金融数量分析：基于MATLAB编程（第3版）

《金融数量分析：基于MATLAB编程（第3版）》中的案例来源于作者的实际工作。充分体现“案例的实用性、程序的可模仿性”，案例程序中附有详细的注释。例如，投资组合管理、KMV模型计算、期权定价模型与数值方法、风险价值VaR的计算等案例程序，读者可以直接使用或根据需要在源代码基础上进行修改、完善。
《金融数量分析：基于MATLAB编程（第3版）》共23章。前两章分别对金融市场的基本概况与MATLAB的基础知识进行概述；接下来为20个金融分析的案例（含完整、稳健的程序），包括MATLAB数据交互、现金流分析、随机模拟、投资组合管理、KMV模型计算、期权定价模型与数值方法、固定收益工具分析及久期与凸度计算、风险价值VaR计算、期货或股票的技术分析图绘制等；最后一章汇集实用的MATLAB金融编程技巧。
本书主要适用于高校理工科、经济金融学科及数量分析方面的研究生，以及经济金融相关方面的研究人员和从业人员等。

郑志勇(Ariszheng)，运筹学与控制论硕士，北京合晶睿智执行合伙人，中国量化投资学会专家，先后就职于中国银河证券、银华基金、方正富邦基金，从事金融产品研究与设计工作。专注于产品设计、量化投资、MATLAB相关领域的研究，尤其对于各种结构化产品、分级基金产品有着深入的研究。编著的图书有：《金融数量分析：基于MATLAB编程》《多资产投资实践》《金融与经济中的数值方法》等。

第1章金融市场与金融产品
1.1金融市场
1.1.1货币市场
1.1.2资本市场
1.1.3商品市场
1.2金融机构
1.2.1存款性金融机构
1.2.2非存款性金融机构
1.2.3家庭或个人
1.3基础金融工具
1.3.1原生金融工具
1.3.2衍生金融工具
1.3.3金融工具的基本特征
1.4金融产品
1.5金融产品风险
第2章MATLAB基础知识概述
2.1MATLAB 的发展历程和影响
2.2基本操作
2.2.1操作界面
2.2.2Help帮助
2.2.3系统变量
2.3多项式运算
2.3.1多项式表达方式
2.3.2多项式求解
2.3.3多项式乘法（卷积）
2.4多项式的曲线拟合
2.4.1函数拟合
2.4.2曲线拟合工具CFTOOL
2.4.3多项式插值
2.5微积分计算
2.5.1数值积分计算
2.5.2符号积分计算
2.5.3数值微分运算
2.5.4符号微分运算
2.6矩阵计算
2.6.1线性方程组的求解
2.6.2矩阵的特征值和特征向量
2.6.3矩阵求逆
2.7M函数编程规则
2.8绘图函数
2.8.1简易函数绘图
2.8.2二维图形绘制
2.8.3三维图形绘制
2.8.4等高线图形绘制
2.8.5二维彩图绘制
2.8.6矢量场图绘制
2.8.7多边形图绘制
第3章 MATLAB与Excel文件的数据交换
3.1案例背景
3.2数据交互函数
3.2.1获取文件信息函数xlsfinfo
3.2.2读取数据函数xlsread
3.2.3写入数据函数xlswrite
3.2.4交互界面函数uiimport
3.3ExcelLink宏
3.3.1加载ExcelLink宏
3.3.2使用ExcelLink宏
3.3.3Excel 2007加载与使用宏
3.4交互实例
3.4.1基金相关性的计算
3.4.2多个文件的读取和写入
3.5数据的平滑处理
3.5.1smooth函数
3.5.2smoothts函数
3.5.3medfilt1函数
3.6数据的标准化变换
3.6.1数据的标准化常用方法
3.6.2数据的极差规格化变换
第4章 MATLAB与数据库的数据交互
4.1案例背景
4.2MATLAB实现
4.2.1Database工具箱简介
4.2.2Database工具箱函数
4.2.3数据库数据读取
4.2.4数据库数据写入
4.3网络数据读取
4.3.1Yahoo数据
4.3.2Google数据
第5章 贷款按揭与保险产品--现金流分析案例
5.1货币时间价值计算
5.1.1单利终值与现值
5.1.2复利终值与现值
5.1.3连续复利计算
5.2固定现金流计算
5.2.1固定现金流现值计算函数pvfix
5.2.2固定现金流终值计算函数fvfix
5.3变化现金流计算
5.4年金现金流计算
5.5商业按揭贷款分析
5.5.1按揭贷款还款方式
5.5.2等额还款模型与计算
5.5.3等额本金还款
5.5.4还款方式比较
5.5.5提前还款违约金估算
