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內容簡介

本書中的案例來源于作者的實際工作。充分體現"案例的實用性、程序的可模仿性"，案例程序中附有詳細的注釋。例如，投資組合管理、KMV模型計算、期權定價模型與數值方法、風險價值VaR的計算等案例程序，讀者可以直接使用或根據需要在源代碼基礎上進行修改、完善。

本書共23章。前兩章分別對金融市場的基本概況與MATLAB的基礎知識進行概述；接下來為20個金融分析的案例(含完整、穩健的程序)，包括MATLAB數據交互、現金流分析、模擬、投資組合管理、KMV模型計算、期權定價模型與數值方法、固定收益工具分析及久期與凸度計算、風險價值VaR計算、期貨或股票的技術分析圖繪制等；一章匯集實用的MATLAB金融編程技巧。

本書主要適用于高校理工科、經濟金融學科及數量分析方面的研究生，以及經濟金融相關方面的研究人員和從業人員等。

編輯推薦

MATLAB、金融達人的經典暢銷圖書。量化投資必備利器。

作者簡介

鄭志勇(Ariszheng) 運籌學與控制論碩士，北京合晶睿智執行合伙人，中國量化投資學會專家，先后就職于中國銀河證券、銀華基金、方正富邦基金，從事金融產品研究與設計工作。專注于產品設計、量化投資、MATLAB相關領域的研究，尤其對于各種結構化產品、分級基金產品有著深入的研究。編著的圖書有：《金融數量分析：基于MATLAB編程》《多資產投資實踐》《金融與經濟中的數值方法》等。微信訂閱號：Ariszheng。

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序為什么要編程

時光飛逝，從2009年本書的第1版上市、2013年第2版上市、2014年第3版上市到現在，這六年多的時間里，國內金融市場變革迅速、金融產品日新月異，不變的只有大家對MATLAB的熱愛以及對作者的支持。本書內容也緊跟時代的發展，在第3版中，主要增加了期權定價模型與數值計算方法、股票掛鉤結構分析及風險價值VaR計算、鯊魚鰭期權(Shark Option)、期望收益測算、免費數據源FData Interface介紹等內容。

或許你是因為聽說MATLAB的功能強大并能解決你所遇到的問題才開始學習MATLAB的，作者也不例外。如果有一個更好的、更能說服自己的理由，你或許能夠更主動積極地學習MATLAB

，并將MATLAB用于金融數值計算，同時提高自己對金融的理解。所以第3版序言的主題是"為什么要編程"。

1. 巨大的數據量

"大數據"時代，在金融方面我們需要處理的數據量越來越大。A股股票數量早已超過兩千，證券投資基金的數量也已經過千，最近中證指數公司、深證信息公司、中信標普等指數編制機構的各類指數也已近千。開盤價、收盤價、ROE、ROA、夏普比率、波動率……各種指標不計其數。

2. 復雜的模型

隨著投資標的品種(股指期貨指數、個股期權、分級基金等)的增加，我們所需掌握的定價模型越來越復雜，例如期權定期、Beta對沖、浮動利息債券等。復雜的定價模型需要強大的數值計算平臺來支持。

3. 避免主觀臆斷

人類大腦思維具有局限性并且邏輯有時具有跳躍性，常常憑借直觀感覺判讀事物。例如幾年前大家常見的一個量化案例：某策略賺3%止贏即獲利平倉，虧損1%平倉止損，每一組止贏與止損交易可以獲利2%，如果這個策略進行高頻交易，將獲利豐富啊！然而，我們的思維忽略了一點，即賺3%與賠1%的概率并非一致，如果進一步思考，則會發現，我們忽略了交易成本。

再舉一個我常常使用的例子：兩個\[0，1\]上的均勻分布的和是什么分布？三個\[0，1\]上的均勻分布的和又是什么分布？n個呢？有的讀者會直接回答還是均勻分布，有的讀者深思一下回答是正態分布。這兩個答案是否正確，如何驗證？我們可以通過編程的方式進行數值試驗，對兩個結論進行驗證。如果做數值試驗，那就需要編程實現。

4. 實現自動化辦公

這點是我著重與大家分享的。大多數人日常工作可能面臨很多重復勞動與繁瑣計算。例如：某個報表，每日(周、月)都要更新，更新邏輯很明確：增加內容、市場數據統計、附加某些計算等。或許，你每天工作中Excel或Word的重復工作就占據了大量的時間。如果有一種方法可以將你從中解脫出來，那么你就可以有更多的時間進行創造性的工作或享受生活了。

所謂重復勞動，大多都是規則明確化的重復操作，規模包括腦力與體力兩個方面。計算機發展的過程，就是機器代替人類執行重復計算或勞動的過程。自從有了計算機，大家的勞動相比之前高效許多。同時，我們仍在計算機上進行某些重復勞動或繁瑣計算，這又是為什么呢？軟件、硬件作為商品都是普遍適用的，基于利潤或穩定性方面的考慮不會針對某件事或某人設定，所以面對自己工作的問題，就需要自己或請人來解決。由于某些業務的復雜性(非技術上的)，只有自己最明白其中的邏輯，所以自己編程解決是一條非常有效的路徑，例如，金融市場數據的每日更新，若能通過MATLAB程序實現，那么就可以將自己從重復勞動中解脫出來。

實現自動化辦公需要自己編程。你或許會問: 不會編程咋辦？必須說明的是，有些人適合編程，有些人不適合編程，適合不適合只有嘗試后才知道。還有一條途徑是請別人幫你解決問題，如果你覺得貴，那么就只有自己繼續重復勞動。假設：工作30年，每天有50%的時間在重復勞動，你的15年時間就在重復中度過了。是否嘗試一下由你自己決定！首先聲明，重復并非不好，或許大多數工作的性質就是重復，每個人生活態度不一樣，作者本人厭惡重復，有時為了生活也不得不重復，但在重復工作的過程中作者總是思考如何自動化。你希望試圖去改變一下嗎？

5. 量化交易"賺錢"

量化交易者的楷模為數學家西蒙斯，他的"華爾街賺錢機器"——文藝復興科技公司，依靠公司旗艦產品大獎章基金(Medallion Fund)20年的超群表現贏得了無數贊譽。據福布斯雜志的統計，截至2012年9月，西蒙斯的身價高達110億美元，在福布斯全球富豪榜上位居第82位。數據顯示，自1988年成立直至2010年西蒙斯退休，大獎章基金年均回報率高達35%，不僅遠遠跑贏大市，還較索羅斯和巴菲特的操盤成績高十余個百分點，這使得西蒙斯在人才濟濟的華爾街笑傲群雄。他被投資界稱為"量化投資之王"。

西蒙斯成功的秘訣主要有三：一是針對不同市場設計數量化的投資管理模型；二是以計算機運算為主導，排除人為因素干擾；三是在全球各種市場上進行短線交易。

如果沒有仔細閱讀前面四點，直接看到"量化交易`賺錢`"，那么作者提醒讀者閱讀前面四點(尤其是"避免主觀臆斷"與"實現自動化辦公")，以"量化交易`賺錢`"或許需要天賦與運氣，但"避免主觀臆斷"與"實現自動化辦公"則只需你用些時間學習一下MATLAB編程。