我如何成为华尔街计量金融家 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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具体描述

◆本书介绍近20年来计量金融革命背后的一些重要人物，包括他们的出身、扮演的角色、贡献，解释他们的工作内容，以及精彩的事业生涯发展过程，让读者有机会了解这些计量金融专家。

◆计量金融是一种技术，也是一门职业，几乎称不上是工程，绝对不属于科学，但可说是投资产业一门新显学。着名的计量玩家马克．乔西（Mark Joshi）针对计量玩家（quant）下的定义—计量玩家设计与执行数学模型，借以订定衍生性产品的价格，评估其风险，预测其市场走势。优秀的计量金融是一门晓得如何割舍，及如何选择正确工具的艺术。计量专家可说是投资产业当今的主干。目前的金融市场价格波动愈来愈剧烈，许多投资人都希望能够规避市场不确定性质，计量专家带来的金融工程革命，使得人们有机会避免承担不想要的风险。

◆数学模型（mathematical model）是一个公式、方程式、一组方程式或电脑运算方法，试图解释某种关系。爱因斯坦的着名公式：e = mc2就是一种说明能量与质量之间关系的数学模型。计量玩家考虑的模型，基本上是说明金融产品之间的关系。这方面最着名者，为布莱克．休斯（Black-Scholes）选择权订价模型，这个公式说明两种金融交易工具之间的关系。布莱克．休斯模型的发展（1969年到1973年之间），经常被认定为华尔街计量革命创始的诸多因素之一。衍生性产品（derivatives）是计量玩家设计模型的处理对象，这种金融交易工具的价值取决于其他产品的未来价值。衍生性产品涵盖范围很广，但任何有效的定义势必有些含煳。

◆佩里．梅林（Perry Mehring）所说的：「最初，一小撮转行进入新成立之金融学术领域的物理学家、数学家与电脑科学家-----因为华尔街某些大型投资机构急需一些计量技术人才，来支援其精密的投资作业而被吸引。」这一小撮提供人力资源的人，就是计量玩家。本书记载着他们的一些故事。

作者简介

里查．林赛（Richard R.Lindsey）

　　耶鲁大学管理学院的财务金融学教授，开克特集团（Callcott Group, LLC）总裁与执行长，国际财务工程协会（IAFE）主席。林赛博士是加州柏克莱大学财务金融学博士，对于市场微观结构与衍生性证券订价领域有很大的贡献。

Barry Schachter

　　摩尔资本管理公司（Moore Capital Management）计量研究主管，负责风险管理、金融工程与交易分析，也是国际财务工程协会教育委员会顾问与主席。他早期曾经在学术界发展，任职于赛门弗莱赛大学（Simon Fraser University）与杜兰大学（Tulane University）。

　　塞契特博士曾经是专业风险经理人国际协会蓝带小组（Blue Ribbon Panel of the Professional Risk Managers International Association）的成员，目前仍然活跃于该组织。他曾经是《风险杂志》（Journal of Risk）主编，着述包括《智慧型避险基金投资》（Intelligent Hedge Fund Investing）。塞契特博士在康乃尔大学经济系取得硕士与博士学位。

