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陈炜 著

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• 风险管理
• 优化模型
• 资产配置
• 金融科技
• 投资决策

店铺： 炫丽之舞图书专营店

出版社： 首都经济贸易大学出版社

ISBN：9787563822836

商品编码：29934826725

包装：平装

出版时间：2014-12-01

基本信息

书名：投资组合优化模型与智能算法研究

定价：32.00元

作者：陈炜

出版社：首都经济贸易大学出版社

出版日期：2014-12-01

ISBN：9787563822836

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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本书在传统证券投资组合理论的基础上，梳理了过去多位学者的理论与实践贡献，在大量实践基础上提出了自己定义的更接近于实际并更具操作性的投资组合模型，并在实际应用中做了检验。对实际的证券投资操作有的指导意义和价值。

目录

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1绪论1

1.1研究背景及意义3

1.2现代投资组合理论综述4

1.3本书的主要研究内容14

2投资组合选择模型及智能算法介绍17

2.1引言19

2.2投资组合的若干模型20

2.3智能优化算法28

3复杂约束下的投资组合模型及遗传算法39

3.1引言41

3.2具有复杂约束的投资组合模型42

3.3求解优化问题的遗传算法45

3.4应用实例49

4偏差风险度量下的具有交易费用的投资组合模型53

4.1引言55

4.2具有交易费用的均值—偏差模型56

4.3具有交易费用的均值—半偏差模型61

4.4具有交易费用的均值—极大极小半偏差模型65

4.5应用实例69

5具有交易费用的可容许投资组合模型及粒子群算法81

5.1引言83

5.2基于模糊概率的Markowitz模型83

5.3具有交易费用的可容许投资组合模型87

5.4改进的粒子群算法90

5.5应用实例92

6若干模糊可能性投资组合模型103

6.1引言105

6.2上下可能性均值—方差投资组合模型106

6.3具有交易费用的可能性投资组合模型113

6.4具有融资和流动性约束下的可能性投资组合模型120

6.5具有交易费用和基数约束的可能性投资组合模型125

7若干特殊隶属函数下的模糊可能性投资组合模型143

7.1引言145

7.2若干特殊模糊数下的可能性均值—方差模型145

7.3若干特殊模糊数下的上下可能性均值—方差模型151

7.4比较分析157

作者介绍

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文摘

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序言

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智变时代下的智慧决策：驱动价值增长的新范式 在当前信息爆炸、市场瞬息万变的宏观背景下，传统的投资决策模式正面临前所未有的挑战。资产的估值日益复杂，风险的传导机制愈发隐匿，而机遇的窗口则可能稍纵即逝。如何在纷繁芜杂的金融市场中捕捉价值、规避风险，并实现资产的持续稳健增长，已成为个人投资者、机构管理者乃至国家宏观经济调控的核心议题。本书并非直接探讨某一特定投资组合优化模型或智能算法的具体实现细节，而是着眼于一个更宏大的视角，深入剖析在数字经济浪潮下，如何构建一种更具前瞻性、适应性和鲁棒性的智慧决策体系，从而驱动价值实现跨越式增长。 第一章：数字经济时代的宏观图景与决策挑战 本章将首先勾勒当前数字经济发展的宏观图景，重点关注其对金融市场结构、交易模式以及信息传播方式带来的颠覆性变革。我们将审视大数据、人工智能、区块链等新兴技术如何渗透到金融活动的各个环节，催生出新的商业模式和竞争格局。在此基础上，本章将深入探讨在这样的时代背景下，传统投资决策所面临的根本性挑战，包括信息不对称的加剧、市场非理性的凸显、以及多维度风险的交织叠加。