隱馬爾可夫鏈、馬爾可夫狀態轉換模型及在量化投資中的應用（清華匯智文庫）屬于數理金融(量化投資)的范疇,論述了隱馬爾可夫鏈和馬爾可夫狀態轉換模型的數學原理、數值算法及在量化投資中的應用。出于完備性的考慮,本書的前兩章回顧了理解模型所必需的概率統計、隨機過程的相關知識。本書雖涉及一定程度的數學知識,但總體而言仍定位于業界,也就是金融領域尤其是量化投資領域的實務工作者,同時對該領域的學術研究者也有一定的參考價值。
王犇，2011年以1名的成績畢業于加拿大西安大略大學應用數學系，英國牛津大學應用數學碩士，英國帝國理工學院金融數學碩士，曾獲2010年度美國大學生數學建模競賽（MCM）一等獎。現任銀科投資控股有限公司上海金融創新實驗室衍生品組主任，主要從事金融數學、量化投資等領域的研究，重點研究方向是概率論、隨機過程、隨機分析、時間序列、偏微分方程等數學學科在金融領域的應用。已申報并取得四項知識產權。獲2015年銀天下年度優秀員工獎。
第1章概率統計必要知識回顧1
11條件概率與條件期望的兩個引理1
111劃分、全概率公式與貝葉斯公式1
112兩個引理4
12極大似然估計5
121極大似然估計的基本思想5
122三個實例6
第2章馬爾可夫鏈12
21隨機過程與馬爾可夫鏈簡介12
211隨機過程的基本概念12
212馬爾可夫鏈及轉移概率矩陣13
22C{K方程、馬爾可夫鏈的若干重要性質、穩態分布15
221Chapman{Kolmogorov方程15
222馬爾可夫鏈的若干重要性質17
223穩態分布20
23馬爾可夫鏈的極大似然估計22
第3章狀態獨立混合分布模型27
31獨立混合分布模型概述28
32獨立混合分布模型的參數估計31
第4章隱馬爾可夫鏈33
41隱馬爾可夫鏈基礎34
411隱馬爾可夫鏈的定義及三個基本問題34
412隱馬爾可夫鏈的若干基本性質36
413隱馬爾可夫鏈的似然函數42
414兩類隱馬爾可夫鏈與HMM的數值模擬45
42向前/向后算法48
421前向概率與向前算法49
422后向概率與向后算法57
423其他數值參量67
43期望最大化算法74
431期望最大化算法的基本思想74
432Baum{Welch算法76
44維特比算法88
45隱馬爾可夫鏈的其他相關問題93
451HMM的條件分布93
452HMM的預測97
453狀態的期望持續期100
46金融市場實證分析103
461數據選擇與基本統計分析104
462HMM的應用105
第5章馬爾可夫狀態轉換模型110
51時間序列分析的基礎知識111
511時間序列與平穩性111
512自回歸模型113
52馬爾可夫狀態轉換模型簡介114
521MS{AR模型概述114
522MS{AR模型的似然函數117
53Hamilton濾波118
531預測與更新119
532數值算法121
54Kim平滑129
541平滑概率的定義及性質129
?iv?
542平滑概率的數值算法133
55預測135
551預測問題的數學原理135
552預測問題的數值算法137
56大宗商品期貨市場的應用140
結語145
附錄A基本統計分析的R代碼147
附錄BMatlab程序150
B1計算馬爾可夫鏈穩態分布的數值算法150
B2HMM觀測值序列生成算法151
B3向前/向后算法153
B4計算其他數值參量的算法157
B5Baum{Welch算法160
B6Viterbi算法164
B7條件分布算法166
B8分布預測算法168
B9狀__________態預測算法170
B10金融市場實證分析代碼171
B11Hamilton濾波175
B12MS{AR優化計算的目標函數179
B13Kim平滑182
B14MS{AR預測183
B15大宗商品期貨市場的應用代碼186
參考文獻194
新書資訊