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| 編輯推薦： |
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以MATLAB为编程语言的适合入门的量化投资教材
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| 內容簡介： |
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为培养复合型金融实物和操作人才，本项目以“金融计算与量化投资”为主线，依托金融大数据，主要介绍MATLAB在金融计算方面的应用。在介绍相关的金融理论及模型的基础上，详细讲解了MATLAB基本语句和基本编程、MATLAB对数据库操作，然后重点讲述MATLAB在金融、衍生品、固定收益工具箱中的函数，内容涉及固定收益、资产组合理论和实务计算等，并通过大量的应用实例，帮助学生快速、熟练掌握使用MATLAB来解决金融中的计算和分析问题。本教材的编写将有助于金融专业的同学对量化投资的计算机技术和MATLAB草稿语言有所认识，同时对数学、计算机专业的同学来说，是了解和熟知金融学基础的入门级指引。计算机基础和金融学基础的有效结合，对帮助读者快速掌握量化投资函数提供了新的便利。此教材将适合对金融计算、量化交易、金融投资感兴趣的同学及有志于成为“金融大家”的人士阅读。
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| 關於作者： |
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李合龙，男，湖南郴州人，博士，华南理工大学经济与贸易学院金融系教授、博士生导师。华南理工大学湖南招生组组长，同时兼任华南理工大学广州国际校区教学与全球事务办副主任。主编出版了多部规划教材。主持了国家和省部级研究项目20多项，获得一项广东省科学技术奖二等奖。
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| 目錄：
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第1章MATLAB简介
1.1概述
1.1.1发展历史
1.1.2MATLAB的版本进展
1.1.3MATLAB R2020a版本特性
1.1.4MATLAB的特点
1.1.5MATLAB和Python的比较
1.1.6下载方式
1.2认识MATLAB
1.2.1打开方法
1.2.2MATLAB的主窗口及功能
1.2.3MATLAB的工作窗口
1.2.4搜索路径
1.2.5实用快捷键与常用命令
1.2.6帮助系统
1.2.7实时编辑器
1.2.8App Designer
1.3MATLAB的实际应用——以GUI为例
第2章数据读写的基本操作
2.1导入、导出文件和数据的基本操作
2.1.1导入文件和数据的方法
2.1.2导出文件和数据的方法
2.1.3打开文件和数据的方法
2.1.4文本文件的读写
2.1.5低级文件I/O
2.1.6Excel文件的读写
2.2对金融时间序列数据的处理
2.2.1实例： 计算平安银行日收益率涨幅
2.2.2金融时间序列数据
2.2.3创立和读取时间序列数组
2.2.4金融相关工具箱介绍
第3章数据的基本处理
3.1MATLAB的数据类型
3.1.1MATLAB的15种基本数据类型
3.1.2数据类型转换函数
3.1.3数据转换实例
3.1.4数值溢出
3.1.5变量及其命名规则
3.2数组及其运算
3.2.1数组的定义及类型
3.2.2实例： 数组的创建
3.2.3多维数组操作
3.3矩阵及其运算
3.3.1矩阵的定义及类型
3.3.2实例： 矩阵的创建、访问及运算
3.4关系运算和逻辑运算
3.4.1关系运算和逻辑运算的定义与类型
3.4.2实例： 矩阵之间的符号运算
3.5字符和字符串
3.5.1字符和字符串的定义
3.5.2字符和字符串创建，连接和转换的方法、步骤
3.6元胞数组
3.6.1元胞数组的定义
3.6.2创建元胞数组
3.6.3元胞数组的寻访
3.6.4元胞数组的删除
3.6.5相关函数
第4章MATLAB编程基础
4.1MATLAB编程入门
4.1.1函数脚本的定义、创建与调用
4.1.2注意事项
4.2编程的基础
4.2.1程序设计和开发
4.2.2条件语句
4.2.3循环语句
4.2.4switch结构
4.3调试MATLAB程序
第5章数据可视化处理
5.1MATLAB绘图
5.1.1创建MATLAB图形窗口及绘图
