市场参与者（做市商、高频交易者、算法交易员）在高频环境下的策略与互动。 时间序列特性： 分析高频金融数据的独特时间序列属性，如非平稳性、爆发性、长记忆效应、自相关性等。探讨这些特性对传统时间序列模型适用的局限性。 第二部分：高频金融数据建模方法 统计建模基础： 回顾并深入介绍适用于高频数据的统计模型，包括但不限于： 状态空间模型（State-Space Models）： 用于捕捉隐藏的、随时间变化的资产状态，如波动率、流动性等。 高斯过程（Gaussian Processes）： 作为一种灵活的非参数建模工具，适用于对函数关系进行建模，如预测价格变动。 马尔可夫链（Markov Chains）与隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models）： 用于描述离散状态的转移过程，在识别市场 regimes 或交易模式方面具有优势。 泊松过程（Poisson Processes）及其变种： 建模事件发生的时间点，如交易的发生，对于理解订单流动态至关重要。 波动率建模： GARCH族模型及其在高频数据上的扩展： 介绍经典的GARCH模型，并探讨如何将其适应高频数据的特点，如高频GARCH（HF-GARCH）。 基于高频数据的日内波动率估计： 介绍各种日内波动率估计方法，如TR-Range、OHLC、Realized Volatility等，并分析其优劣。 高频波动率动态建模： 探讨如何利用高频数据建立更精细的波动率动态模型，捕捉其剧烈变化和集群效应。 订单簿建模： 订单簿动态分析： 建立模型来描述订单簿中买卖盘的变化，预测订单的进入和取消。 微观价格动态模型： 发展能够描述市场价格如何在微观层面上移动的模型，考虑买卖压力和订单流的影响。 机器学习与深度学习方法： 监督学习在预测中的应用： 介绍如何利用各种回归和分类算法（如支持向量机、随机森林、梯度提升树）预测价格方向、交易量或流动性。 深度学习在序列建模中的应用： 重点讲解循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等在处理高频时间序列数据中的能力，用于捕捉长期依赖和复杂模式。 强化学习在交易策略中的应用： 探讨如何利用强化学习算法训练智能交易代理，实现最优的交易决策。 贝叶斯方法： 介绍贝叶斯框架在高频数据建模中的应用，提供一种处理不确定性和模型选择的统一方法。 第三部分：高频金融数据建模的应用 算法交易与策略开发： 高频交易策略： 介绍各种经典和创新的高频交易策略，如套利、做市、趋势跟踪、事件驱动等。 策略回测与优化： 详细阐述如何在高频数据集上进行准确的策略回测，考虑交易成本、滑点等实际因素，并进行参数优化。 延迟与执行： 分析交易延迟对高频策略执行的影响，并提出优化执行的策略。 风险管理： 高频市场风险度量： 介绍如何利用高频数据更精确地度量短期市场风险，如VaR、CVaR的估计。 流动性风险管理： 分析高频数据中的流动性指标，并构建流动性风险预警模型。 极端事件风险（Tail Risk）： 探讨如何在高频数据中识别和量化极端市场事件的风险。 资产定价与估值： 基于微观结构的资产定价： 探讨微观结构因素如何影响资产的瞬时价格和长期价值。 高频信息在估值中的应用： 利用订单流、交易量等信息来改进资产的实时估值。 市场微观结构研究： 市场效率分析： 利用高频数据检验不同市场的效率程度。 市场操纵检测： 发展模型来识别潜在的市场操纵行为。 政策影响分析： 评估监管政策、技术革新对高频交易环境的影响。 本书的特色与价值 理论与实践并重： 本书不仅提供了扎实的理论基础，更注重将理论应用于实际金融场景，通过案例分析和代码示例（如果包含），帮助读者理解建模过程。 前沿方法的介绍： 积极引入机器学习、深度学习等新兴技术在高频金融数据建模中的应用，展示最新的研究成果。 系统性的知识体系： 结构清晰，内容全面，从数据特性到建模方法再到应用场景，为读者构建了一个完整的高频金融数据建模知识体系。 严谨的数学与统计视角： 强调数学推导和统计论证，确保模型的可信度和有效性。 解决实际问题的能力： 旨在帮助读者掌握在高频金融数据环境中解决实际问题的能力，从而在量化交易、风险管理、金融工程等领域取得成功。 《高频金融数据建模：理论、方法与应用》是每一个希望在瞬息万变的金融市场中抓住机遇、管理风险的专业人士不可或缺的参考书。本书将引导读者深入理解现代金融市场的运作机制，并掌握驾驭海量高频数据的先进技术。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，无疑给金融领域的研究者和实践者带来了福音。我一直对高频金融数据的处理和建模有着浓厚的兴趣，而市面上相关的书籍，要么过于理论化，要么缺乏实践指导。直到我读到《高频金融数据建模：理论、方法与应用》，才找到了一个完美的平衡点。书中对高频数据采集、清洗、预处理的详细阐述，为我解决实际工作中遇到的数据质量问题提供了清晰的思路和可行的方法。特别是在讨论如何处理缺失值、异常值以及不同来源数据的整合时，作者提出的多种技术和算法，都经过了严谨的数学推导和实证检验，让我能够更加自信地应对复杂的数据挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我印象深刻的是其对模型选择的深度剖析。在金融市场日新月异的今天，选择一个恰当的模型至关重要。作者没有简单地罗列各种模型，而是深入浅出地讲解了不同模型背后的统计学原理和经济学含义。无论是经典的 GARCH 模型，还是近年来兴起的深度学习模型，书中都给出了详尽的介绍，并针对高频数据的特点，提出了优化模型参数和结构的建议。我尤其欣赏书中对模型可解释性的讨论，这在高频交易决策中是不可忽视的一环。书中不仅展示了如何构建高性能的模型，更教会了我如何理解模型的内在逻辑，从而更好地解释交易信号和风险敞口。