5.6商业养老保险分析
5.6.1商业养老保险案例
5.6.2产品结构分析
5.6.3现金流模型
5.6.4保险支出现值函数
5.6.5保险收入现值函数
5.6.6案例数值分析
5.6.7案例分析结果
第6章 随机模拟--概率分布与随机数
6.1概率分布
6.1.1概率分布的定义
6.1.2几种常用概率分布
6.1.3概率密度、分布和逆概率分布函数值的计算
6.2随机数与蒙特卡罗模拟
6.2.1随机数的生成
6.2.2蒙特卡罗模拟
6.3随机价格序列
6.3.1收益率服从正态分布的价格序列
6.3.2具有相关性的随机序列
6.4带约束的随机序列
第7章CFTOOL数据拟合--GDP与用电量增速分析
7.1案例背景--GDP与用电量关系
7.2数据拟合方法
7.3MATLAB CFTOOL使用
7.3.1CFTOOL函数的调用方式
7.3.2导入数据
7.3.3数据的平滑处理
7.3.4数据筛选
7.3.5数据拟合
7.3.6绘图控制
7.3.7拟合后处理
7.4加权重拟合
第8章策略模拟--组合保险策略分析
8.1固定比例组合保险策略
8.1.1策略模型
8.1.2模型参数
8.2时间不变性组合保险策略
8.2.1策略模型
8.2.2模型参数
8.3策略数值模拟
8.3.1模拟情景假设
8.3.2固定比例组合保险策略模拟
8.3.3时间不变性组合保险策略模拟
8.4策略选择与参数优化
8.4.1模拟情景假设
8.4.2模拟方案与模拟参数
8.4.3模拟程序与结果
第9章KMV模型求解--方程与方程组的数值解
9.1方程与方程组
9.1.1方程
9.1.2方程组
9.2方程与方程组的求解
9.2.1fzero函数
9.2.2fsolve函数
9.2.3含参数方程组求解
9.3KMV模型方程组的求解
9.3.1KMV模型简介
9.3.2KMV模型计算方法
9.3.3KMV模型计算程序
第10章期权定价模型与数值方法
10.1期权基础概念
10.1.1期权及其有关概念
10.1.2买入、卖出期权平价组合
10.1.3期权防范风险的应用
10.2期权定价方法的理论基础
10.2.1布朗运动
10.2.2伊藤引理
10.2.3BlackScholes微分方程
10.2.4BlackScholes方程求解
10.2.5影响期权价格的因素分析
10.3BS公式隐含波动率计算
10.3.1隐含波动率概念
10.3.2隐含波动率计算方法
10.3.3隐含波动率计算程序
10.4期权二叉树模型
10.4.1二叉树模型的基本理论
10.4.2二叉树模型的计算
10.5期权定价的蒙特卡罗方法
10.5.1模拟基本思路
10.5.2模拟技术实现
10.5.3模拟技术改进
10.5.4欧式期权蒙特卡罗模拟
10.5.5障碍期权蒙特卡罗模拟
10.5.6亚式期权蒙特卡罗模拟
第11章股票挂钩结构分析
11.1股票挂钩产品的基本结构
11.1.1高息票据与保本票据
11.1.2产品构成要素说明
11.1.3产品的设计方法
11.2股票挂钩产品案例分析
11.2.1产品定价分析
11.2.2产品案例要素说明
11.2.3保本票据定价与收益
11.2.4高息票据定价与收益
11.3分级型结构产品分析
11.3.1分级型结构产品的组成
11.3.2分级型结构产品的结构比例
11.3.3分级型结构产品的收益分配
11.3.4分级型结构产品的流通方式
11.3.5分级型结构产品的风险控制
11.4鲨鱼鳍期权（SharkOption）期望收益测算
11.4.1鲨鱼鳍期权简介
11.4.2鲨鱼鳍期权收益率线
11.4.3期望收益测算（历史模拟法）
11.4.4结果与分析
第12章马可维兹均值方差模型
12.1模型理论
12.2收益与风险计算函数
12.3有效前沿计算函数
12.4约束条件下有效前沿
12.5模型年化参数计算
第13章基金评价与投资组合绩效
13.1资产定价（CAPM）模型
13.2组合绩效指标
13.2.1Beta与Alpha计算
13.2.2夏普比率
13.2.3信息比率
13.2.4跟踪误差
13.2.5最大回撤
13.3业绩归因分析
13.3.1大类资产配置效应、行业配置效应和个股选择效应
13.3.2基金选股与择时能力分析
第14章风险价值VaR计算
14.1VaR模型
14.1.1VaR模型的含义
14.1.2VaR的主要性质
14.1.3VaR模型的优点与缺点
14.2VaR计算方法
14.3数据读取
14.3.1数据提取