5.1.2总结： 绘图函数一览
5.1.3图形修饰
5.1.4实例： 绘制股票市场的价格序列的折线图
5.2MATLAB GUI（图形用户界面设计）
5.2.1GUI介绍
5.2.2创建GUI
5.2.3GUI控件的属性编辑器
5.2.4MATLAB常见的回调函数
5.2.5实例： 实现三维图形的绘制
5.2.6实例： 实现在一个界面中绘制两个图形
第6章金融数据统计分析
6.1描述性统计基础
6.2相关分析
6.2.1协方差
6.2.2相关系数
6.3回归分析
6.3.1一元线性回归
6.3.2多元线性回归
6.3.3非线性回归
6.4数据降维分析
6.4.1主成分分析
6.4.2因子分析
6.5方差分析
6.5.1单因素方差分析
6.5.2双因素方差分析
6.6金融问题综合应用
第7章金融计量模型实现
7.1数据检验
7.1.1平稳性检验
7.1.2序列自相关性检验
7.1.3协整检验
7.2ARIMA模型
7.2.1ARIMA模型的基本程序
7.2.2ARIMA实例
7.3GARCH模型
7.3.1GARCH模型实例
7.3.2变种GARCH模型
7.4向量自回归模型
7.5格兰杰因果检验
7.6脉冲响应函数
第8章风险管理
8.1风险价值（VaR）评估和回溯检测
8.1.1VaR的定义
8.1.2VaR的主要性质
8.1.3VaR的优缺点
8.1.4案例分析
8.2条件风险价值（CVaR）投资组合优化
8.2.1CVaR的定义
8.2.2CVaR相对于VaR的改进
8.2.3案例分析
第9章金融数据机器学习处理
9.1K均值（Kmeans）股票聚类分析
9.1.1Kmeans相关概念及原理
9.1.2算法步骤
9.1.3案例分析
9.2隐马尔科夫模型(HMM)指数状态预测
9.2.1HMM的定义
9.2.2HMM的优缺点
9.2.3案例分析
9.3支持向量机（SVM）股票价格预测
9.3.1SVM的定义
9.3.2SVM的优缺点
9.3.3案例分析
9.4长短期记忆网络（LSTM）股票价格预测
9.4.1LSTM的定义
9.4.2LSTM的优缺点
9.4.3案例分析
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| 內容試閱：
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随着大数据以及计算机科学技术的发展和金融计算与量化投资的火热，经济金融领域对数据分析的要求越来越高，MATLAB作为数据处理和科学计算的工具其应用也越来越多，编写一本以MATLAB为编程语言的适合入门的量化投资教材是有必要的。
国内出版的与金融计算与量化投资相关的MATLAB教材及参考书，对MATLAB相关基础知识和操作进行了详细的讲解，对于专业部分的金融计算和量化投资部分进行了深入的讲解。但对于经管类等编程基础较为薄弱的社科专业的本科生及研究生来说还是晦涩难懂、学习难度较大。而对于对量化投资感兴趣的其他专业学生来说，其中涉及的金融知识又比较陌生。
本书以上述问题和需求为出发点，使用较新的MATLAB R2020a为教材代码及实例编写工具，以金融数据为切入点，详细讲解了MATLAB的基础操作及编程方法。对金融数据相关的基础处理方法，例如数据的导入、导出及可视化方面进行了丰富的实例操作及讲解。在此基础上，本书还将金融数据统计分析方法和常用金融计量模型进行了实现及实例讲解，丰富了以MATLAB为工具的金融计量实证的范例，可供读者学习和运用。此外，本书还就经济、金融领域常用的风险管理方法，例如，VaR和CVaR等方法和实例进行了讲解。在后一章，将金融数据处理中常用的机器学习和深度学习算法进行了实现，并对每个算法设计了一个金融数据处理的案例。本书的代码部分采用MATLAB实时编辑器完成，读者成功安装相应版本后，参考源代码可直接进行操作。
本书可以作为金融计算及量化投资学习、MATLAB及相关课程的教学参考书，适用于经济、金融和管理类等专业的本科生及研究生。同样适用于对金融计算和量化投资感兴趣的其他专业学生及相关从业人员。
胡云鹤编写了第1章至第5章，袁宜晨编写了第6章、第7章， 杨苏鹏编写了第8章、第9章，李合龙修订了全部章节，并校对了全部章节和习题。在本书的编写过程中，华南理工大学“金融工程研究中心教学科研团队”的多位教师也提出了许多的宝贵意见，华南理工大学教务处精品课程建设基金给予了大力支持，在此向他们表示衷心的感谢。由于作者水平有限，书中难免会存在错误，因此，热忱地欢迎广大读者批评指正。
李合龙
2021年9月
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