评分☆☆☆☆☆

我是一名量化交易员，日常工作中，高效且准确的交易执行至关重要。这本书为我带来了全新的视角。《高频金融数据建模：理论、方法与应用》中关于微观结构建模的部分，让我对订单簿动态、流动性提供者行为有了更深刻的理解。书中提出的市场微观结构指标，如买卖价差、深度、交易量变化率等，在我开发新的交易策略时起到了关键作用。我尝试将书中的一些方法应用于我的回测系统中，结果显示，对市场微观结构的精确建模，能够显著提高策略的盈利能力和稳定性，尤其是在处理突发事件和流动性冲击时，模型表现出了强大的鲁棒性。

评分☆☆☆☆☆

作为一名金融工程专业的学生，在学习过程中，我时常感到理论知识与实际应用的脱节。《高频金融数据建模：理论、方法与应用》的出现，极大地弥补了这一遗憾。书中丰富的案例研究，让我能够将课堂上学到的理论知识，直接应用于解决实际的金融问题。例如，在关于波动率建模的部分，书中不仅介绍了理论模型，还提供了使用 Python 和 R 实现的代码示例，这对于我进行毕业设计和未来的学术研究提供了宝贵的参考。我曾尝试复现书中关于波动率预测的部分，发现其结果与实际市场表现高度吻合。

评分☆☆☆☆☆

这本书的另一大亮点在于其对非线性动力学在金融建模中的应用。在高频金融数据中，常常存在复杂的非线性关系，传统的线性模型难以捕捉。书中关于分形、混沌理论在金融市场中的应用，为我打开了新的研究思路。作者通过详细的数学推导和图示，清晰地解释了这些理论如何帮助我们理解市场价格的无标度性、自相似性等特征。我正在尝试将一些非线性建模技术，如隐马尔可夫模型和神经网络，应用于我的风险管理工作中，希望能更准确地预测极端事件的发生概率。

评分☆☆☆☆☆

对于想要深入了解高频交易算法的读者来说，这本书绝对是不可多得的宝藏。《高频金融数据建模：理论、方法与应用》在算法交易策略的开发方面，提供了非常详尽的指导。从简单的均值回归策略，到复杂的统计套利和高频做市策略，书中都进行了深入的探讨。作者不仅讲解了算法的逻辑，还详细说明了如何在高频数据上实现这些算法，以及如何进行有效的风险控制。我特别关注了书中关于高频做市商模型的部分，这为我理解自动做市机制提供了清晰的框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值不仅体现在理论深度，更在于其极强的实践指导意义。我是一名数据科学家，常常需要将先进的统计模型应用于金融市场分析。书中对各种统计检验、模型评估方法的详细介绍，让我能够更科学地判断模型的优劣。我尤其欣赏书中关于模型过拟合和欠拟合的讨论，以及如何通过交叉验证、正则化等技术来避免这些问题。通过学习书中的方法，我能够更有效地构建出既有预测能力又不过度依赖于历史数据的模型。

评分☆☆☆☆☆

在风险管理领域，《高频金融数据建模：理论、方法与应用》提供了一套系统性的解决方案。《高频金融数据建模：理论、方法与应用》中对极端风险的度量和管理，以及在市场波动加剧时如何调整风险敞口，都有着深入的阐述。书中关于 VaR、CVaR 等风险度量指标的讲解，以及它们在高频数据上的计算和应用，对我理解和实践风险管理至关重要。我曾尝试利用书中介绍的方法来量化和管理我的投资组合的下行风险，取得了不错的效果。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对于正在探索人工智能在金融领域应用的初学者来说，具有里程碑式的意义。书中对于机器学习和深度学习算法在高频金融数据上的应用，进行了非常全面和深入的介绍。从基础的监督学习算法，到复杂的深度学习模型，如 LSTM 和 Transformer，书中都提供了清晰的解释和实用的代码示例。我尤其关注了书中关于如何处理时间序列数据的特性，以及如何通过特征工程来提高模型的预测精度。

评分☆☆☆☆☆

总而言之，《高频金融数据建模：理论、方法与应用》这本书，是一部集理论深度、方法全面、应用广泛于一体的力作。它不仅为金融领域的从业者提供了一套解决实际问题的工具箱，更为学术研究者提供了新的理论视角和研究方向。我强烈推荐这本书给所有对高频金融数据建模感兴趣的朋友，无论你是初学者还是资深研究者，都能从中获益匪浅。它就像一本百科全书，覆盖了从数据预处理到模型评估的每一个环节，而且每一个环节都讲解得细致入微。

评分☆☆☆☆☆

活动价格优惠，如果不打折还是挺贵的

评分☆☆☆☆☆

活动价格优惠，如果不打折还是挺贵的

评分☆☆☆☆☆

竖着吴老师

评分☆☆☆☆☆

还没看来，高估自己的实力了，看不懂

评分☆☆☆☆☆

15年之前的高频综述书籍，可以作为入门，以此出发找文献方便点

评分☆☆☆☆☆

包装一般，还好没伤着书。弄的书好脏

评分☆☆☆☆☆

活动价格优惠，如果不打折还是挺贵的

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