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第1章 金融市场与金融产品1

1.1金融市场1

1.1.1货币市场2

1.1.2资本市场2

1.1.3商品市场3

1.2金融机构3

1.2.1存款性金融机构4

1.2.2非存款性金融机构4

1.2.3家庭或个人5

1.3基础金融工具6

1.3.1原生金融工具6

1.3.2衍生金融工具6

1.3.3金融工具的基本特征6

1.4金融产品7

1.5金融产品风险8

第2章MATLAB基础知识概述10

2.1 MATLAB的发展历程和影响10

2.2基本操作11

2.2.1操作界面11

2.2.2 Help帮助12

2.2.3系统变量13

2.3多项式运算17

2.3.1多项式表达方式17

2.3.2多项式求解17

2.3.3多项式乘法（卷积）18

2.4多项式的曲线拟合18

2.4.1函数拟合18

2.4.2曲线拟合工具CFTOOL19

2.4.3多项式插值20

2.5微积分计算22

2.5.1数值积分计算22

2.5.2符号积分计算22

2.5.3数值微分运算23

2.5.4符号微分运算24

2.6矩阵计算25

2.6.1线性方程组的求解25

2.6.2矩阵的特征值和特征向量25

2.6.3矩阵求逆26

2.7 M函数编程规则27

2.8绘图函数32

2.8.1简易函数绘图32

2.8.2二维图形绘制33

2.8.3三维图形绘制35

2.8.4等高线图形绘制37

2.8.5二维彩图绘制38

2.8.6矢量场图绘制39

2.8.7多边形图绘制40

第3章MATLAB与Excel文件的数据交换42

3.1案例背景42

3.2数据交互函数42

3.2.1获取文件信息函数xlsfinfo42

3.2.2读取数据函数xlsread43

3.2.3写入数据函数xlswrite45

3.2.4交互界面函数uiimport46

3.3 Excel-Link宏48

3.3.1加载Excel-Link宏48

3.3.2使用Excel-Link宏48

3.3.3 Excel 2007加载与使用宏51

3.4交互实例52

3.4.1基金相关性的计算52

3.4.2多个文件的读取和写入54

3.5数据的平滑处理55

3.5.1 smooth函数55

3.5.2 smoothts函数57

3.5.3 medfilt1函数61

3.6数据的标准化变换62

3.6.1数据的标准化常用方法62

3.6.2数据的极差规格化变换65

第4章MATLAB与数据库的数据交互67

4.1案例背景67

4.2 MATLAB实现67

4.2.1 Database工具箱简介67

4.2.2 Database工具箱函数67

4.2.3数据库数据读取68

4.2.4数据库数据写入73

4.3网络数据读取75

4.3.1 Yahoo数据75

4.3.2 Google数据77

第5章 贷款按揭与保险产品——现金流分析案例80

5.1货币时间价值计算80

5.1.1单利终值与现值80

5.1.2复利终值与现值81

5.1.3连续复利计算81

5.2固定现金流计算82

5.2.1固定现金流现值计算函数pvfix82

5.2.2固定现金流终值计算函数fvfix83

5.3变化现金流计算83

5.4年金现金流计算85

5.5商业按揭贷款分析87

5.5.1按揭贷款还款方式87

5.5.2等额还款模型与计算87

5.5.3等额本金还款90

5.5.4还款方式比较92

5.5.5提前还款违约金估算92

5.6商业养老保险分析93

5.6.1商业养老保险案例94

5.6.2产品结构分析95

5.6.3现金流模型95

5.6.4保险支出现值函数96

5.6.5保险收入现值函数96

5.6.6案例数值分析97

5.6.7案例分析结果98

第6章 随机模拟——概率分布与随机数100

6.1概率分布100

6.1.1概率分布的定义100

6.1.2几种常用概率分布100

6.1.3概率密度、分布和逆概率分布函数值的计算103

6.2随机数与蒙特卡罗模拟106

6.2.1随机数的生成106

6.2.2蒙特卡罗模拟109

6.3随机价格序列112

6.3.1收益率服从正态分布的价格序列112

6.3.2具有相关性的随机序列114

6.4带约束的随机序列116

第7章CFTOOL数据拟合——GDP与用电量增速分析119

7.1案例背景——GDP与用电量关系119

7.2数据拟合方法121

7.3 MATLAB CFTOOL使用121

7.3.1 CFTOOL函数的调用方式122

7.3.2导入数据122

7.3.3数据的平滑处理123

7.3.4数据筛选124

7.3.5数据拟合125

7.3.6绘图控制128

7.3.7拟合后处理128

7.4加权重拟合130

