本书是实验室关注国内外经济金融领域前沿问题的记录，反映了当下热门的理论问题和学术思想，具有较高的学术价值，本书虽保留了会议发言的现场风格，但整体较为顺畅。
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内容简介
本书涵盖了MATLAB基本知识、数据处理、Python交互、金融建模、高效并发程序设计和报告生成的量化分析流程，涉及量化投资中的多个重要算法，包括技术指标、线性回归、非线性回归、统计学、机器学习、投资组合模型和波动率模型等。书中强调了GPU和CPU并行计算在金融模型中的应用及将模型结果呈现为PDF或HTML等格式文件的Report Generator。后向读者展示了如何使用书中介绍的各项MATLAB功能实现4个经典策略，即股票均线策略、小市值策略、期货套利策略和海龟交易法则。
章节目录
- MATLAB量化金融分析基础与实战
- 书名页
- 版权页
- 前言
- 目录
- 量化投资基础篇
- 第1章 基本数据类型
- 1.1 变量及其命名规则
- 1.2 数值
- 1.2.1 数值类型概述
- 1.2.2 如何查看数值类型范围
- 1.2.3 实例1：当心数值类型转换中的溢出
- 1.2.4 实例2：判断与查看数值类型
- 1.3 矩阵
- 1.3.1 实例3：矩阵及特殊矩阵的建立方法
- 1.3.2 实例4：利用一维索引提取二维矩阵中的元素
- 1.3.3 实例5：矩阵转置、共轭转置与求逆
- 1.3.4 实例6：sortrows与sort函数比较
- 1.3.5 矩阵与矩阵元素算术运算概述
- 1.3.6 逻辑、关系和集合运算概述
- 1.4 警惕特殊数字
- 1.4.1 NaN
- 1.4.2 Inf
- 1.4.3 逻辑型数字
- 1.5 字符和字符串
- 1.5.1 实例7：字符串的创建与元素提取
- 1.5.2 实例8：字符串的查找、替换与删除
- 1.5.3 实例9：strcat函数的常见错误
- 1.5.4 实例10：str2num函数和str2double函数的区别
- 1.5.5 字符串比较函数的应用
- 1.5.6 正则表达式概述及常见使用方法
- 1.5.7 实例11：利用符号变量求解方程
- 1.5.8 实例12：函数句柄的应用
- 1.6 时间
- 1.6.1 datetime类型介绍
- 1.6.2 实例13：其他类型时间转数值时间
- 1.6.3 实例14：数值时间转字符串时间
- 1.7 cell
- 1.7.1 实例15：两种常见的cell赋值方式
- 1.7.2 实例16：mat2cell函数与num2cell函数
- 1.7.3 实例17：cellstr函数
- 1.7.4 实例18：cell2mat函数
- 1.7.5 实例19：用cellfun函数做cell元素遍历运算
- 1.7.6 实例20：用findgroups函数和splitapply函数做cell分组运算
- 1.8 struct
- 1.8.1 创建struct变量
- 1.8.2 实例21：多维结构体与多维cell中嵌套结构体
- 第2章 程序设计
- 2.1 函数的定义
- 2.1.1 单个函数脚本的创建
- 2.1.2 含有子函数的脚本创建及调用
- 2.2 量化分析中的常用基本函数及其用法
- 2.2.1 edit
- 2.2.2 clear
- 2.2.3 clc
- 2.2.4 close
- 2.2.5 whos
- 2.2.6 exist
- 2.2.7 isa
- 2.2.8 isempty
- 2.2.9 isnan
- 2.2.10 find
- 2.2.11 disp
- 2.2.12 fprintf
- 2.2.13 sprintf
- 2.2.14 eval
- 2.3 图形生成
- 2.3.1 实例22：生成二维折线图
- 2.3.2 实例23：生成矢量图
- 2.3.3 实例24：多图叠加生成
- 2.3.4 实例25：生成柱状图与累计柱状图
- 2.3.5 实例26：生成直方图
- 2.3.6 实例27：插入子图与文字
- 2.3.7 实例28：插入特殊文字与符号
- 2.4 全局变量与局部变量的定义
- 2.5 分支结构语句
- 2.5.1 判断结构if else及其用法
- 2.5.2 选择结构switch case及其用法
- 2.5.3 for循环结构及其用法
- 2.5.4 while循环结构及其用法
