基于统计学习理论的安全投资组合选择 9787030476777 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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哈明虎，杨扬 著

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• 投资组合
• 统计学习
• 金融工程
• 风险管理
• 资产配置
• 机器学习
• 量化投资
• 优化算法
• 投资策略
• 金融数学

店铺： 一鸿盛世图书专营店

出版社： 科学出版社有限责任公司

ISBN：9787030476777

商品编码：29917919045

包装：平脊精装

出版时间：2016-12-01

基本信息

书名：基于统计学习理论的安全投资组合选择

定价：78.00元

作者：哈明虎,杨扬

出版社：科学出版社有限责任公司

出版日期：2016-12-01

ISBN：9787030476777

字数：

页码：

版次：1

装帧：平脊精装

开本：

商品重量：0.4kg

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导语_点评_推荐词

内容提要

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目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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稳健决策的基石：探寻现代投资组合理论的优化之道 在瞬息万变的金融市场中，如何构建一个既能最大化收益，又能有效控制风险的投资组合，始终是投资者面临的核心挑战。从早期对市场价格随机波动的朴素认知，到如今百花齐放的量化模型，投资组合理论的发展犹如一条波澜壮阔的长河，不断汇聚着经济学、数学、统计学和计算机科学的智慧。本书旨在深入剖析现代投资组合理论的精髓，聚焦于其理论基石——统计学习方法，并在此基础上探讨如何构建更为稳健、更具适应性的投资组合。 从经典到前沿：投资组合理论的演进与挑战 投资组合理论的宏伟蓝图始于20世纪中期。马克维茨（Markowitz）的均值-方差模型，以其严谨的数学框架，革命性地提出了“有效前沿”的概念，将风险和收益这两个看似矛盾的指标统一起来进行权衡。它告诉我们，分散投资并非简单地将鸡蛋放在多个篮子里，而是要寻找那些相关性较低的资产，从而在相同的预期收益下，实现风险的最小化，或在相同的风险水平下，实现收益的最大化。这一开创性的理论，奠定了现代投资组合理论的基石，也为后来的诸多发展提供了方向。 然而，经典的均值-方差模型在实际应用中，也暴露出其局限性。首先，它高度依赖于对未来收益、波动率和相关性的精确估计，而这些参数的估计往往带有不确定性，并且容易受到历史数据的“滞后性”影响。微小的参数误差，可能导致构建出的最优投资组合与真实最优解相去甚远，甚至出现极端且不切实际的权重分配。其次，模型在处理非线性关系、极端事件（黑天鹅）以及高维度的资产时，显得力不从心。金融市场的复杂性远超简单的线性假设，其内在的非稳定性和动态变化，对传统的静态模型提出了严峻的挑战。 随着计算能力的飞跃式发展和数据科学的兴起，统计学习方法以其强大的数据挖掘、模式识别和预测能力，为解决这些挑战提供了新的视角和工具。统计学习，作为一门从数据中学习规律的学科，其核心在于构建能够从观测数据中提取有用信息，并对未知数据进行预测或决策的模型。其方法论涵盖了从回归分析、分类算法到更复杂的集成学习、深度学习等广泛领域。将这些强大的统计学习工具应用于投资组合的选择，意味着我们可以更有效地处理大量高维度数据，捕捉资产之间的复杂关联，甚至能够动态地调整投资策略以应对市场变化。 统计学习：赋能稳健投资组合的强大引擎 本书将重点聚焦于统计学习理论如何为投资组合选择提供更强大、更具韧性的解决方案。我们将深入探讨以下几个关键方面： 数据驱动的风险与收益估计： 传统的参数估计方法往往依赖于简单的统计量，如均值和方差。统计学习则能利用更复杂的模型，从海量历史数据中挖掘更丰富的风险信息。例如，通过时间序列模型，可以捕捉资产收益率的自相关性、异方差性等动态特征。利用机器学习的分类算法，可以识别不同市场状态下的风险偏好差异，从而动态调整资产配置。非参数统计方法，如核密度估计，可以更准确地估计收益率的概率分布，克服参数模型在拟合复杂分布时的困难。 