金融風(fēng)險(xiǎn)管理已經(jīng)成為各個(gè)金融機(jī)構(gòu)的職能部門,特別是隨著全球金融一體化的不斷發(fā)展與深入,金融風(fēng)險(xiǎn)管理越發(fā)重要,也日趨復(fù)雜。金融風(fēng)險(xiǎn)管理師(Financial Risk Manager,F(xiàn)RM)認(rèn)證考試就是在這個(gè)大背景下推出的,F(xiàn)RM 考試現(xiàn)在已經(jīng)是金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域****的國(guó)際認(rèn)證考試。本叢書以FRM 考試、二級(jí)考綱內(nèi)容為中心,并且突出介紹在實(shí)際工作中所必需的金融建模風(fēng)險(xiǎn)管理知識(shí)。本叢書將金融風(fēng)險(xiǎn)建模知識(shí)和MATLAB 編程有機(jī)地結(jié)合在一起,配合豐富的彩色圖表,由淺入深地將各種金融概念和計(jì)算結(jié)果可視化,幫助讀者理解金融風(fēng)險(xiǎn)建模核心知識(shí),提高數(shù)學(xué)和編程水平。 《MATLAB 金融風(fēng)險(xiǎn)管理師FRM. 金融科技Fintech 應(yīng)用》是本叢書的第五本,共分12 章。第1 章是本叢書第三本第11 章時(shí)間序列的姊妹章,介紹多重共線性、嶺回歸、Lasso 回歸,以及協(xié)整性和向量誤差修正模型。第2 章延續(xù)本叢書第三本第9、第10 兩章,繼續(xù)探討蒙特卡羅模擬中的跳躍過(guò)程和擬蒙特卡羅模擬,本章后給出一個(gè)模擬投資組合VaR 值的案例分析。第3 章和第4 章,分別介紹利率模型及波動(dòng)率模型與校準(zhǔn);特別的是,這兩章內(nèi)容和衍生品定價(jià)緊密聯(lián)系。第5 章詳細(xì)介紹對(duì)手風(fēng)險(xiǎn)中信用敞口、信用指標(biāo)模擬計(jì)算,以及如何規(guī)避對(duì)手信用風(fēng)險(xiǎn)及信用價(jià)值調(diào)整;本章后探討錯(cuò)向風(fēng)險(xiǎn)。第6 章介紹股票技術(shù)分析,其中包括蠟燭圖、股價(jià)繪圖、成交量圖以及各種震蕩指標(biāo)等。第7、第8 兩章銜接本叢書第四本第8 ~ 10 章,繼續(xù)探討投資組合優(yōu)化問(wèn)題。其中,第7 章介紹平均離差和風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值兩種風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)以及信息比率和風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避,本章后介紹Black Litterman 模型;第8 章主要介紹風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)算,并且基于此介紹風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)和層次風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)兩種重要的資產(chǎn)配置策略,后比較幾種常見(jiàn)的投資策略。第9 章介紹因素投資,其中包括單因子模型、雙因子模型、多因子模型,以及主成分分析模型。第10 ~ 12 章集中介紹Fintech 常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,其中包括經(jīng)典的監(jiān)督和 非監(jiān)督算法,以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。 《MATLAB 金融風(fēng)險(xiǎn)管理師FRM. 金融科技Fintech 應(yīng)用》適合所有金融從業(yè)者閱讀,特別適合金融編程零基礎(chǔ)讀者參考學(xué)習(xí);也適合作為FRM 考生的備考參考學(xué)習(xí),可以幫助FRM 持證者實(shí)踐金融建模;還是鞏固金融知識(shí)、應(yīng)對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)管理崗位筆試、面試的利器。