- 2.5.5 break、continue、return和exit的比较
- 2.5.6 巧用异常捕捉try catch结构
- 2.6 工程中脚本调用的优先次序
- 第3章 数据处理
- 3.1 基本文件操作函数介绍
- 3.2 实例29：用importdata函数与textscan函数对txt文件读写
- 3.3 实例30：excel文件读写
- 3.4 实例31：csv文件读写
- 3.5 实例32：mat文件读写
- 3.6 实例33：图形的存储、读取与图形中的数据提取
- 3.7 与Oracle数据库交互
- 3.7.1 Windows系统下的MATLAB与Oracle交互环境配置方法
- 3.7.2 Linux系统下的MATLAB与Oracle交互环境配置方法
- 3.7.3 实例34：建立数据库连接
- 3.7.4 实例35：数据查询、插入与修改
- 3.7.5 实例36：万能的exec函数
- 第4章 量化分析中的常用类
- 4.1 类的基本概念
- 4.1.1 实例37：利用关键词定义类
- 4.1.2 实例38：运算符的重载
- 4.2 table类
- 4.2.1 实例39：创建table类数据
- 4.2.2 实例40：table类与结构体相互转换
- 4.2.3 实例41：table类与cell相互转换
- 4.2.4 实例42：table类与数值矩阵相互转换
- 4.2.5 实例43：用varfun函数对table数据做分组运算
- 4.3 dataset类
- 4.3.1 实例44：创建dataset类数据
- 4.3.2 实例45：数值矩阵、cell、结构体和table类数据转换为dataset类
- 4.3.3 实例46：利用datasetfun函数做变量运算
- 4.3.4 实例47：dataset的水平和垂直拼接
- 4.3.5 实例48：用repalcedata函数做dataset数据替换
- 4.3.6 实例49：用replaceWithMissing函数做缺失数据替换
- 4.3.7 实例50：ismemeber函数
- 4.3.8 实例51：用join函数实现dataset合并
- 4.3.9 将dataset存储为文件
- 4.4 线性回归LinearModel类
- 4.4.1 常用类函数概述
- 4.4.2 实例52：线性回归工作流程
- 第5章 MATLAB与Python交互编程
- 5.1 MATLAB调用Python
- 5.1.1 推荐Python程序软件Anaconda
- 5.1.2 如何在MATLAB中配置Python环境
- 5.1.3 实例53：py类与模块的调用
- 5.1.4 实例54：py.list、py.tuple和py.dict生成方法
- 5.1.5 MATLAB数据类型转换为Python数据类型
- 5.1.6 Python数据类型转换为MATLAB数据类型
- 5.1.7 实例55：MATLAB中使用py.list
- 5.1.8 实例56：MATLAB中使用py.tuple
- 5.1.9 实例57：MATLAB中使用py.dict
- 5.1.10 实例58：MATLAB中调用Python脚本
- 5.1.11 实例59：获取Tushare开源数据
- 5.2 Python调用MATLAB
- 5.2.1 MATLAB Engine的安装
- 5.2.2 实例60：使用MATLAB Engine调用MATLAB函数
- 5.2.3 MATLAB Engine传入数据类型转换
- 5.2.4 实例61：调用自定义MATLAB脚本
- 量化投资模型篇
- 第6章 量化投资分析模型
- 6.1 日期和时间函数
- 6.1.1 常用日期和时间函数概述
- 6.1.2 工作日函数概述
- 6.2 技术指标函数
- 6.3 投资分析
- 6.3.1 常用现金流与收益率计算函数
- 6.3.2 常用摊销与折旧函数
- 6.3.3 常用资金时间价值计算函数
- 6.3.4 常用年金计算函数
- 6.3.5 实例62：有无数据缺失两种情况下多元正态线性回归方法
- 6.3.6 常用金融数据转换函数
- 6.3.7 实例63：tick2ret函数与price2ret函数比较
- 6.3.8 常用投资策略评价函数
- 6.3.9 实例64：索提诺比率实例
- 6.3.10 常用金融绘图函数
- 6.3.11 实例65：时间连续与间断两种情况下的蜡烛图绘制