捕捉非线性与高阶相关性： 金融资产之间的关系并非总是线性的，它们可能存在复杂的交互作用。统计学习中的非参数模型，如支持向量机（SVM）或神经网络，能够有效地捕捉这些非线性关系。例如，某些资产的上涨可能伴随着另一些资产的特定比例下跌，这种关联强度会随着市场环境变化而变化。通过集成学习方法，如随机森林或梯度提升树，可以将多个模型的预测结果进行融合，从而提高模型的鲁棒性和预测精度，更好地捕捉资产间的复杂联动。 处理高维度的资产空间： 随着可投资资产数量的激增，投资组合选择面临着“维度灾难”的问题。当资产数量远大于观测数据点时，传统的估计方法将失效。统计学习中的降维技术，如主成分分析（PCA）的推广应用，或者通过稀疏性约束的回归模型（如Lasso），能够有效地识别影响投资组合的关键因子，减少模型参数的数量，从而在高维空间中依然能够构建有效的投资组合。 动态调整与适应性策略： 金融市场是动态变化的，昨日的“最优”组合，今日可能已不再适用。统计学习中的在线学习算法，能够实时地从新的数据流中更新模型参数，使投资组合能够快速适应市场变化。例如，当检测到市场波动性显著上升时，模型可以自动增加对避险资产的配置。此外，强化学习（Reinforcement Learning）等方法，能够通过与市场环境的交互，学习最优的投资决策策略，实现长期的收益最大化。 异常检测与鲁棒性增强： 金融市场中频繁出现的极端事件，如金融危机、市场崩盘等，对投资组合的稳定性构成严重威胁。统计学习中的异常检测技术，能够识别潜在的风险信号，提前预警。通过构建对异常值不敏感的风险度量指标（如条件在险价值CVaR的估计），或采用对异常值具有鲁棒性的优化算法，可以显著提升投资组合的抗风险能力。 本书的结构与内容概览 本书将遵循由浅入深、理论与实践相结合的原则，逐步带领读者进入统计学习在投资组合选择中的应用世界。 第一部分：理论基础的回归与拓展 我们将从回顾经典投资组合理论的基石——马科维茨模型开始，梳理其核心思想、数学表达以及面临的挑战。在此基础上，我们将对风险和收益的度量进行更深入的探讨，介绍包括VaR（Value at Risk）、CVaR（Conditional Value at Risk）等在内的多种风险度量方法，并分析它们各自的优劣。接着，我们将引入统计学中的基础概念，如参数估计、假设检验、最大似然估计等，为后续的统计学习方法打下坚实的理论基础。 第二部分：统计学习方法在投资组合中的应用 本部分是本书的核心，我们将逐一介绍与投资组合选择相关的各类统计学习方法。 线性模型与稳健回归： 从广义线性模型（GLM）出发，探讨如何利用更灵活的函数形式来刻画收益率与因子之间的关系。重点介绍具有L1和L2正则化的回归模型（Lasso, Ridge, Elastic Net），它们在处理高维数据和防止过拟合方面的优势，以及如何应用于资产的因子暴露度量和风险因子选择。 非参数统计与密度估计： 深入探讨核密度估计（KDE）等方法，如何更准确地估计资产收益率的概率分布，避免参数假设的限制。介绍局部多项式回归（LOESS）等方法，用于捕捉资产之间的非线性依赖关系。 模型选择与集成学习： 详细介绍交叉验证、信息准则等模型选择技术，帮助读者在众多模型中选出最优。重点阐述随机森林（Random Forest）、梯度提升（Gradient Boosting, 如XGBoost, LightGBM）等集成学习方法，它们如何通过组合多个弱学习器，形成强大的预测能力，并能有效处理复杂的数据模式。 降维技术与因子模型： 介绍主成分分析（PCA）及其变种，用于识别驱动资产收益的主要因子，从而简化投资组合的构建过程。探讨因子模型的鲁棒性估计，例如使用主成分回归（PCR）或偏最小二乘（PLS）。 时间序列分析与动态模型： 介绍ARIMA模型、GARCH模型等经典时间序列模型，以及状态空间模型、隐马尔可夫模型（HMM）等更复杂的动态模型，用于捕捉资产收益率的动态规律和市场状态的切换。 机器学习在风险管理中的应用： 探讨分类算法（如逻辑回归、SVM）在识别系统性风险信号、市场状态预测方面的应用。介绍聚类算法在资产分组和风险敞口分析中的作用。 深度学习在投资组合中的前沿探索： 简要介绍神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等在处理大规模金融数据、捕捉长期依赖关系方面的潜力。我们将探讨其在另类数据分析、宏观经济预测以及构建复杂交易策略中的应用前景。 