我如何成為華爾街計量金融傢 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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具體描述

◆本書介紹近20年來計量金融革命背後的一些重要人物，包括他們的齣身、扮演的角色、貢獻，解釋他們的工作內容，以及精彩的事業生涯發展過程，讓讀者有機會瞭解這些計量金融專傢。

◆計量金融是一種技術，也是一門職業，幾乎稱不上是工程，絕對不屬於科學，但可說是投資産業一門新顯學。著名的計量玩傢馬剋．喬西（Mark Joshi）針對計量玩傢（quant）下的定義—計量玩傢設計與執行數學模型，藉以訂定衍生性産品的價格，評估其風險，預測其市場走勢。優秀的計量金融是一門曉得如何割捨，及如何選擇正確工具的藝術。計量專傢可說是投資産業當今的主乾。目前的金融市場價格波動愈來愈劇烈，許多投資人都希望能夠規避市場不確定性質，計量專傢帶來的金融工程革命，使得人們有機會避免承擔不想要的風險。

◆數學模型（mathematical model）是一個公式、方程式、一組方程式或電腦運算方法，試圖解釋某種關係。愛因斯坦的著名公式：e = mc2就是一種說明能量與質量之間關係的數學模型。計量玩傢考慮的模型，基本上是說明金融産品之間的關係。這方麵最著名者，為布萊剋．休斯（Black-Scholes）選擇權訂價模型，這個公式說明兩種金融交易工具之間的關係。布萊剋．休斯模型的發展（1969年到1973年之間），經常被認定為華爾街計量革命創始的諸多因素之一。衍生性産品（derivatives）是計量玩傢設計模型的處理對象，這種金融交易工具的價值取決於其他産品的未來價值。衍生性産品涵蓋範圍很廣，但任何有效的定義勢必有些含糊。

◆佩裏．梅林（Perry Mehring）所說的：「最初，一小撮轉行進入新成立之金融學術領域的物理學傢、數學傢與電腦科學傢-----因為華爾街某些大型投資機構急需一些計量技術人纔，來支援其精密的投資作業而被吸引。」這一小撮提供人力資源的人，就是計量玩傢。本書記載著他們的一些故事。

作者簡介

裏查．林賽（Richard R.Lindsey）

　　耶魯大學管理學院的財務金融學教授，開剋特集團（Callcott Group, LLC）總裁與執行長，國際財務工程協會（IAFE）主席。林賽博士是加州柏剋萊大學財務金融學博士，對於市場微觀結構與衍生性證券訂價領域有很大的貢獻。

Barry Schachter

　　摩爾資本管理公司（Moore Capital Management）計量研究主管，負責風險管理、金融工程與交易分析，也是國際財務工程協會教育委員會顧問與主席。他早期曾經在學術界發展，任職於賽門弗萊賽大學（Simon Fraser University）與杜蘭大學（Tulane University）。

　　塞契特博士曾經是專業風險經理人國際協會藍帶小組（Blue Ribbon Panel of the Professional Risk Managers International Association）的成員，目前仍然活躍於該組織。他曾經是《風險雜誌》（Journal of Risk）主編，著述包括《智慧型避險基金投資》（Intelligent Hedge Fund Investing）。塞契特博士在康乃爾大學經濟係取得碩士與博士學位。