我们将分析为什么过去行之有效的模型和方法在面对日新月异的市场环境时，可能显得力不从心，从而引出构建新一代智慧决策体系的紧迫性和必要性。 关键洞察： 数字技术的指数级发展重塑了经济运行的底层逻辑，金融市场不再是孤立的生态，而是深度嵌入于更广阔的数字网络之中。 讨论重点： 数据洪流与信息过载： 如何从海量信息中提取有价值的信号，避免被噪音淹没。 算法驱动的交易与市场异动： 理解算法交易对市场波动性、流动性以及价格发现机制的影响。 全球化与地缘政治风险的交织： 探究宏观经济、政治因素与金融市场之间的复杂关联，以及其在数字时代下的新特征。 投资者行为的演变： 分析行为金融学视角下，数字时代特有的群体心理和非理性因素如何影响市场。 章节目标： 为读者建立一个清晰的认识框架，理解当前金融决策所处的复杂环境，并认识到传统方法的局限性，为后续章节的深入探讨奠定基础。 第二章：智慧决策的基石：多维数据融合与洞察提炼 在没有深入研究具体模型或算法的前提下，本书将聚焦于智慧决策体系构建的第一块基石——高效的数据处理与深度洞察的提炼。本章将强调，任何成功的决策都离不开高质量的数据。我们将探讨如何打破数据孤岛，实现多源异构数据的有效融合，包括公开市场数据、非结构化文本数据（如新闻、社交媒体、公司财报）、另类数据（如卫星图像、信用卡消费数据）等。更重要的是，本章将聚焦于如何从海量数据中提炼出真正有价值的洞察，这包括但不限于：市场情绪的量化分析、风险事件的早期预警、以及潜在投资机会的挖掘。我们将讨论如何构建一套能够持续学习和适应的数据分析流程，以应对市场信息的高度动态性。 核心理念： 数据是决策的燃料，而洞察则是驱动引擎。缺乏有效的洞察，再多的数据也只是杂乱的堆砌。 探讨内容： 数据采集与清洗： 建立可靠的数据源，确保数据的准确性、完整性和时效性。 数据融合策略： 如何将不同类型、不同格式的数据整合，形成统一的分析基础。 文本挖掘与情感分析： 利用自然语言处理技术，从非结构化文本中捕捉市场情绪、企业动态和舆论导向。 另类数据在投资决策中的应用： 探讨卫星图像、GPS数据、网络爬虫等非传统数据源如何提供独特的投资视角。 异常检测与模式识别： 如何通过数据分析发现市场中的异常信号和潜在的规律性模式。 知识图谱与因果推断的初步探索： 介绍如何构建数据间的关系网络，并尝试理解变量之间的因果联系，而非简单的相关性。 章节目标： 引导读者认识到数据处理和洞察提炼在智慧决策中的核心地位，理解构建强大数据分析能力的重要性，并为后续更复杂的模型和算法应用打下坚实的数据基础。 第三章：风险感知与管理的新视角：动态、系统与韧性 风险是投资领域永恒的主题。在高度互联互通且波动加剧的数字经济时代，风险的识别、评估和管理面临着前所未有的复杂性。本章将超越传统的静态风险模型，从动态、系统和韧性的角度重新审视风险。我们将探讨如何构建能够实时捕捉和响应市场变化的风险监测体系，以及如何理解不同资产、不同市场之间的联动效应，形成系统性风险的全局观。此外，本章将重点关注提升决策体系的“韧性”，即在面对突发性、颠覆性事件时，如何保持系统的稳定性和快速恢复能力。这包括对尾部风险（黑天鹅事件）的敬畏与防范，以及构建多元化、灵活的应对策略。 核心要点： 风险并非孤立的存在，而是系统演化的一部分，需要动态、整体和前瞻性的视角来应对。 讨论维度： 市场微观结构风险： 探讨高频交易、流动性陷阱等对市场稳定性带来的潜在威胁。 网络安全与数据隐私风险： 分析数字经济下，信息泄露、系统攻击等新型风险对金融机构和投资者构成的挑战。 模型风险与过度拟合： 警示过度依赖特定模型可能带来的脆弱性，以及如何避免在分析中“过拟合”市场噪声。 跨市场与跨资产风险传导： 分析不同资产类别、不同地理区域市场之间的风险联动机制。 地缘政治与监管风险的量化评估： 探讨如何将宏观层面的不确定性因素纳入风险评估框架。 构建风险预警与应急响应机制： 设计能够提前发出警报并触发相应应对措施的系统。 弹性与冗余设计： 如何通过多元化配置、备用方案等方式增强决策体系的抗冲击能力。 章节目标： 帮助读者建立对风险的更深刻、更全面的理解，认识到在复杂环境中，静态的风险管理已不足以应对挑战，并为构建更具弹性和适应性的风险管理框架提供思路。 第四章：决策智能化的演进路径：从自动化到自主化 在本章中，我们将探讨实现智慧决策的演进路径，而非直接聚焦于某个具体的“智能算法”。我们将从自动化处理基础性任务开始，逐步迈向更高层次的决策智能化。