14.3.2数据可视化与标准化
14.3.3数据简单处理与分析
14.4数据处理
14.5历史模拟法程序
14.6参数模型法程序
14.7蒙特卡罗模拟程序
14.7.1基于随机收益率序列的蒙特卡罗风险价值计算
14.7.2基于几何布朗运动的蒙特卡罗模拟
第15章跟踪误差最小化--非线性最小二乘法MATLAB编程
15.1理论与案例
15.1.1非线性最小二乘法
15.1.2跟踪误差最小化背景
15.2模型建立
15.2.1实际案例
15.2.2数学模型
15.3MATLAB实现
15.3.1lsqnonlin函数
15.3.2建立目标函数
15.3.3模型求解
15.4扩展问题
第16章分形技术--移动平均Hurst指数计算
16.1Hurst指数简介
16.2R/S方法计算Hurst指数
16.3移动平均Hurst指数计算程序
16.3.1时间序列分段
16.3.2Hurst指数计算
16.3.3移动平均Hurst指数计算
第17章固定收益证券的久期与凸度计算
17.1基本概念
17.2价格与收益率的计算
17.2.1计算公式
17.2.2债券定价计算
17.2.3债券收益率计算
17.3久期与凸度的计算
17.3.1债券久期计算
17.3.2债券凸度计算
17.4债券组合久期免疫策略
第18章利率期限结构与利率模型
18.1利率理论与投资策略
18.1.1利率的期限结构理论
18.1.2利用利率结构投资策略
18.2利率期限结构
18.2.1建立利率期限结构的方法
18.2.2利率期限结构的计算
18.2.3利率期限结构的平滑
18.3利用利率期限结构计算远期利率
18.4利率模型
18.4.1利率模型分类
18.4.2HoLee模型
18.4.3BDT二叉树的构建
18.4.4HJM模型的构建
第19章线性优化理论与方法
19.1案例背景
19.1.1线性规划应用
19.1.2线性规划的求解方法
19.2线性模型建立
19.3线性优化MATLAB求解
19.3.1linprog函数
19.3.2线性规划目标函数
19.3.3内点法求解
19.3.4单纯形法求解
19.4含参数线性规划
第20章非线性优化理论与方法
20.1理论背景
20.1.1非线性问题
20.1.2非线性优化
20.2理论模型
20.2.1无约束非线性优化
20.2.2约束非线性优化
20.3MATLAB实现
20.3.1fminunc函数（无约束优化）
20.3.2fminsearch函数
20.3.3fmincon函数
20.4扩展问题
20.4.1大规模优化问题
20.4.2含参数优化问题
第21章资产收益率分布的拟合与检验
21.1案例描述
21.2数据的描述性统计
21.2.1描述性统计量
21.2.2统计图
21.3分布的检验
21.3.1chi2gof函数
21.3.2jbtest函数
21.3.3kstest函数
21.3.4kstest2函数
21.3.5lillietest函数
21.3.6最终的结论
21.4投资组合分布图比较
第22章技术分析--指标计算与绘图
22.1理论简介
22.2行情数据的K线图
22.2.1数据读取
22.2.2蜡烛图（K线）
22.3技术指标计算
22.3.1移动平均线
22.3.2布林带
22.3.3平滑异同移动平均线
22.3.4其他技术指标
22.4动态技术指标
第23章编程实用技巧
23.1变量的初始化
23.2集合交并函数
23.3坐标轴时间标记
23.4坐标轴过原点实现
23.5定时触发程序运行
23.6发送邮件
附录A使用MATLAB进行国内期货交易
A.1国内期货柜台系统介绍
A.2开发前准备
A.3各种对接方式
A.4C#版对接原理
A.5QuantBox版项目介绍
A.6C版的特点
A.7监控软件的使用
A.8MATLAB对接期货接口
A.9MATLAB对接证券
附录B基于DataHouse的数据获取
B.1恒生聚源DataHouse介绍
B.1.1恒生聚源DataHouse概述
B.1.2DataHouse下载安装
B.1.3注册登录
B.1.4DataHouse指标概况
B.1.5指标搜索方法
B.2DataHouse指标应用
B.2.1获取证券代码
B.2.2获取日期信息
B.3DH取行情数据
B.3.1DataHouse取高频行情（包括实时）
B.3.2DH取日行情
B.3.3DH取其他行情数据
B.3.4基于行情类的其他案例