好的，这是一本关于现代金融市场运作、量化分析方法以及专业技能培养的综合性读物。 --- 《数字时代的金融脉络：从市场结构到策略执行的深度解析》图书简介在当今高度互联、数据驱动的全球金融市场中，理解驱动价格波动的底层逻辑，掌握先进的分析工具，并建立稳健的交易与风险管理框架，已成为金融专业人士成功的基石。本书旨在为对金融工程、量化交易、资产管理及金融科技（FinTech）领域有浓厚兴趣的读者提供一套全面且深入的知识体系。它不仅仅是一本理论教材，更是一本实战指南，旨在弥合学术理论与市场实操之间的鸿沟。本书结构严谨，内容涵盖了从宏观市场结构演变到微观策略构建的全景图。我们首先会深入探讨现代金融市场的基础设施与生态。这包括但不限于高频交易（HFT）的运作机制、交易所的电子化进程、暗池（Dark Pools）的影响力，以及监管环境（如MiFID II、Dodd-Frank法案）如何重塑了交易成本与流动性。读者将清晰地了解到，在毫秒级甚至微秒级的竞争中，信息优势、技术速度和市场接入是如何转化为实际的盈利能力。核心部分聚焦于金融建模与量化分析。本书摒弃了过分简化的模型，转而强调在复杂、非线性市场环境下，如何选择、应用和校准更具鲁棒性的统计与概率工具。我们详述了时间序列分析（如GARCH族模型、协整检验）在资产收益率预测中的应用局限与优化方向。更重要的是，我们对机器学习（ML）在金融中的应用进行了详尽的阐述。这不仅包括传统的回归与分类算法，更重点讲解了深度学习模型（如LSTM、Transformer架构）如何用于捕捉复杂的时间依赖性、文本情绪分析（Sentiment Analysis）的特征工程，以及构建非线性因子模型。我们强调“模型可解释性”（Explainable AI, XAI）在金融领域的重要性，因为在需要对资本负责的场景中，模型的“黑箱”性质是不可接受的风险。风险管理是本书的另一条主线。我们认为，理解风险的本质比单纯追求高回报更为关键。本书详细剖克了多维度风险的度量与对冲。除了传统的VaR（Value at Risk）及其各种改进版（如CVaR），我们探讨了尾部风险、流动性风险、模型风险以及操作风险在量化投资组合中的集成管理。例如，如何利用Copula函数来更准确地模拟资产间的非线性相关性，从而在极端市场压力下进行压力测试。此外，我们还介绍了先进的投资组合优化技术，从均值-方差模型（Mean-Variance Optimization）的缺陷，过渡到更注重夏普比率、索提诺比率，乃至基于信息比率的动态规划方法。技术实现层面，本书也为渴望深入实践的读者提供了坚实的路线图。我们探讨了高性能计算在金融中的应用。这包括C++和Python（配合Numpy/Pandas/Cython）的性能差异、内存管理对延迟的影响，以及如何构建高效的回测（Backtesting）基础设施。回测的“陷阱”——例如过度拟合（Overfitting）、前视偏差（Look-ahead Bias）和数据挖掘偏差（Data Mining Bias）——被逐一剖析，并提供了严格的验证流程，如样本内/样本外测试、滚动验证和蒙特卡洛模拟。本书的特色之一在于对另类数据（Alternative Data）的深入挖掘。在信息对称性日益增强的市场中，新的数据源成为了竞争优势的来源。我们分析了卫星图像、社交媒体数据、网络爬虫数据、交易对手报告（CDR）等如何被清洗、标准化，并转化为具有预测能力的因子。这要求读者不仅是金融专家，更需要具备数据科学家的思维。最后，本书展望了金融科技的前沿领域。我们探讨了分布式账本技术（DLT）对清算结算效率的潜在颠覆，去中心化金融（DeFi）的创新模式如何挑战传统中介，以及中央银行数字货币（CBDC）可能带来的宏观影响。我们关注的不是技术本身的热度，而是它们如何改变资本的流动性、交易成本和风险结构。《数字时代的金融脉络》旨在培养一代具有跨学科视野的金融专业人才——他们既能理解金融理论的精妙，又能熟练运用计算工具解决实际问题，能够在快速变化的市场环境中，以严谨、量化的方式做出决策。本书适合金融工程研究生、量化分析师、风险管理专家，以及所有希望在数字化浪潮中保持竞争力的金融从业者阅读。

著者信息

图书目录

全球计量金融概述陈琪龙博士
谢辞
导论

第 1 章大卫．连韦伯
第 2 章罗纳．康恩
第 3 章葛雷格．柏曼
第 4 章伊凡．舒曼
第 5 章莱丝丽．拉尔
第 6 章汤玛斯．威尔森
第 7 章奈尔．克莱斯
第 8 章彼得．卡尔
第 9 章马克．安森
第 10 章毕昂．弗雷塞克
第 11 章彼得．杰克尔
第 12 章安德鲁．大卫森
第 13 章安德鲁．魏斯曼
第 14 章克里弗德．艾士尼斯
第 15 章史蒂芬．基尔霍夫
第 16 章朱利安．萧
第 17章史帝夫．亚伦
第 18章马克．克里兹曼
第 19章布鲁斯．亚克布＆肯尼斯．李维
第 20章坦雅．史泰伯乐．贝德尔
第 21章亚伦．马兹
第 22章彼得．穆勒
第 23 章安德鲁．史特杰
第 24 章约翰．马歇尔