这包括对交易执行的自动化、风险监控的自动化，以及初步的资产配置建议。在此基础上，本章将更深入地探讨智能化决策的未来趋势：如何实现从“人工辅助”到“机器辅助”再到“机器自主”的转变。我们将讨论构建能够自主学习、自主优化、甚至自主决策的智能系统所面临的关键技术挑战和伦理考量。这并非要替代人类的判断，而是强调如何构建一个能够与人类智慧协同工作的智能决策助手，从而提升整体决策的效率和质量。 发展轨迹： 智能化决策是一个持续演进的过程，从自动化执行到具备一定程度的“理解”和“推理”能力。 探索方向： 自动化交易与执行： 介绍自动化交易系统的基本原理和在降低交易成本、提高执行效率方面的优势。 智能风控系统： 探讨如何利用自动化技术实现风险的实时监测、预警和初步干预。 增强型决策支持系统： 分析如何构建能够为决策者提供更精准、更全面信息和建议的系统。 机器学习在金融领域的应用概览： 介绍监督学习、无监督学习、强化学习等基本概念，以及它们在预测、分类、聚类等金融任务中的潜在作用（不深入具体算法）。 深度学习的潜力与挑战： 探讨深度学习在处理复杂模式和非线性关系方面的能力，以及其在金融领域的应用前景。 可解释性AI（XAI）的重要性： 强调在金融决策中，理解“为什么”比仅仅知道“是什么”更为关键，以及如何提高智能系统的透明度。 人机协同的未来： 讨论人类的直觉、经验、伦理判断与机器的计算能力、数据处理能力如何有效结合，实现最优决策。 章节目标： 为读者描绘决策智能化的发展图景，理解不同阶段的智能化特征，并认识到构建一个强大、可靠且能与人类协同工作的智能决策体系是未来金融投资的关键。 第五章：构建面向未来的智慧决策生态系统 本书的最后一章将着眼于构建一个支撑智慧决策的全面生态系统。这不仅包括技术层面的模型和算法，更重要的是将技术、数据、风险管理、人类智慧以及组织文化融为一体。我们将探讨如何构建一个能够持续学习、自我迭代、并能快速适应市场变化的组织架构和运营流程。这包括对人才的培养和引进，对创新文化的营造，以及对合规和伦理的坚守。最终，本书将呼吁读者认识到，智慧决策的最终目标是驱动价值的持续增长，并在复杂多变的未来市场中，为投资者、企业乃至整个社会创造更可持续的繁荣。 系统性思考： 智慧决策并非单一技术或方法的胜利，而是多要素协同作用的综合体现。 关键构成： 技术基础设施的搭建： 强调高性能计算、分布式存储、低延迟网络等支撑数据处理和模型运行的必要性。 数据治理与安全保障： 建立完善的数据管理规范和安全防护体系，确保数据的合规使用和安全。 人才队伍的建设： 吸引和培养具备跨学科背景（金融、统计、计算机科学、数学等）的专业人才。 创新文化的培育： 鼓励尝试、容忍失败，为探索新的决策方法和技术提供空间。 跨部门协作与知识共享： 打破信息壁垒，促进不同团队之间的交流与合作。 伦理规范与合规性： 强调在追求效率和效益的同时，必须遵守法律法规和道德准则，构建负责任的智慧决策体系。 持续学习与适应性： 建立反馈机制，不断评估决策效果，并根据市场变化进行调整和优化。 生态合作与伙伴关系： 探讨与外部研究机构、技术提供商、监管部门等建立合作关系的重要性。 最终愿景： 通过构建强大的智慧决策生态系统，实现金融市场的高效运行、风险的有效控制，并最终驱动实体经济的健康发展，为全社会创造共享价值。 本书旨在为读者提供一个关于在数字经济时代构建智慧决策体系的宏观框架和战略性思考。我们相信，通过对数据、风险、智能化演进路径和生态系统的深入理解，读者能够更好地把握未来投资决策的脉络，并为实现资产的长期价值增长奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事方式有一种独特的魅力，它没有采用那种枯燥乏味的教科书式讲解，而是更像是一位经验丰富的老师，循序渐进地引导着读者进行探索。开头部分，作者就以一个引人入胜的问题切入，比如“如何在不确定性中寻找确定性？”这瞬间就抓住了我的注意力。接着，他并没有直接抛出复杂的公式，而是先从直观的角度解释了投资组合多样化的重要性，以及风险与收益之间的权衡关系。然后，再逐步引入数学模型，并用清晰的图表和逻辑推理来解释模型的构建过程。尤其是关于智能算法的应用，我之前对这方面的理解非常有限，但这本书用生动形象的比喻和通俗易懂的语言，将复杂的概念阐释得明明白白。例如，在解释神经网络时，作者将其比作人脑的学习过程，让我瞬间茅塞顿开。这本书真的让我感受到，科学的严谨与艺术的表达是可以完美融合的。