- 6.3.12 实例66：两种价格与成交量图的绘制
- 6.4 经典方差模型在A股市场的应用
- 6.4.1 实例67：均值-方差模型
- 6.4.2 实例68：CVaR模型
- 6.4.3 实例69：均值-绝对偏差模型
- 6.5 SDE模型概述
- 6.5.1 SDE模型的构建
- 6.5.2 实例70：SDE模型对NASDAQ数据的回归预测
- 第7章 统计与机器学习模型
- 7.1 常用统计函数
- 7.2 假设检验
- 7.2.1 正态分布均值假设检验的实现方法
- 7.2.2 正态分布方差假设检验的实现方法
- 7.3 回归拟合
- 7.3.1 实例71：线性回归方法
- 7.3.2 实例72：三种常见多元线性回归共线性诊断方法的实现
- 7.3.3 多项式拟合方法中的标准化处理
- 7.3.4 实例73：非线性回归实现方法
- 7.4 方差分析
- 7.4.1 实例74：单因素方差分析实现方法
- 7.4.2 实例75：双因素方差分析实现方法
- 7.4.3 实例76：多因素方差分析实现方法
- 7.5 聚类分析
- 7.5.1 实例77：k-means与k-medoids算法应用
- 7.5.2 实例78：混合高斯模型应用
- 7.6 分类分析
- 7.6.1 实例79：决策树应用
- 7.6.2 实例80：逻辑回归原理与实现
- 7.6.3 实例81：KNN近邻算法应用
- 7.6.4 实例82：SVM支持向量机应用
- 7.7 数据降维
- 7.7.1 主成分分析
- 7.7.2 实例83：理解主成分分析的原理与输出结果
- 第8章 经典计量经济学模型
- 8.1 条件均值模型
- 8.1.1 实例84：ARIMA模型公式与建立方法
- 8.1.2 模型参数估计
- 8.1.3 方差推断
- 8.1.4 实例85：ARIMA模型对NASDAQ数据的拟合
- 8.1.5 实例86：AR模型公式与建立方法
- 8.1.6 实例87：MA模型公式与建立方法
- 8.1.7 实例88：ARMA模型公式与建立方法
- 8.1.8 实例89：ARIMAX模型公式与建立方法
- 8.1.9 实例90：残差为ARIMA的线性回归模型公式与建立方法
- 8.2 条件方差模型
- 8.2.1 实例91：GARCH模型公式与建立方法
- 8.2.2 实例92：EGARCH模型公式与建立方法
- 8.2.3 实例93：GJR模型公式与建立方法
- 8.2.4 实例94：条件方差模型对NASDAQ数据的预测应用
- 8.3 时间序列平稳性与单位根检验
- 8.3.1 实例95：NASDAQ数据的ADF检验应用
- 8.3.2 实例96：NASDAQ数据的KPSS检验应用
- 8.3.3 实例97：NASDAQ数据的PP检验应用
- 8.3.4 adftest、kpsstest和pptest函数返回结果比较
- 8.4 实例98：中证500指数量价关系的granger因果关系检验
- 程序性能提升篇
- 第9章 CPU并行计算
- 9.1 基本原理介绍
- 9.2 并行计算parfor循环初探
- 9.2.1 parfor循环的使用
- 9.2.2 实例99：多种工况下parfor与for性能对比分析
- 9.3 parfor循环中变量类型解释
- 9.4 parfor循环中的限制
- 9.4.1 禁止使用交互输入
- 9.4.2 禁止图形输出
- 9.4.3 实例100：巧用feval函数传入函数句柄
- 9.4.4 parfor中的常见受限变量与函数
- 9.4.5 实例101：巧用自定义函数调用受限函数
- 9.4.6 parfor循环中含for循环的四种限制情况
- 9.5 计算机集群上的并行计算
- 9.5.1 mdce服务介绍
- 9.5.2 Windows系统下的mdce服务配置方法
- 9.5.3 Linux系统下的mdce服务配置方法
- 9.5.4 实例102：计算机集群上配置并行计算
- 第10章 GPU并行计算
- 10.1 基本原理介绍
- 10.2 GPU相关类与函数表
- 10.3 实例103：GPU调用流程
- 10.4 运行MATLAB函数
- 10.4.1 运行内置函数
- 10.4.2 实例104：利用arrayfun运行自定义函数
- 10.4.3 实例105：运行自定义kernel函数方法
- 第11章 报告生成器
- 11.1 生成HTML格式报告
