本書主要為有志于從事量化研究領(lǐng)域相關(guān)工作的讀者關(guān)于金融波動(dòng)率問題進(jìn)行深度探討和研究，并對(duì)模型和方法做了總結(jié)，引入了機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)經(jīng)典模型做了集成研究，同時(shí)給出了一些理論研究結(jié)論和實(shí)證分析結(jié)果，幫助讀者了解金融波動(dòng)率問題，并在今后結(jié)合自身的工作進(jìn)一步豐富和拓展這個(gè)領(lǐng)域的研究，以期最終建立自己的金融波動(dòng)率研究框架和投資策略。
李一邨，浙江杭州人，浙江大學(xué)量化金融博士，現(xiàn)任杭州伊園科技有限公司總經(jīng)理。前沿量化科學(xué)領(lǐng)域的深耕者，多年來致力于將多元學(xué)科的前沿理論嫁接融合到金融投資領(lǐng)域。被聘為杭州市科促會(huì)數(shù)據(jù)科學(xué)家、杭州師范大學(xué)指導(dǎo)老師。曾連續(xù)5屆（第8-12屆）獲得《證時(shí)報(bào)》和《期貨日?qǐng)?bào)》聯(lián)合評(píng)選的“中國最佳金融量化策略工程師”。
第1章 緒論
1.1 波動(dòng)率研究的背景和意義
1.2 本書的方法邏輯
第2章 問題的提出：基于演化餓弈的量化投資策略傷真研究
2.1 演化博弈引入量化投資的介紹
2.2 演化博奔理論分析
2.3 趨勢(shì)策略和震蕩策略的仿真實(shí)驗(yàn)
2.4 波動(dòng)率對(duì)于區(qū)分震蕩行情和趨勢(shì)行情的意義
第3章 波動(dòng)率的估計(jì)、性質(zhì)、模型
3.1 波動(dòng)率的估計(jì)和性質(zhì)
3.2 基于波動(dòng)率性質(zhì)的預(yù)測(cè)模型
3.3 非參數(shù)估計(jì)的波動(dòng)率預(yù)測(cè)模型
第4章 Hurst指數(shù)與多因子模型
4.1 經(jīng)典Hurst指數(shù)介紹
4.2 Fama-French多因子模型及其Hurst指數(shù)拓展
4.3 多因子模型與機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合
第5章 基于模型和機(jī)器學(xué)習(xí)的波動(dòng)率預(yù)測(cè)、比較和集成方法研究
5.1 經(jīng)典波動(dòng)率模型與機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合的介紹
5.2 12個(gè)波動(dòng)率預(yù)測(cè)模型的實(shí)證研究
5.3 基于金融經(jīng)濟(jì)特征建立的機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)波動(dòng)率預(yù)測(cè)
5.4 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的波動(dòng)率預(yù)測(cè)模型進(jìn)行集成的實(shí)證研究
5.5 基于分位數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模型集成組合算法
第6章 期權(quán)波動(dòng)率投資策略
6.1 波動(dòng)率預(yù)測(cè)與期權(quán)投資的關(guān)系
6.2 特征介紹及特征篩選
6.3 直接預(yù)測(cè)波動(dòng)率漲跌的期權(quán)策略
6.4 閾值預(yù)測(cè)波動(dòng)率漲跌的期權(quán)策略
6.5 動(dòng)態(tài)閾值預(yù)測(cè)波動(dòng)率漲跌的期權(quán)策略
參考文獻(xiàn)
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