好的，這是一本關於現代金融市場運作、量化分析方法以及專業技能培養的綜閤性讀物。 --- 《數字時代的金融脈絡：從市場結構到策略執行的深度解析》圖書簡介在當今高度互聯、數據驅動的全球金融市場中，理解驅動價格波動的底層邏輯，掌握先進的分析工具，並建立穩健的交易與風險管理框架，已成為金融專業人士成功的基石。本書旨在為對金融工程、量化交易、資産管理及金融科技（FinTech）領域有濃厚興趣的讀者提供一套全麵且深入的知識體係。它不僅僅是一本理論教材，更是一本實戰指南，旨在彌閤學術理論與市場實操之間的鴻溝。本書結構嚴謹，內容涵蓋瞭從宏觀市場結構演變到微觀策略構建的全景圖。我們首先會深入探討現代金融市場的基礎設施與生態。這包括但不限於高頻交易（HFT）的運作機製、交易所的電子化進程、暗池（Dark Pools）的影響力，以及監管環境（如MiFID II、Dodd-Frank法案）如何重塑瞭交易成本與流動性。讀者將清晰地瞭解到，在毫秒級甚至微秒級的競爭中，信息優勢、技術速度和市場接入是如何轉化為實際的盈利能力。核心部分聚焦於金融建模與量化分析。本書摒棄瞭過分簡化的模型，轉而強調在復雜、非綫性市場環境下，如何選擇、應用和校準更具魯棒性的統計與概率工具。我們詳述瞭時間序列分析（如GARCH族模型、協整檢驗）在資産收益率預測中的應用局限與優化方嚮。更重要的是，我們對機器學習（ML）在金融中的應用進行瞭詳盡的闡述。這不僅包括傳統的迴歸與分類算法，更重點講解瞭深度學習模型（如LSTM、Transformer架構）如何用於捕捉復雜的時間依賴性、文本情緒分析（Sentiment Analysis）的特徵工程，以及構建非綫性因子模型。我們強調“模型可解釋性”（Explainable AI, XAI）在金融領域的重要性，因為在需要對資本負責的場景中，模型的“黑箱”性質是不可接受的風險。風險管理是本書的另一條主綫。我們認為，理解風險的本質比單純追求高迴報更為關鍵。本書詳細剖剋瞭多維度風險的度量與對衝。除瞭傳統的VaR（Value at Risk）及其各種改進版（如CVaR），我們探討瞭尾部風險、流動性風險、模型風險以及操作風險在量化投資組閤中的集成管理。例如，如何利用Copula函數來更準確地模擬資産間的非綫性相關性，從而在極端市場壓力下進行壓力測試。此外，我們還介紹瞭先進的投資組閤優化技術，從均值-方差模型（Mean-Variance Optimization）的缺陷，過渡到更注重夏普比率、索提諾比率，乃至基於信息比率的動態規劃方法。技術實現層麵，本書也為渴望深入實踐的讀者提供瞭堅實的路綫圖。我們探討瞭高性能計算在金融中的應用。這包括C++和Python（配閤Numpy/Pandas/Cython）的性能差異、內存管理對延遲的影響，以及如何構建高效的迴測（Backtesting）基礎設施。迴測的“陷阱”——例如過度擬閤（Overfitting）、前視偏差（Look-ahead Bias）和數據挖掘偏差（Data Mining Bias）——被逐一剖析，並提供瞭嚴格的驗證流程，如樣本內/樣本外測試、滾動驗證和濛特卡洛模擬。本書的特色之一在於對另類數據（Alternative Data）的深入挖掘。在信息對稱性日益增強的市場中，新的數據源成為瞭競爭優勢的來源。我們分析瞭衛星圖像、社交媒體數據、網絡爬蟲數據、交易對手報告（CDR）等如何被清洗、標準化，並轉化為具有預測能力的因子。這要求讀者不僅是金融專傢，更需要具備數據科學傢的思維。最後，本書展望瞭金融科技的前沿領域。我們探討瞭分布式賬本技術（DLT）對清算結算效率的潛在顛覆，去中心化金融（DeFi）的創新模式如何挑戰傳統中介，以及中央銀行數字貨幣（CBDC）可能帶來的宏觀影響。我們關注的不是技術本身的熱度，而是它們如何改變資本的流動性、交易成本和風險結構。《數字時代的金融脈絡》旨在培養一代具有跨學科視野的金融專業人纔——他們既能理解金融理論的精妙，又能熟練運用計算工具解決實際問題，能夠在快速變化的市場環境中，以嚴謹、量化的方式做齣決策。本書適閤金融工程研究生、量化分析師、風險管理專傢，以及所有希望在數字化浪潮中保持競爭力的金融從業者閱讀。

著者信息

圖書目錄

全球計量金融概述陳琪龍博士
謝辭
導論

第 1 章大衛．連韋伯
第 2 章羅納．康恩
第 3 章葛雷格．柏曼
第 4 章伊凡．舒曼
第 5 章萊絲麗．拉爾
第 6 章湯瑪斯．威爾森
第 7 章奈爾．剋萊斯
第 8 章彼得．卡爾
第 9 章馬剋．安森
第 10 章畢昂．弗雷塞剋
第 11 章彼得．傑剋爾
第 12 章安德魯．大衛森
第 13 章安德魯．魏斯曼
第 14 章剋裏弗德．艾士尼斯
第 15 章史蒂芬．基爾霍夫
第 16 章硃利安．蕭
第 17章史帝夫．亞倫
第 18章馬剋．剋裏茲曼
第 19章布魯斯．亞剋布＆肯尼斯．李維
第 20章坦雅．史泰伯樂．貝德爾
第 21章亞倫．馬茲
第 22章彼得．穆勒
第 23 章安德魯．史特傑
第 24 章約翰．馬歇爾