第三部分：实践应用与案例分析 本部分将结合实际案例，展示如何将前述的统计学习方法应用于真实的投资组合构建过程中。我们将涉及： 构建稳健的资产配置模型： 如何利用统计学习方法估计资产的协方差矩阵，并将其作为输入，构建具有统计显著性的资产配置。 因子投资策略的量化实现： 如何识别并量化因子暴露，构建基于因子暴露的投资组合，并实现动态调整。 风险预算与风险平价策略的统计优化： 如何利用统计学习方法更精确地衡量各类风险贡献，并据此进行资产配置。 另类数据在投资组合中的应用： 探讨如何利用文本数据、社交媒体数据、卫星图像等另类数据，通过自然语言处理（NLP）和图像识别技术，为投资组合提供新的洞察。 第四部分：未来展望与挑战 最后，我们将对统计学习在投资组合选择领域的未来发展进行展望，并讨论当前仍面临的挑战，如模型的可解释性、数据偏差、算法的伦理问题以及监管的适应性等。 本书的读者对象包括但不限于：金融工程专业的学生、量化分析师、基金经理、风险管理人员以及对量化投资和数据科学感兴趣的投资者。我们希望通过本书，能够帮助读者建立起坚实的理论基础，掌握实用的统计学习工具，并最终能够在复杂多变的金融市场中，做出更为明智、更为稳健的投资决策，实现财富的保值增值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当吸引人，采用了一种深沉的蓝色调，配上简洁的银色字体，整体给人一种专业、严谨的感觉。我虽然还未深入阅读，但光从装帧设计上就能感受到作者在细节上的用心。封面上“基于统计学习理论的安全投资组合选择”这个书名，立刻吸引了我的注意，因为我一直对量化投资领域非常感兴趣，而“统计学习理论”这个词汇，更是勾起了我对其中可能蕴含的高级数学和算法的期待。我本身并非金融学背景出身，更多的是对数据分析和建模感兴趣，所以非常好奇这本书如何将抽象的统计学习理论与具体的投资决策联系起来。我猜想，书中可能会介绍一些经典的统计学习模型，比如支持向量机（SVM）、决策树、或者更前沿的深度学习在投资组合优化中的应用。我特别期待能够学习到如何利用这些模型来构建一个在风险可控的前提下，能够最大化收益的投资组合。这本书是否会提供一些实操性的案例，或者详细的算法解析，是我非常关注的。总而言之，这本书给我一种“硬核”的科研著作的感觉，我希望能从中汲取到扎实的理论知识和创新的方法论，为我的学习和研究提供新的视角。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对量化交易有着浓厚兴趣的业余投资者，平时也会花很多时间阅读相关的书籍和文章。最近，我看到一本叫做《基于统计学习理论的安全投资组合选择》的书，这本书的书名给我一种非常前沿且实用的感觉。在投资领域，“安全”和“选择”这两个词往往是相辅相成的，如何在一个不确定的市场中做出相对安全的选择，是每个投资者都追求的目标。而“统计学习理论”的引入，则让我看到了这本书可能超越了传统金融理论的范畴，引入了更多现代化的数据分析和机器学习的工具。我猜测书中可能会探讨如何利用机器学习算法来识别市场中的非线性关系，从而构建出更具弹性的投资组合。例如，书中是否会介绍如何使用聚类算法来发现具有相似风险收益特征的资产，或者如何运用回归模型来预测资产价格的波动性？我非常期待书中能够提供一些关于如何平衡收益和风险的深度见解，并且能够指导我如何利用统计学习的方法来优化我的投资决策。如果书中能够提供一些清晰的图表和案例分析，来展示这些理论是如何应用于实际投资中的，那对我来说将是极大的收获。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对技术发展和金融创新都充满热情的研究者，一直关注着人工智能和大数据在各个领域的应用。《基于统计学习理论的安全投资组合选择》这本书，光听名字就让我眼前一亮。它似乎将“统计学习理论”这个前沿的学术概念，与“安全投资组合选择”这个实际的金融问题巧妙地结合起来。我推测这本书的作者一定对统计学和金融学都有着深刻的理解。我非常好奇书中是否会介绍如何利用统计学习模型来捕捉金融市场中的复杂模式，例如，是否会探讨如何使用深度学习来识别潜在的套利机会，或者如何利用增强学习来动态调整投资组合的权重。更重要的是，我希望书中能够详细阐述如何在实际操作中，利用这些统计学习方法来构建一个既能追求高收益，又能有效控制风险的投资组合。书中是否会提供一些关于如何应对市场变化的策略，以及如何对模型的性能进行持续监控和优化。这本书给我一种“技术赋能金融”的未来感，我期待能从中获得一些启发，为我未来的研究方向提供新的思路。