註解
撰文者简介

图书序言

推荐序

成为计量专家，不是一种个人运动，你需要一个胜任的团队来支持你。

◆数学模型（mathematical model）是一个公式、方程式、一组方程式或电脑运算方法，试图解释某种关系。爱因斯坦的着名公式：e = mc2就是一种说明能量与质量之间关系的数学模型。计量玩家考虑的模型，基本上是说明金融产品之间的关系。这方面最着名者，为布莱克?休斯（Black-Scholes）选择权订价模型，这个公式说明两种金融交易工具之间的关系。布莱克?休斯模型的发展（1969年到1973年之间），经常被认定为华尔街计量革命创始的诸多因素之一。衍生性产品（derivatives）是计量玩家设计模型的处理对象，这种金融交易工具的价值取决于其他产品的未来价值。衍生性产品涵盖范围很广，但任何有效的定义势必有些含煳。

图书试读

导论
首先，所谓的计量玩家（quant），让我们给个定义。着名的计量玩家马克．乔西（Mark Joshi）建议採用下列定义：
计量玩家设计与执行数学模型，借以订定衍生性产品的价格，评估其风险，预测其市场走势1。

这个定义中的某些名词，本身可能也需要有定义。数学模型（mathematical model）是一个公式、方程式、一组方程式或电脑运算方法，试图解释某种关系。爱因斯坦的着名公式：e = mc2就是一种说明能量与质量之间关系的数学模型。

计量玩家考虑的模型，基本上是说明金融产品之间的关系。这方面最着名者，或许是布莱克-休斯（Blace-Scholes）选择权订价模型，这个公式说明两种金融交易工具之间的关系。布莱克-休斯模型的发展（1969年到1973年之间），经常被认定为华尔街计量革命创始的诸多因素之一，但这是过于简化的说法---------------------------。

这些专业人士来自何处呢？对于华尔街来说，学术界是未来计量玩家的培养温床，更明确来说，是那些物理学、数学、工程学，以及金融与经济学（佔少数）研究院的毕业生。绝大部分都拥有博士学位，但不必然如此。最近，关于计量玩家的培养，另有一种趋势，就是针对这方面需要安排的课程，譬如说：计量金融学、金融工程学、运算金融学与数理金融学。

1997年，诺贝尔经济学奖颁发给休斯与莫顿（布莱克当时已经过世，诺贝尔奖从来不颁发给已经过世的人），提到：「他们的方法…创造很多新类型的交易工具，有助于社会更有效管理风险8。」

这种新的思考方式一旦被普遍接受之后，透过某种新方法让人们得以修改其暴露风险或分摊其风险，其中可供发挥的空间，几乎只受限于想像力。当然，提供这些风险转移工具给市场参与者的华尔街业者，也将受益匪浅。整个流程所欠缺的要素，实际上只有一项。

为了满足这种透过金融交易工具而无限控制风险之能力的美梦，真正欠缺的要素，是创造适当数学模型的智识人力资源。如同佩里．梅林（Perry Mehring）所说的：
最初，一小撮转行进入新成立之金融学术领域的物理学家、数学家与电脑科学家…因为华尔街某些大型投资机构，急需一些计量技术人才来支援其精密的投资作业，而被吸引9。

这一小撮提供人力资源的人，就是计量玩家。本书即将记载着他们的故事。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁而有力，墨蓝色的背景配上金色的烫金字体，散发出一种专业、严谨又不失权威的气息。我是一名金融从业者，对量化金融一直充满好奇，也曾尝试过阅读一些相关的技术书籍，但常常因为晦涩的数学公式和枯燥的理论望而却步。然而，当我看到这本书的名字时，我立刻被它所吸引。它不像那些高高在上的学术著作，而是用一种更加贴近个人经历的方式来讲述一个故事，仿佛是有人在分享他的成长之路，这种亲切感让我觉得，也许这本书能够为我提供一条理解量化金融的更易行、更有趣的路径。我期待着在这本书中找到关于“如何成为”的实用性指导，不仅仅是理论知识的堆砌，更希望能够了解到在这个竞争激烈的领域中，如何一步步积累经验、提升技能，最终实现自己的职业目标。书名中的“华尔街”三个字，更是为这本书增添了一层神秘和吸引力，它代表着全球金融的最高殿堂，能够一窥那里的门道，无疑是许多人心中的梦想。我迫不及待地想翻开它，看看作者是如何将那些复杂精深的量化概念，转化为普通读者也能理解的语言，并融入到他个人奋斗的故事中去的。