FRM是金融風(fēng)險(xiǎn)建模與管理的國(guó)際專業(yè)考試,是金融從業(yè)者的高級(jí)權(quán)威認(rèn)證,其市場(chǎng)接受度和認(rèn)可度非同一般。目前該考試的通過(guò)率較低,中國(guó)境內(nèi)的持證者更是鳳毛麟角。
FRM考試采用全英文形式,本身對(duì)語(yǔ)言要求很高,另外考試大綱涵蓋范圍之廣泛、內(nèi)容之豐富,對(duì)大多數(shù)考生來(lái)說(shuō),也是極大的挑戰(zhàn)。其中,涉及到的各類經(jīng)典金融風(fēng)險(xiǎn)模型資料更是全網(wǎng)難求。
《MATLAB 金融風(fēng)險(xiǎn)管理師FRM. 金融科技Fintech 應(yīng)用》作者均為北美一線金融風(fēng)險(xiǎn)建模從業(yè)者,他們考察了大量現(xiàn)實(shí)狀況,得出的結(jié)論是:無(wú)論你是僅僅需要通過(guò)FRM考試,還是為了滿足實(shí)際的工作需求,你都需要具備一定的編程能力,能夠由程序生成各種可視化的數(shù)據(jù)和流程。如此,才能對(duì)FRM考綱深入理解并融會(huì)貫通,進(jìn)而熟練準(zhǔn)確地運(yùn)用到工作中。
MATLAB是理工專業(yè)的工具,軟件不難,但是融入到業(yè)務(wù)中則需要一定的思路和方法。從這個(gè)角度出發(fā),《MATLAB 金融風(fēng)險(xiǎn)管理師FRM. 金融科技Fintech 應(yīng)用》不僅是FRM認(rèn)證讀者的資料,也是一本非常好的MATLAB實(shí)戰(zhàn)類書籍。另外,數(shù)據(jù)可視化方面,《MATLAB 金融風(fēng)險(xiǎn)管理師FRM. 金融科技Fintech 應(yīng)用》也體現(xiàn)得淋漓盡致,幾乎每一頁(yè)都用精美數(shù)據(jù)表來(lái)詮釋主題。
本系列圖書一共有7本(暫定),5本基于MATLAB編程的分冊(cè)將先行出版,后續(xù)還有兩本基于Python編程的分冊(cè)。力爭(zhēng)讓讀者在了解FRM金融風(fēng)險(xiǎn)理論知識(shí)的同時(shí),精準(zhǔn)切入考試重點(diǎn)和難點(diǎn),并真正掌握用于滿足實(shí)戰(zhàn)的金融本領(lǐng),在成為光榮的FRM持有者之余,更可以游刃有余地在實(shí)際金融場(chǎng)景中大顯身手。
人以血為氣之母。金融之于一個(gè)國(guó)家,猶如血液之于人的身體。風(fēng)險(xiǎn)管理作為金融行業(yè)
必不可少的職能部門之一,時(shí)時(shí)刻刻都在管理金融血液的流動(dòng),監(jiān)控血液的各項(xiàng)指標(biāo),預(yù)防
各類血液?jiǎn)栴}的發(fā)生。
現(xiàn)代金融風(fēng)險(xiǎn)管理是由西方世界在二戰(zhàn)以后系統(tǒng)性地提出、研究和發(fā)展起來(lái)的。一開始,還只是
簡(jiǎn)單地使用保險(xiǎn)產(chǎn)品來(lái)規(guī)避個(gè)人或企業(yè)由于意外事故而遭受的損失。到了20 世紀(jì)50 年代,此類保險(xiǎn)產(chǎn)
品不僅難以面面俱到而且費(fèi)用昂貴,風(fēng)險(xiǎn)管理開始以其他的形式出現(xiàn)。例如,利用金融衍生品來(lái)管理
風(fēng)險(xiǎn),在70 年代開始嶄露頭角,至80 年代已經(jīng)風(fēng)靡,再到90 年代,金融機(jī)構(gòu)開始開發(fā)內(nèi)部的風(fēng)險(xiǎn)管理
模型,全球性的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管陸續(xù)介入并扮演著管理者的角色。如今,風(fēng)險(xiǎn)管理在不斷完善的過(guò)程中,已
經(jīng)成為各個(gè)金融機(jī)構(gòu)的職能部門,在有效地分析、理解和管理風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí),也創(chuàng)造了大量的就業(yè)
