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金融領域的另類數據--投資者交易員和風險管理者的指南(精)/互聯網背景下金融創新與風險管理若干基礎理論與方法系列專著

  • 作者：(英)亞歷山大·德涅夫//賽義德·阿門|責編:徐倩|譯者:沈德華
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030738646
  • 出版日期：2023/07/01
  • 裝幀：精裝
  • 頁數：354
人民幣：RMB 256 元      售價：元
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內容大鋼
    本書基於金融領域的另類數據，提供了機器學習方法和數據源的實用概述。作者Alexander Denev和Saeed Amen首次對另類數據進行了全面闡述，使另類數據價值研究能夠系統地呈現在讀者面前。全書分為另類數據簡介與理論、另類數據的實際應用兩個部分。作者多方闡述了另類數據的發展與挑戰，提供了大量有價值的案例研究和實際例子，為讀者提供利用另類數據獲益的理論與方法，同時也是讀者避開另類數據中複雜的理論與技術陷阱的指南。
    本書適合各類投資者、交易員、風險管理者等相關從業人員以及任何期望了解另類數據的讀者閱讀。
作者介紹
(英)亞歷山大·德涅夫//賽義德·阿門|責編:徐倩|譯者:沈德華
目錄
第一部分  簡介與理論
  第1章  另類數據：現狀
    1.1  引言
    1.2  什麼是「另類數據」？
    1.3  另類數據的分類
    1.4  另類數據的特徵
    1.5  為什麼選擇另類數據？
    1.6  誰在用另類數據？
    1.7  策略容量與另類數據
    1.8  另類數據的維度
    1.9  誰是另類數據的供應商？
    1.10  買方對另類數據集的使用
    1.11  小結
  第2章  另類數據的價值
    2.1  引言
    2.2  投資價值的衰減
    2.3  數據市場
    2.4  數據的貨幣價值（第一部分）
    2.5  評估（另類）數據策略，包括或不包括回溯測試
    2.6  數據的貨幣價值（第二部分）
    2.7  成熟另類數據集的優勢
    2.8  小結
  第3章  另類數據的風險與挑戰
    3.1  數據中的法律問題
    3.2  使用另類數據的風險
    3.3  使用另類數據的挑戰
    3.4  匯總數據
    3.5  小結
  第4章  機器學習技術
    4.1  引言
    4.2  機器學習：定義和技術
    4.3  選擇哪種技術？
    4.4  機器學習技術的假設和局限性
    4.5  結構化圖像
    4.6  自然語言處理
    4.7  小結
  第5章  另類數據的使用過程
    5.1  引言
    5.2  進行另類數據之旅的步驟
    5.3  組建使用另類數據的團隊
    5.4  數據供應商
    5.5  小結
  第6章  因子投資
    6.1  引言
    6.2  因子模型
    6.3  橫截面和時間序列交易方法之間的區別
    6.4  為什麼要進行因子投資？
    6.5  使用另類數據輸入的智能Beta指標
    6.6  ESG因子
    6.7  直接和間接預測

    6.8  小結
第二部分  實際應用
  第7章  缺失數據：背景
    7.1  介紹
    7.2  缺失數據的分類
    7.3  缺失數據處理的文獻綜述
    7.4  小結
  第8章  缺失數據：案例研究
    8.1  引言
    8.2  案例研究：在多個CDS時間序列中插補缺失值
    8.3  案例研究：衛星圖像
    8.4  小結
    8.5  附錄：MICE程序概述
    8.6  附錄：本章使用的軟體庫
  第9章  離群值（異常值）
    9.1  簡介
    9.2  異常值定義、分類和檢測方法
    9.3  時間結構
    9.4  全局與局部離群值、點異常和微簇
    9.5  異常值檢測問題的設置
    9.6  異常值檢測演算法的比較評估
    9.7  異常值解釋方法
    9.8  案例研究：聯邦通信指數的離群值檢測
    9.9  小結
    9.10  附錄
  第10章  汽車行業基本數據
    10.1  引言
    10.2  數據
    10.3  方法一：間接法
    10.4  方法二：直接法
    10.5  高斯過程舉例
    10.6  小結
    10.7  附錄
  第11章  調查和眾包數據
    11.1  引言
    11.2  另類數據：調查數據
    11.3  數據
    11.4  產品
    11.5  案例研究
    11.6  關於調查的一些技術性考慮
    11.7  眾包分析師估計調查
    11.8  Alpha獲取數據
    11.9  小結
    11.10  附錄
  第12章  採購經理人指數
    12.1  引言
    12.2  PMI表現
    12.3  GDP增長的即時預測
    12.4  對金融市場的影響
    12.5  小結

  第13章  衛星圖像和航空攝影
    13.1  引言
    13.2  美國出口增長的預測
    13.3  汽車數量和零售商每股收益
    13.4  利用衛星數據測算中國製造業PMI
    13.5  小結
  第14章  位置數據
    14.1  引言
    14.2  利用航運數據實現原油追蹤
    14.3  利用手機定位數據了解零售活動
    14.4  計程車出行數據和紐約聯儲會議
    14.5  公司商務機位置數據和併購
    14.6  小結
  第15章  文本、網頁、社交媒體和新聞
    15.1  引言
    15.2  收集網路數據
    15.3  社交媒體
    15.4  新聞
    15.5  其他網路來源
    15.6  小結
  第16章  投資者關注度
    16.1  引言
    16.2  度量投資者關注度的指標——工資單的讀者群體
    16.3  度量市場主體的指標——谷歌趨勢
    16.4  度量投資者焦慮情緒的指標——投資百科的搜索數據
    16.5  運用維基百科了解加密貨幣的價格走勢
    16.6  通過各國網上關注度來了解外匯交易
    16.7  小結
  第17章  消費者交易
    17.1  引言
    17.2  信用卡和借記卡的交易數據
    17.3  消費者收據
    17.4  小結
  第18章  政府、行業和公司數據
    18.1  引言
    18.2  使用創新性度量指標進行股權交易
    18.3  量化貨幣危機風險
    18.4  模擬中央銀行干預貨幣市場
    18.5  小結
  第19章  市場數據
    19.1  引言
    19.2  機構外匯流量數據與外匯現貨之間的關係
    19.3  使用高頻外匯數據理解流動性
    19.4  小結
  第20章  私募市場中的另類數據
    20.1  引言
    20.2  什麼是私募股權公司和風險投資公司
    20.3  私募股權數據集
    20.4  理解私營企業的表現
    20.5  小結

參考文獻
原書作者介紹和中文版譯者介紹
  （1）原書作者介紹
  （2）中文版譯者介紹

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