註解
撰文者簡介

圖書序言

推薦序

成為計量專傢，不是一種個人運動，你需要一個勝任的團隊來支持你。

◆數學模型（mathematical model）是一個公式、方程式、一組方程式或電腦運算方法，試圖解釋某種關係。愛因斯坦的著名公式：e = mc2就是一種說明能量與質量之間關係的數學模型。計量玩傢考慮的模型，基本上是說明金融産品之間的關係。這方麵最著名者，為布萊剋?休斯（Black-Scholes）選擇權訂價模型，這個公式說明兩種金融交易工具之間的關係。布萊剋?休斯模型的發展（1969年到1973年之間），經常被認定為華爾街計量革命創始的諸多因素之一。衍生性産品（derivatives）是計量玩傢設計模型的處理對象，這種金融交易工具的價值取決於其他産品的未來價值。衍生性産品涵蓋範圍很廣，但任何有效的定義勢必有些含糊。

圖書試讀

導論
首先，所謂的計量玩傢（quant），讓我們給個定義。著名的計量玩傢馬剋．喬西（Mark Joshi）建議採用下列定義：
計量玩傢設計與執行數學模型，藉以訂定衍生性産品的價格，評估其風險，預測其市場走勢1。

這個定義中的某些名詞，本身可能也需要有定義。數學模型（mathematical model）是一個公式、方程式、一組方程式或電腦運算方法，試圖解釋某種關係。愛因斯坦的著名公式：e = mc2就是一種說明能量與質量之間關係的數學模型。

計量玩傢考慮的模型，基本上是說明金融産品之間的關係。這方麵最著名者，或許是布萊剋-休斯（Blace-Scholes）選擇權訂價模型，這個公式說明兩種金融交易工具之間的關係。布萊剋-休斯模型的發展（1969年到1973年之間），經常被認定為華爾街計量革命創始的諸多因素之一，但這是過於簡化的說法---------------------------。

這些專業人士來自何處呢？對於華爾街來說，學術界是未來計量玩傢的培養溫床，更明確來說，是那些物理學、數學、工程學，以及金融與經濟學（佔少數）研究院的畢業生。絕大部分都擁有博士學位，但不必然如此。最近，關於計量玩傢的培養，另有一種趨勢，就是針對這方麵需要安排的課程，譬如說：計量金融學、金融工程學、運算金融學與數理金融學。

1997年，諾貝爾經濟學奬頒發給休斯與莫頓（布萊剋當時已經過世，諾貝爾奬從來不頒發給已經過世的人），提到：「他們的方法…創造很多新類型的交易工具，有助於社會更有效管理風險8。」

這種新的思考方式一旦被普遍接受之後，透過某種新方法讓人們得以修改其暴露風險或分攤其風險，其中可供發揮的空間，幾乎隻受限於想像力。當然，提供這些風險轉移工具給市場參與者的華爾街業者，也將受益匪淺。整個流程所欠缺的要素，實際上隻有一項。

為瞭滿足這種透過金融交易工具而無限控製風險之能力的美夢，真正欠缺的要素，是創造適當數學模型的智識人力資源。如同佩裏．梅林（Perry Mehring）所說的：
最初，一小撮轉行進入新成立之金融學術領域的物理學傢、數學傢與電腦科學傢…因為華爾街某些大型投資機構，急需一些計量技術人纔來支援其精密的投資作業，而被吸引9。

這一小撮提供人力資源的人，就是計量玩傢。本書即將記載著他們的故事。

用戶評價

评分☆☆☆☆☆

這本書的書名簡潔明瞭，但卻蘊含著一股強大的驅動力。作為一名對金融行業充滿嚮往的年輕人，我一直在尋找能夠指引我方嚮的讀物。而“華爾街”這三個字，更是讓我對這本書充滿瞭期待。我猜測，這本書不會僅僅停留在理論層麵，而是會深入探討如何在現實世界的金融市場中，運用計量經濟學的方法來解決實際問題。我非常好奇作者是如何將復雜的數學模型和統計分析，轉化為能夠指導投資決策的工具的。也許書中會包含一些案例分析，展示作者是如何通過量化手段，在復雜的市場環境中捕捉投資機會，規避風險的。我希望作者能夠分享他在職業生涯中遇到的挑戰，以及他是如何剋服這些挑戰的。例如，在市場波動劇烈的時候，他的量化模型是如何應對的？在數據不足的情況下，他又是如何做齣決策的？這些實踐性的經驗，對我來說將是無價的。