崗位。
金融風(fēng)險(xiǎn)管理的進(jìn)化還與量化金融的發(fā)展息息相關(guān)。量化金融的特點(diǎn)就是利用模型來(lái)
解釋金融活動(dòng)和現(xiàn)象,并對(duì)未來(lái)進(jìn)行合理的預(yù)測(cè)。1827年,當(dāng)英國(guó)植物學(xué)家羅伯特.布朗 (Robert
Brown) 盯著水中做無(wú)規(guī)則運(yùn)動(dòng)的花粉顆粒時(shí),他不會(huì)想到36年后的1863年,法國(guó)人朱爾斯.雷諾
特 (Jules Regnault) 根據(jù)自己多年做股票經(jīng)紀(jì)人的經(jīng)驗(yàn),首次提出股票價(jià)格也服從類似的運(yùn)動(dòng)。到了
1990年,法國(guó)數(shù)學(xué)家路易斯.巴切里爾 (Louis Bachelier) 發(fā)表了博士論文《投機(jī)理論》The theory of
speculation。從此,布朗運(yùn)動(dòng)被正式引入和應(yīng)用到了金融領(lǐng)域,樹立了量化金融史上的首座里
程碑。
而同樣歷史性的時(shí)刻,直到1973年和1974年才再次出現(xiàn)。美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家費(fèi)希爾.布萊克 (Fischer
Black)、美加經(jīng)濟(jì)學(xué)家邁倫.斯科爾斯 (Myron Scholes) 和美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家羅伯特.默頓 (Robert Merton) 分
別于這兩年提出并建立了Black-Scholes-Merton模型。該模型不僅實(shí)現(xiàn)了對(duì)期權(quán)產(chǎn)品的定價(jià),其思想
和方法還被拓展應(yīng)用到其他的各類金融產(chǎn)品和領(lǐng)域中,影響極其深遠(yuǎn)。除了對(duì)隨機(jī)過(guò)程的應(yīng)用,量化
金融更是將各類統(tǒng)計(jì)模型、時(shí)間序列模型、數(shù)值計(jì)算技術(shù)等五花八門的神兵利器都招至麾下,大顯其
威。而這些廣泛應(yīng)用的模型、工具和方法,無(wú)疑都為金融風(fēng)險(xiǎn)管理提供了巨大的養(yǎng)分和能量,也成為
了金融風(fēng)險(xiǎn)管理的重要手段。例如,損益分布、風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR 、波動(dòng)率、投資組合、風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖、違約
概率、信用評(píng)級(jí)等重要的概念,就是在這肥沃的土壤上結(jié)出的果實(shí)。
縱觀我國(guó)歷史,由西周至唐,歷經(jīng)銀本位的宋元明,清之后近代至今,中華文明本身就是一段璀
MATLAB金融風(fēng)險(xiǎn)管理師FRM
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金融科技Fintech應(yīng)用
璨瑰麗的金融史,并曾在很長(zhǎng)一段時(shí)間位于世界前列。在當(dāng)今變幻莫測(cè)的國(guó)際局勢(shì)中,金融更是一國(guó)
之重器,金融風(fēng)險(xiǎn)管理人才更是核心資源。特別是隨著全球一體化的深入,金融風(fēng)險(xiǎn)管理越發(fā)重要,
也日趨復(fù)雜。
金融風(fēng)險(xiǎn)管理師就是在這樣的大背景下應(yīng)運(yùn)而生的國(guó)際專業(yè)資質(zhì)認(rèn)證。本叢書以FRM考試、
二級(jí)考綱為中心,突出介紹在實(shí)際工作中所必需的金融風(fēng)險(xiǎn)建模和管理知識(shí),并且將MATLAB 編程有
機(jī)地結(jié)合到內(nèi)容中。就形式而言,本叢書另一大特點(diǎn)是通過(guò)豐富多彩的圖表和生動(dòng)貼切的實(shí)例,深入
