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 解密复兴科技 基于隐蔽马尔科夫模型的时序分析方法(高清)刘振亚、邓磊PDF电子书下载

炒股入门, 炒股入门 2019-08-29 股票电子书 296 ℃ 0 评论

【炒股票电子书介绍】

解密复兴科技 基于隐蔽马尔科夫模型的时序分析方法(高清)刘振亚、邓磊PDF


刘振亚 (作者), 邓磊 (作者)
出版社: 中国经济出版社; 第1版 (2014年4月1日)
外文书名: Decoding Renaissance Technology:Time Series Analysis with Hidden Markov Model
丛书名: 量化投资方法丛书
平装: 169页
语种: 简体中文
开本: 16

编辑推荐
《解密复兴科技:基于隐蔽马尔科夫模型的时序分析方法》作者刘振亚、邓磊通过近三十年的研究,认为复兴科技公司使用的投资方法是基于HMM理论的,并在书中详细介绍了复兴科技的发展,对复兴科技投资方法的分析,并从易到难详细介绍了HMM方法及应用。

作者简介
刘振亚,现为中国人民大学财金学院和英国伯明翰大学教授,博士生导师,摩根大通期货有限公司(JP Morgan Futures)董事,全球最大管理期货(CTA)Winton CapitaI中国最早的合作者。刘振亚教授在金融计量、量化投资、宏观经济等领域有着深入的研究,从1991年以来已出版多本专业著作,并在《China Economic Review》《世界经济》等国内外一流杂志发表多篇文童。
邓磊,现为北京工商大学讲师,中国人民大学硕士、博士,美国加州大学圣地亚哥分校(UCSD)访问学者。研究领域包括金融计量学、金融统计学、DSGE宏观经济模型等。对线性和非线性以及参数和非参数HMM,在模型设置和解法等方面有着较为深入的研究。

目录
前言
引言 解密复兴科技
第一节 西蒙斯与复兴科技
第二节 复兴科技中的元老们
第三节 复兴科技中的主要研究方法
第四节 什么是HMM?
第五节 HMM举例
第六节 股价收益分布与HMM
第七节 HMM与交易策略设计
第八节 基于HMM的交易策略
第九节 交易策略的评价问题
第十节 科技与投资
第十一节 复兴科技的核心竞争力
第一部分 基础知识
第一章 极大似然估计法简介
第一节 线性模型的极大似然估计量
第二节 极大似然估计法的几个重点问题
第二章 贝叶斯分析
第一节 统计学历史发展简介
第二节 贝叶斯分析简介
第三章 马尔科夫链
第一节 有两种状态的马尔科夫链
第二节 转移函数和初始分布
第三节 马尔科夫链的一些性质
第四节 转移矩阵的估计问题
第二部分 隐蔽马尔科夫模型
第四章 混合分布和隐蔽马尔科夫模型
第一节 状态序列相互独立的混合分布模型
第二节 状态相互独立混合分布的参数估计
第三节 简单隐蔽马尔科夫模型
第四节 隐蔽马尔科夫模型的极大似然函数
第五章 隐蔽马尔科夫模型似然函数估计方法
第一节 数值算法
第二节 EM算法
第六章 隐蔽马尔科夫模型应用与模型选择
第一节 条件分布
第二节 预测分布
第三节 解码
第四节 状态预测
第五节 模型选择标准
第三部分 马尔科夫状态转换模型
第七章 序列不相关数据的马尔科夫状态转换模型
第一节 序列不相关状态相互独立的转换模型
第二节 序列不相关马尔科夫状态转换模型
第八章 序列自相关的马尔科夫状态转换模型
第一节 序列自相关状态可观测的马尔科夫状态转换模型
第二节 序列自相关和状态不可观测的马尔科夫状态转换模型
第三节 滤波过程
第四节 平滑过程
第五节 马尔科夫转换模型中的St状态的持续期
第九章 MS—AR模型的估计方法
第一节 MS—AR模型参数估计初步
第二节 MS—AR模型参数的EM算法
第三节 MS—AR(1)模型的详细计算过程:Excel应用
第四部分 HMM和MS—AR模型应用
第十章 MS—AR模型在宏观分经济析中的应用
第一节 简单MS—AR(1)经济波动模型
第二节 Hamiltion(1989)和Kim,Nelson(1999)MS—AR(4)经济的波动模型
第三节 Kim,Nelson(1999)加入虚拟变量的MS—AR(4)模型
第十一章 HMM和SWARCH模型在股市中的应用
第一节 股指收益率与HMM
第二节 股指波动性与SWARCH模型
参考文献

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