第8章 策略模拟——组合保险策略分析133

8.1固定比例组合保险策略133

8.1.1策略模型133

8.1.2模型参数134

8.2时间不变性组合保险策略135

8.2.1策略模型135

8.2.2模型参数135

8.3策略数值模拟135

8.3.1模拟情景假设135

8.3.2固定比例组合保险策略模拟136

8.3.3时间不变性组合保险策略模拟139

8.4策略选择与参数优化143

8.4.1模拟情景假设143

8.4.2模拟方案与模拟参数143

8.4.3模拟程序与结果144

第9章KMV模型求解——方程与方程组的数值解152

9.1方程与方程组152

9.1.1方程152

9.1.2方程组152

9.2方程与方程组的求解153

9.2.1 fzero函数153

9.2.2 fsolve函数154

9.2.3含参数方程组求解156

9.3 KMV模型方程组的求解158

9.3.1 KMV模型简介158

9.3.2 KMV模型计算方法159

9.3.3 KMV模型计算程序160

第10章 期权定价模型与数值方法164

10.1期权基础概念164

10.1.1期权及其有关概念164

10.1.2买入、卖出期权平价组合165

10.1.3期权防范风险的应用165

10.2期权定价方法的理论基础166

10.2.1布朗运动167

10.2.2伊藤引理169

10.2.3 Black-Scholes微分方程170

10.2.4 Black-Scholes方程求解172

10.2.5影响期权价格的因素分析174

10.3 B-S公式隐含波动率计算178

10.3.1隐含波动率概念178

10.3.2隐含波动率计算方法178

10.3.3隐含波动率计算程序179

10.4期权二叉树模型183

10.4.1二叉树模型的基本理论183

10.4.2二叉树模型的计算184

10.5期权定价的蒙特卡罗方法186

10.5.1模拟基本思路186

10.5.2模拟技术实现186

10.5.3模拟技术改进187

10.5.4欧式期权蒙特卡罗模拟189

10.5.5障碍期权蒙特卡罗模拟192

10.5.6亚式期权蒙特卡罗模拟195

第11章 股票挂钩结构分析198

11.1股票挂钩产品的基本结构198

11.1.1高息票据与保本票据198

11.1.2产品构成要素说明199

11.1.3产品的设计方法200

11.2股票挂钩产品案例分析202

11.2.1产品定价分析202

11.2.2产品案例要素说明202

11.2.3保本票据定价与收益203

11.2.4高息票据定价与收益207

11.3分级型结构产品分析209

11.3.1分级型结构产品的组成209

11.3.2分级型结构产品的结构比例209

11.3.3分级型结构产品的收益分配210

11.3.4分级型结构产品的流通方式210

11.3.5分级型结构产品的风险控制210

第12章 马可维兹均值-方差模型212

12.1模型理论212

12.2收益与风险计算函数213

12.3有效前沿计算函数214

12.4约束条件下有效前沿218

12.5模型年化参数计算220

第13章 基金评价与投资组合绩效222

13.1资产定价（CAPM）模型222

13.2组合绩效指标223

13.2.1 Beta与Alpha计算224

13.2.2夏普比率228

13.2.3信息比率229

13.2.4跟踪误差231

13.2.5最大回撤232

13.3业绩归因分析234

13.3.1大类资产配置效应、行业配置效应和个股选择效应234

13.3.2基金选股与择时能力分析235

第14章 风险价值VaR计算237

14.1 VaR模型237

14.1.1 VaR模型的含义237

14.1.2 VaR的主要性质237

14.1.3 VaR模型的优点与缺点238

14.2 VaR计算方法239

14.3数据读取239

14.3.1数据提取239

14.3.2数据可视化与标准化241

14.3.3数据简单处理与分析243

14.4数据处理248

14.5历史模拟法程序249

14.6参数模型法程序251

14.7蒙特卡罗模拟程序253

14.7.1基于随机收益率序列的蒙特卡罗风险价值计算253

14.7.2基于几何布朗运动的蒙特卡罗模拟255

第15章 跟踪误差最小化——非线性最小二乘法MATLAB编程257

15.1理论与案例257

15.1.1非线性最小二乘法257

15.1.2跟踪误差最小化背景257

15.2模型建立258

15.2.1实际案例258

15.2.2数学模型259

15.3 MATLAB实现260

15.3.1 Isqnonlin函数260

15.3.2建立目标函数261

15.3.3模型求解263

15.4扩展问题266

第16章 分形技术——移动平均Hurst指数计算267