淺出地將煩瑣的金融概念和復(fù)雜的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行了可視化,能有效地幫助讀者領(lǐng)會(huì)金融風(fēng)險(xiǎn)建模知識(shí)
要點(diǎn)并提高編程水平。
貿(mào)易戰(zhàn)、金融戰(zhàn)、貨幣戰(zhàn)這些非傳統(tǒng)意義的戰(zhàn)爭(zhēng),雖不見(jiàn)炮火硝煙,但所到之處哀鴻遍野。安得
廣廈千萬(wàn)間,風(fēng)雨不動(dòng)安如山。筆者希望本套叢書,能為推廣金融風(fēng)險(xiǎn)管理的知識(shí)盡一份微薄之力,
為國(guó)內(nèi)從事該行業(yè)的讀者提供一點(diǎn)助益。在當(dāng)今變化莫測(cè)的全球金融浪潮里,為一方平安保駕護(hù)航,
為盛世永駐盡心盡力。
在這里,筆者衷心感謝清華大學(xué)出版社的欒大成老師,以及其他幾位編輯老師對(duì)本叢書的大力支
持,感謝身邊好友們的傾情協(xié)助和辛苦工作。感謝MathWorks 中國(guó)Lynn Ye 女士對(duì)本叢書的大力支持。
感謝MathWorks Book Program 對(duì)本叢書的技術(shù)支持。后,借清華大學(xué)校訓(xùn)和大家共勉天行健,
君子以自強(qiáng)不息;地勢(shì)坤,君子以厚德載物。
Nothing and no one can destroy the Chinese people. They are relentless survivors. They are the oldest
civilized people on earth. Their civilization passes through phases but its basic characteristics remain
the same. They yield, they bend to the wind, but they never break.
賽珍珠 (Pearl S. Buck)
姜偉生 博士,F(xiàn)RM,現(xiàn)就職于MSCI,負(fù)責(zé)為美國(guó)對(duì)沖基金客戶提供金融分析產(chǎn)品RiskMetrics RiskManager的咨詢和技術(shù)支持服務(wù)。MATLAB建模實(shí)踐超過(guò)10年?珙I(lǐng)域著作豐富,在語(yǔ)言教育、新能源汽車等領(lǐng)域出版中英文圖書超過(guò)15種。
涂升 博士,F(xiàn)RM,現(xiàn)就職于CMHC (Canada Mortgage and Housing Corporation,加拿大抵押貸款和住房管理公司,加拿大大皇家企業(yè)),從事金融模型審查與風(fēng)險(xiǎn)管理工作。曾就職于加拿大豐業(yè)銀行,從事IFRS9信用風(fēng)險(xiǎn)模型建模,執(zhí)行監(jiān)管要求的壓力測(cè)試等工作。MATLAB使用時(shí)間超過(guò)10年。
張豐 金融數(shù)學(xué)碩士,CFA,F(xiàn)RM,現(xiàn)就職于OTPP,從事一級(jí)市場(chǎng)等投資項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)管理建模和計(jì)算,包括私募股權(quán)投資、并購(gòu)和風(fēng)投基金、基礎(chǔ)建設(shè)、自然資源和地產(chǎn)類投資。曾就職于加拿大蒙特利爾銀行,從事交易對(duì)手風(fēng)險(xiǎn)建模。MATLAB建模實(shí)踐超過(guò)10年。
蘆葦 博士,碩士為金融數(shù)學(xué)方向,現(xiàn)就職于加拿大五大銀行之一的豐業(yè)銀行(Scotiabank),從事金融衍生品定價(jià)建模和風(fēng)險(xiǎn)管理工作。編程建模時(shí)間超過(guò)10年。曾在密歇根州立大學(xué)、多倫多大學(xué),從事中尺度氣候模型以及碳通量反演的科研工作。
第1章時(shí)間序列Ⅱ // 1
1.1 多重共線性 //2
1.2 嶺回歸 //9
1.3 Lasso回歸 // 13
1.4 協(xié)整性 // 20
1.5 向量誤差修正模型 // 23
第2章蒙特卡羅模擬Ⅲ //28
2.1 跳躍過(guò)程 // 29