- 11.2 熟悉界面
- 11.3 逐步加入报告元素
- 11.3.1 创建标题
- 11.3.2 增加章节和分章
- 11.3.3 增加段落
- 11.3.4 插入MATLAB代码
- 11.3.5 插入图片
- 11.3.6 插入变量
- 11.3.7 使用逻辑分支语句增加新的章节
- 11.4 最终报告生成
- 量化投资实战篇
- 第12章 经典股票量化策略初探
- 12.1 市场失效———简单的均线策略
- 12.1.1 策略主逻辑
- 12.1.2 并行计算对程序效率的提升
- 12.1.3 完善策略逻辑细节
- 12.1.4 参数与模型优化思路扩展
- 12.2 规模效应———神奇的小市值策略
- 12.2.1 策略主逻辑
- 12.2.2 splitapply函数在股票分组的使用
- 12.2.3 警惕未来函数的使用
- 第13章 经典期货策略初探
- 13.1 替代效应———豆粕和菜粕的价差套利
- 13.1.1 用regexp函数与cellfun函数快速处理新浪网页接口数据
- 13.1.2 探究统计规律背后的经济原理
- 13.1.3 把握主要矛盾———构建统计套利策略
- 13.1.4 期货策略中的几点注意事项
- 13.2 趋势追踪———海龟交易法则
- 13.2.1 基本概念
- 13.2.2 名义资产非实际资产
- 13.2.3 海龟交易法则1：短周期系统
- 13.2.4 海龟交易法则2：长周期系统
- 13.2.5 海龟交易法则的实现
- 13.2.6 投资组合一：品种独立风险再投资
- 13.2.7 投资组合二：品种等风险再投资
- 13.2.8 风险与收益的匹配性探讨
- 13.2.9 进一步完善海龟交易法则
- 附录A ASCII码表
- 附录B GPU支持的内置函数
- 附录C GPU自定义函数
- 索引
- 参考文献
展开全部
MATLAB量化金融分析基础与实战是2018年由机械工业出版社出版,作者马萌。
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本书结构清晰，案例丰富，实战性强，适合刚入门的炒股者，特别是想学习短线操作、K线看盘以及手机炒股的用户。
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本书以通达信股市分析软件为例，结合实例，图文并茂地讲述了利用软件进行网上炒股的方法和技巧。全书分为15章，主要包括目前流行的股市分析软件介绍和对比、股市分析技术简介、K线理论、趋势理论、形态理论、价量理论、技术指标介绍等。书中还结合实例，由浅入深地介绍了通达信的各项功能和应用，其中包括通达信快速入门、通达信资讯功能、技术分析功能、软件实用工具、软件系统工具、多种证券分析功能等内容的详细介绍。
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讲述金融行业发展及创新基石的时代力作，系统阐述金融科技安全理论及实践。
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中文社会科学引文索引（CSSCI）来源集刊，2018年第1期。
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本书主要对金融的基本概念、基本原理及人们比较关注的金融问题进行阐述。内容包括：货币与货币制度、利率与货币的时间价值、外汇与汇率、金融机构、中央银行与货币政策、货币供求与均衡、金融发展与金融监管等。本书注重知识性、基础性和应用型，力求通俗易懂，每章开篇都写有金融事件或案例及该章的学习目标，学生可以据此目标检测自身对章节内容的掌握程度。本书可以作为高等院校学生的金融通识类课程的教材，也可以作为商业银行
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中国金融界的思想家和实践者丁圣元先生历时10年打造，其30年职业生涯的集大成之作。
将日本蜡烛图技术和西方技术分析工具落地到每一天的交易当中。
3阶段趋势走势模式分析
5大基础趋势分析工具系统讲解
10个买卖点形态交易指导
332张图形示例解读
本书可以使读者始终站在趋势一边，
通过趋势演变来领会市场的本质，
站在长期的视角来看待当下的变化，
以行情的事实为依归，应对市场的不确定性，做出合理的交易决策。