16.1 Hurst指数简介267

16.2 R/ S方法计算Hurst指数268

16.3移动平均H urst指数计算程序268

16.3.1时间序列分段268

16.3.2 Hurst指数计算270

16.3.3移动平均Hurst指数计算272

第17章 固定收益证券的久期与凸度计算275

17.1基本概念275

17.2价格与收益率的计算277

17.2.1计算公式277

17.2.2债券定价计算278

17.2.3债券收益率计算281

17.3久期与凸度的计算284

17.3.1债券久期计算284

17.3.2债券凸度计算287

17.4债券组合久期免疫策略289

第18章 利率期限结构与利率模型293

18.1利率理论与投资策略293

18.1.1利率的期限结构理论293

18.1.2利用利率结构投资策略293

18.2利率期限结构295

18.2.1建立利率期限结构的方法295

18.2.2利率期限结构的计算296

18.2.3利率期限结构的平滑301

18.3利用利率期限结构计算远期利率301

18.4利率模型305

18.4.1利率模型分类305

18.4.2 Ho-Lee模型306

18.4.3 BDT二叉树的构建310

18.4.4 HJM模型的构建313

第19章 线性优化理论与方法315

19.1案例背景315

19.1.1线性规划应用315

19.1.2线性规划的求解方法315

19.2线性模型建立316

19.3线性优化MATLAB求解316

19.3.1 linprog函数316

19.3.2线性规划目标函数317

19.3.3内点法求解318

19.3.4单纯形法求解318

19.4含参数线性规划319

第20章 非线性优化理论与方法321

20.1理论背景321

20.1.1非线性问题321

20.1.2非线性优化321

20.2理论模型322

20.2.1无约束非线性优化322

20.2.2约束非线性优化323

20.3 MATLAB实现324

20.3.1 fminunc函数（无约束优化）324

20.3.2 fminsearch函数327

20.3.3 fmincon函数329

20.4扩展问题334

20.4.1大规模优化问题334

20.4.2含参数优化问题335

第21章 资产收益率分布的拟合与检验337

21.1案例描述337

21.2数据的描述性统计338

21.2.1描述性统计量338

21.2.2统计图341

21.3分布的检验345

21.3.1 chi2gof函数345

21.3.2 jbtest函数346

21.3.3 kstest函数348

21.3.4 kstest2函数350

21.3.5 lillietest函数352

21.3.6最终的结论354

21.4投资组合分布图比较355

第22章 技术分析——指标计算与绘图358

22.1理论简介358

22.2行情数据的K线图358

22.2.1数据读取358

22.2.2蜡烛图（K线）359

22.3技术指标计算361

22.3.1移动平均线361

22.3.2布林带363

22.3.3平滑异同移动平均线364

22.3.4其他技术指标365

22.4动态技术指标367

第23章 编程实用技巧370

23.1变量的初始化370

23.2集合交并函数372

23.3坐标轴时间标记375

23.4坐标轴过原点实现376

23.5定时触发程序运行378

23.6发送邮件379

附录A使用MATLAB进行国内期货交易380

A.1国内期货柜台系统介绍380

A.2开发前准备380

A.3各种对接方式381

A.4 C＃版对接原理381

A.5 QuantBox版项目介绍382

A.6 C版的特点382

A.7监控软件的使用383

A.8 MATLAB对接期货接口383

A.9 MATLAB对接证券390

附录B基于DataHouse的数据获取391

B.1恒生聚源DataHouse介绍391

B.1.1恒生聚源DataHouse概述391

B.1.2 DataHouse下载安装392

B.1.3注册登录393

B.1.4 DataHouse指标概况394

B.1.5指标搜索方法396

B.2 DataHouse指标应用399

B.2.1获取证券代码400

B.2.2获取日期信息404

B.3 DH取行情数据408

B.3.1 DataHouse取高频行情（包括实时）408

B.3.2 DH取日行情414

B.3.3 DH取其他行情数据419

B.3.4基于行情类的其他案例419

B.4基本面数据422

B.4.1财务数据的提取422

B.4.2宏观数据的提取429

B.4.3基于财务数据的简单选股模型431

B.4.4基于宏观数据的简单择时模型433

参考文献436