评分☆☆☆☆☆

這本書給我一種“乾貨滿滿”的預感。我一直在關注金融科技的發展，而量化金融無疑是其中一個非常重要的分支。然而，很多關於量化金融的資料都顯得過於學術化，對於非專業人士來說，理解起來有一定難度。這本書的名字，尤其是“如何成為”，讓我覺得它可能是一本非常實用、操作性強的指南。我猜想，作者會在書中分享一些成為一名閤格的計量金融傢所必備的技能和知識體係，比如在編程語言、統計學、金融模型等方麵的要求，以及如何在這個競爭激烈的行業中脫穎而齣。我特彆想知道，作者是如何看待量化金融與傳統金融的區彆和聯係的，以及在這個日新月異的時代，計量金融傢所扮演的角色是如何演變的。我期待著在這本書中找到一些關於如何培養批判性思維、如何進行風險管理以及如何在這個快速變化的金融市場中保持敏銳度的見解。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔而有力，墨藍色的背景配上金色的燙金字體，散發齣一種專業、嚴謹又不失權威的氣息。我是一名金融從業者，對量化金融一直充滿好奇，也曾嘗試過閱讀一些相關的技術書籍，但常常因為晦澀的數學公式和枯燥的理論望而卻步。然而，當我看到這本書的名字時，我立刻被它所吸引。它不像那些高高在上的學術著作，而是用一種更加貼近個人經曆的方式來講述一個故事，仿佛是有人在分享他的成長之路，這種親切感讓我覺得，也許這本書能夠為我提供一條理解量化金融的更易行、更有趣的路徑。我期待著在這本書中找到關於“如何成為”的實用性指導，不僅僅是理論知識的堆砌，更希望能夠瞭解到在這個競爭激烈的領域中，如何一步步積纍經驗、提升技能，最終實現自己的職業目標。書名中的“華爾街”三個字，更是為這本書增添瞭一層神秘和吸引力，它代錶著全球金融的最高殿堂，能夠一窺那裏的門道，無疑是許多人心中的夢想。我迫不及待地想翻開它，看看作者是如何將那些復雜精深的量化概念，轉化為普通讀者也能理解的語言，並融入到他個人奮鬥的故事中去的。

评分☆☆☆☆☆

當我在書店的架子上看到這本書時，腦海中瞬間閃過無數關於“量化金融”的疑問。這個詞聽起來既高科技又遙遠，總感覺是極少數天纔纔能涉足的領域。但“我如何成為”這樣的敘述，卻一下子拉近瞭距離，讓我覺得這可能是一本非常接地氣的書。我猜測，作者或許會以自己的親身經曆為例，分享他在求學、實習、求職過程中遇到的種種故事，包括那些成功的喜悅和失敗的教訓。我尤其希望能從中瞭解到，對於像我這樣可能沒有深厚數學或計算機背景的讀者，是否也有機會進入這個行業，以及需要付齣什麼樣的努力。我希望這本書能告訴我，量化金融不僅僅是冷冰冰的數字和公式，它背後也充滿瞭人的智慧、決策和市場博弈。也許作者會分享一些關於如何培養金融直覺、如何理解市場心理的見解，這些都是我一直渴望學習的。總而言之，這本書在我眼中，不僅僅是一本專業書籍，更像是一位經驗豐富的導師，在為我的人生方嚮指明道路。

评分☆☆☆☆☆

這本書給我的第一印象是它似乎提供瞭一種非常有力的“路綫圖”。在如今這個信息爆炸的時代，想要在某個專業領域深入發展，往往麵臨著選擇過多的睏境，不知道從何入手，也不知道哪些知識是真正核心的，哪些是錦上添花的。而“如何成為”這樣的錶述，則直接指嚮瞭目標，讓人感覺作者已經為你規劃好瞭前進的方嚮。我猜想，作者在書中會詳細拆解成為一名優秀的計量金融傢所需要的各種要素，比如必備的學術背景、技術技能、軟實力，以及在這個行業中如何建立人脈、尋找機會等等。我特彆好奇的是，作者是如何看待數學和編程在計量金融中的作用的？是會深入講解具體的算法和模型，還是會側重於如何將這些工具有效地應用於實際金融問題？我個人對後者更感興趣，因為理論再好，如果不能落地，也隻是空中樓閣。另外，我非常期待瞭解作者在職業生涯中遇到的挑戰和轉摺點，以及他是如何剋服這些睏難的。一個真實的故事，往往比乾巴巴的理論更能打動人，也更能啓發思考。