评分☆☆☆☆☆

当我在书店的架子上看到这本书时，脑海中瞬间闪过无数关于“量化金融”的疑问。这个词听起来既高科技又遥远，总感觉是极少数天才才能涉足的领域。但“我如何成为”这样的叙述，却一下子拉近了距离，让我觉得这可能是一本非常接地气的书。我猜测，作者或许会以自己的亲身经历为例，分享他在求学、实习、求职过程中遇到的种种故事，包括那些成功的喜悦和失败的教训。我尤其希望能从中了解到，对于像我这样可能没有深厚数学或计算机背景的读者，是否也有机会进入这个行业，以及需要付出什么样的努力。我希望这本书能告诉我，量化金融不仅仅是冷冰冰的数字和公式，它背后也充满了人的智慧、决策和市场博弈。也许作者会分享一些关于如何培养金融直觉、如何理解市场心理的见解，这些都是我一直渴望学习的。总而言之，这本书在我眼中，不仅仅是一本专业书籍，更像是一位经验丰富的导师，在为我的人生方向指明道路。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我一种“干货满满”的预感。我一直在关注金融科技的发展，而量化金融无疑是其中一个非常重要的分支。然而，很多关于量化金融的资料都显得过于学术化，对于非专业人士来说，理解起来有一定难度。这本书的名字，尤其是“如何成为”，让我觉得它可能是一本非常实用、操作性强的指南。我猜想，作者会在书中分享一些成为一名合格的计量金融家所必备的技能和知识体系，比如在编程语言、统计学、金融模型等方面的要求，以及如何在这个竞争激烈的行业中脱颖而出。我特别想知道，作者是如何看待量化金融与传统金融的区别和联系的，以及在这个日新月异的时代，计量金融家所扮演的角色是如何演变的。我期待着在这本书中找到一些关于如何培养批判性思维、如何进行风险管理以及如何在这个快速变化的金融市场中保持敏锐度的见解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名简洁明了，但却蕴含着一股强大的驱动力。作为一名对金融行业充满向往的年轻人，我一直在寻找能够指引我方向的读物。而“华尔街”这三个字，更是让我对这本书充满了期待。我猜测，这本书不会仅仅停留在理论层面，而是会深入探讨如何在现实世界的金融市场中，运用计量经济学的方法来解决实际问题。我非常好奇作者是如何将复杂的数学模型和统计分析，转化为能够指导投资决策的工具的。也许书中会包含一些案例分析，展示作者是如何通过量化手段，在复杂的市场环境中捕捉投资机会，规避风险的。我希望作者能够分享他在职业生涯中遇到的挑战，以及他是如何克服这些挑战的。例如，在市场波动剧烈的时候，他的量化模型是如何应对的？在数据不足的情况下，他又是如何做出决策的？这些实践性的经验，对我来说将是无价的。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的第一印象是它似乎提供了一种非常有力的“路线图”。在如今这个信息爆炸的时代，想要在某个专业领域深入发展，往往面临着选择过多的困境，不知道从何入手，也不知道哪些知识是真正核心的，哪些是锦上添花的。而“如何成为”这样的表述，则直接指向了目标，让人感觉作者已经为你规划好了前进的方向。我猜想，作者在书中会详细拆解成为一名优秀的计量金融家所需要的各种要素，比如必备的学术背景、技术技能、软实力，以及在这个行业中如何建立人脉、寻找机会等等。我特别好奇的是，作者是如何看待数学和编程在计量金融中的作用的？是会深入讲解具体的算法和模型，还是会侧重于如何将这些工具有效地应用于实际金融问题？我个人对后者更感兴趣，因为理论再好，如果不能落地，也只是空中楼阁。另外，我非常期待了解作者在职业生涯中遇到的挑战和转折点，以及他是如何克服这些困难的。一个真实的故事，往往比干巴巴的理论更能打动人，也更能启发思考。