评分☆☆☆☆☆

在我阅读这本书的过程中，我最大的感受是它极大地拓宽了我的视野。过去，我对于投资组合的理解可能仅仅停留在“分散投资”这个层面，但这本书让我看到了背后更深层次的理论支撑和技术手段。它不仅介绍了经典的投资组合理论，更着重于探讨如何利用不断发展的智能算法来提升模型的性能和鲁棒性。书中对各种算法的优劣势进行了客观的分析，并结合实际的金融数据进行了模拟和验证，这让我对这些算法的实际应用有了更清晰的认识。尤其是在处理非线性、高维度的数据时，智能算法展现出的强大能力让我惊叹。这本书不仅仅是关于模型和算法的介绍，它更像是一本关于“如何用科技赋能投资决策”的指南，为我提供了一种全新的思考方式和解决问题的框架，让我觉得在未来的投资实践中，有了更强大的武器。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计很吸引我，深邃的蓝色背景，点缀着抽象的金色线条，仿佛是数据流的涌动，又像是大脑中闪烁的灵光。书名《投资组合优化模型与智能算法研究》本身就带着一种专业而前沿的气息，让我充满了好奇。我一直对金融市场的运作原理以及如何通过科学的方法来最大化收益、最小化风险感到着迷。虽然我并不是专业科班出身，但平时也会关注一些财经新闻和投资技巧。我设想这本书能够为我打开一扇新的大门，让我从更宏观、更深入的角度去理解“投资组合”这个概念。我期待它能够用相对易懂的语言，解释那些复杂的数学模型是如何被构建出来的，以及为什么它们能够有效地指导我们的投资决策。特别是“智能算法”这部分，更是激起了我的兴趣，我很好奇现代科技是如何与传统的金融理论相结合，创造出更具洞察力和预测能力的工具。我希望这本书能让我不再是凭感觉或者道听途说进行投资，而是能够建立起一套更科学、更有逻辑的投资体系，从而在波诡云谲的市场中游刃有余。

评分☆☆☆☆☆

这是一本能够激发深度思考的书。它所探讨的主题——投资组合优化与智能算法——本身就具有极大的挑战性，但作者以一种严谨又不失趣味的方式，将这些复杂的概念呈现在读者面前。书中对不同优化模型的比较分析，以及对各种智能算法在实际场景中的适用性评估，都做得非常到位。我特别欣赏书中对模型局限性的坦诚讨论，以及作者提出的改进思路。这使得这本书不仅仅停留在理论层面，更具有前瞻性和实践指导意义。在阅读的过程中，我不断地思考，如何将书中的知识与我现有的投资经验相结合，如何利用这些模型和算法来优化我自己的投资策略。这本书不仅提供了知识，更重要的是，它激发了我对金融科技领域更深入探索的兴趣，让我看到了人工智能在未来金融领域无限的可能性，也让我意识到，持续学习和拥抱新技术的必要性。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我仿佛经历了一场思维的洗礼。它并没有止步于理论的堆砌，而是将抽象的模型与实际的应用场景紧密结合。比如，书中对马科维茨的均值-方差模型进行了详尽的阐述，不仅解释了其核心思想，还深入剖析了在实际操作中可能遇到的各种挑战，例如数据获取的难度、参数设定的主观性等。让我印象深刻的是，作者并没有回避这些现实问题，而是积极地探讨了如何利用各种技术手段来克服它们。特别是关于智能算法的部分，书中详细介绍了机器学习、深度学习等前沿技术在投资组合优化中的应用。我看到了如何通过算法来学习历史数据，发现隐藏的模式，并预测未来的市场走势。这些内容对于我这样对量化投资感到好奇的读者来说，简直是宝藏。书中的案例分析也十分丰富，从不同资产类别到不同市场环境，都提供了具体的优化策略和实际效果的展示，让我能够更直观地理解模型的有效性。