B.4基本面数据
B.4.1财务数据的提取
B.4.2宏观数据的提取
B.4.3基于财务数据的简单选股模型
B.4.4基于宏观数据的简单择时模型
附录CFDataInterface接口介绍
C.1FDataInterface接口介绍
C.2获取历史数据（HistoryData）函数语法
C.3获取实时数据（RealTimeData）函数语法
C.4综合示例

1. 写作背景
金融数量分析是充满变革与创新的世界，从20世纪50年代的马可维兹模型，到70年代的BS期权定价公式，再到90年代抵押贷款债券（CDO）和信用违约互换（CDS）的定价模型等，这些模型在当时无不是创新的产物。在金融数量分析的学习与研究中，往往会遇到没有现成求解工具的模型，需要我们利用基本数学原理或者数值计算软件根据实际的需要进行金融数量模型的建立、模型的求解、模型的验证等。在这个过程中，不仅需要数学原理，而且可能需要更多的数值处理技巧。或许只有在数学原理与数值技术有效结合的前提下，才能更有效地求解金融数学模型。
无论是过去的长期资本管理公司（Long Term Capital Management），还是现在的文艺复兴科技有限公司（Renaissance Institutional Equities Fund），都是数量技术力量的体现。虽然CDS和CDO引发的金融危机印证了金融数量分析方法面临技术更新，但其以数学与计算机相结合的基础不会改变。近几年，国内金融机构已经将金融数量化作为发展战略之一，金融数量分析在中国正处于起飞阶段。
金融数量分析需要数值计算工具，MATLAB
强大的数值计算功能与丰富的工具箱为金融数量分析提供了有效“武器”。目前，MATLAB
在世界各大金融机构得到了广泛应用，例如使用MATLAB
的金融机构有世界货币基金组织、联邦储备委员会、摩根斯坦利、高盛等。
2. 编写宗旨及特点
目前，市场上很多MATLAB
图书基本都是按教科书的模式编写的，且书中的案例相对简单，本书中的案例来源于作者的实际工作。案例的结构为“背景+理论+案例分析+代码”。
背景：案例产生的环境、背景概述有助于读者加深对案例本质的理解。案例背景的相关数据都来源于现实的金融市场。
理论：解决案例所涉及的理论知识与数值算法。MATLAB
作为解决问题的工具毕竟不是全能的，需要了解工具内在的理论与逻辑，才能更有效地使用工具。
案例分析：使用数学理论（统计、优化、数值等）对案例进行分析，找出解决问题的技术路线，帮助读者从解决问题的角度进行思考。
代码：MATLAB程序是根据案例分析得到的算法或思路进行编写的。编程中将涉及编程的技巧与方法，在代码中作者给出了详细的注释，便于读者理解与使用代码解决实际问题。
3. 内容简介
本书中的案例来源于作者的实际工作，且案例程序中附有详细的注释，充分体现了“案例的实用性、程序的可模仿性”。例如，投资组合管理、KMV模型计算、期权定价模型与数值方法、风险价值VaR的计算等案例程序，读者可以直接使用或根据需要在源代码基础上进行修改、完善。
本书共23章，前两章分别对金融市场的基本概况与MATLAB的基础知识进行概述；接下来为20个金融分析的案例（含完整、稳健的程序），包括MATLAB数据交互、现金流分析、投资组合管理、随机模拟、期权定价模型与数值方法、固定收益工具分析及久期与凸度计算、风险管理及KMV模型计算、期货或股票的技术分析图绘制等；最后一章，汇集实用的MATLAB金融编程技巧。
4. 面向读者
本书由金融产品研究人员编写，书中程序实例是源于作者的金融数量分析工作。对于高校理工科、经济金融学科及数量分析方面的研究生，以及经济金融相关方面的研究人员和从业人员等，本书都具有很强的可读性、可操作性与实用性。
5. 致谢
本书是作者近些年使用MATLAB编程的汇总与提炼。本书得到了作者的领导、同事、朋友的帮助，同时有热心的读者为本书提供非常好的修改建议，借本书出版之际，向他们表示真诚的感谢。
同时感谢北京航空航天大学出版社长期一贯的支持和合作，以及各位编辑们的辛勤工作。
我还要特别感谢我的妻子，编写此书的时间占用了本应该陪她逛街或旅游的时间，感谢她对我的工作与事业的支持！
6. 其他
书中所有程序的源代码可在北京航空航天大学出版社“下载专区”免费下载。同时，北京航空航天大学出版社联合MATLAB中文论坛为本书设立了在线交流版块，您在阅读本书的过程中有任何疑问，都可以在该版块向作者提问！
作者
2014年4月于北京