评分☆☆☆☆☆

我来自一个传统的金融研究机构，平时的工作重点在于宏观经济分析和资产定价模型的研究。最近，我的研究方向逐渐转向了量化投资领域，对如何利用数据驱动的方法来优化投资策略产生了浓厚的兴趣。《基于统计学习理论的安全投资组合选择》这本书的书名，立刻吸引了我的注意，因为它恰好触及了我正在探索的交叉领域。我猜测书中不仅仅会介绍统计学习的基本概念，更会深入探讨如何将这些理论融汇贯通到投资组合的构建过程中。我非常好奇书中会如何定义“安全”的投资组合，是基于风险平价，还是风险预算，亦或是其他更为复杂的风险度量方式？我希望书中能够提供一些关于如何选择合适的统计学习模型来处理高维金融数据，以及如何评估和验证这些模型的有效性。我对书中可能会提及的关于模型过拟合的规避策略，以及如何处理金融时间序列数据的特性（如自相关性和异方差性）感到尤为好奇。如果书中能够结合最新的研究成果，提出一些创新的投资组合选择框架，那将是我本次阅读的最大期待。

评分☆☆☆☆☆

作为一名正在学习金融工程的学生，我一直致力于寻找能够帮助我理解复杂金融市场运作规律的经典著作。这本书的书名——“基于统计学习理论的安全投资组合选择”，听起来就非常有分量，仿佛直击了现代金融投资的核心问题。我之前接触过一些关于投资组合理论的教材，但往往在数学模型的严谨性和理论的实操性之间存在一定的差距。这本书的出现，似乎弥补了这一空白。我非常好奇书中会如何从统计学习的角度来解读“安全”的投资组合选择，是强调风险的度量和控制，还是着重于模型的鲁棒性？我期望书中能够深入探讨各种统计学习方法在构建投资组合时的优势和局限性，例如，它可能会介绍如何利用贝叶斯统计来处理不确定性，或者如何运用集成学习方法来提高模型的预测精度。我特别希望能看到书中对一些具体的投资场景进行建模分析，比如如何根据历史数据构建一个低波动的股票组合，或者如何利用宏观经济指标来调整债券的配置比例。如果书中能够提供一些代码实现上的思路或者伪代码，那将是对我学习和实践的巨大帮助。总的来说，我对此书抱有极高的期望，相信它能成为我金融工程学习道路上一本不可或缺的参考书。