2.2 擬蒙特卡羅模擬 // 36
2.3 模擬投資組合VaR // 49
第3章利率模型與校準(zhǔn) //61
3.1 利率衍生品 // 62
3.2 利率模型 // 69
3.3 模型校準(zhǔn) // 72
3.4 利率三叉樹 // 77
第4章波動(dòng)率模型與校準(zhǔn) //85
4.1 隱含波動(dòng)率 // 86
4.2 Heston隨機(jī)波動(dòng)率模型 // 90
4.3 局部波動(dòng)率模型 // 98
4.4 SABR隨機(jī)波動(dòng)率模型//105
第5章交易對(duì)手信用風(fēng)險(xiǎn) // 115
5.1 交易對(duì)手信用風(fēng)險(xiǎn) //116
5.2 信用敞口 //117
5.3 信用敞口指標(biāo) //120
5.4 信用敞口的模擬 //132
5.5 交易對(duì)手信用風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避 //140
5.6 信用價(jià)值調(diào)整 //147
5.7 錯(cuò)向風(fēng)險(xiǎn) //148
第6章技術(shù)分析//150
6.1 技術(shù)分析 //151
6.2 蠟燭圖 //157
6.3 其他股價(jià)繪圖 //160
6.4 成交量圖 //163
6.5 價(jià)格變化圖像 //167
6.6 震蕩指標(biāo) //181
第7章投資組合優(yōu)化Ⅳ//191
7.1 風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo) //192
7.2 平均離差(MAD) //193
7.3 風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR 和ES//195
7.4 投資組合優(yōu)化對(duì)象 //199
7.5 信息比率 //207
7.6 風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避 //215
7.7 Black-Litterman模型 //223
第8章投資組合優(yōu)化Ⅴ//234
8.1 風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn) //235
8.2 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)算 //243
8.3 風(fēng)險(xiǎn)平價(jià) //247
8.4 層次風(fēng)險(xiǎn)平價(jià) //251
8.5 投資策略比較 //256
8.6 回顧測(cè)試 //267
第9章因素投資//276
9.1 單因子模型和CAPM市場(chǎng)模型 //277
9.2 雙因子模型 //284
9.3 多因子模型 //289
9.4 多因子模型投資組合表達(dá) //292
9.5 多因子模型的應(yīng)用 //294
9.6 主成分分析模型 //300
第10章機(jī)器學(xué)習(xí)Ⅰ //310
10.1 機(jī)器學(xué)習(xí)概述 //311
10.2 樸素貝葉斯分類 //315
10.3 高斯樸素貝葉斯分類 //324
10.4 高斯判別分析 //332
10.5 線性判別與二次判別 //339
10.6 k臨近算法 //348
第11章機(jī)器學(xué)習(xí)Ⅱ //354
11.1 支持向量機(jī) //356
11.2 軟間隔與核技巧 //361
11.3 決策樹 //374
11.4 性能度量 //381
11.5 高斯混合模型 //390
11.6 軟聚類 //399
11.7 GMM參數(shù)調(diào)試 //402
第12章機(jī)器學(xué)習(xí)Ⅲ //407
12.1 k均值聚類 //408
12.2 層次聚類 //416
12.3 模糊C均值聚類 //422
12.4 DBSCAN聚類//429
12.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) //431
12.6 反向傳播算法 //438
結(jié)束語(yǔ)//454
備忘//455
參考及推薦圖書//461