隐马尔可夫链、马尔可夫状态转换模型及在量化投资中的应用（清华汇智文库）属于数理金融(量化投资)的范畴,论述了隐马尔可夫链和马尔可夫状态转换模型的数学原理、数值算法及在量化投资中的应用。出于完备性的考虑,本书的前两章回顾了理解模型所必需的概率统计、随机过程的相关知识。本书虽涉及一定程度的数学知识,但总体而言仍定位于业界,也就是金融领域尤其是量化投资领域的实务工作者,同时对该领域的学术研究者也有一定的参考价值。
王犇，2011年以1名的成绩毕业于加拿大西安大略大学应用数学系，英国牛津大学应用数学硕士，英国帝国理工学院金融数学硕士，曾获2010年度美国大学生数学建模竞赛（MCM）一等奖。现任银科投资控股有限公司上海金融创新实验室衍生品组主任，主要从事金融数学、量化投资等领域的研究，重点研究方向是概率论、随机过程、随机分析、时间序列、偏微分方程等数学学科在金融领域的应用。已申报并取得四项知识产权。获2015年银天下年度优秀员工奖。
第1章概率统计必要知识回顾1
11条件概率与条件期望的两个引理1
111划分、全概率公式与贝叶斯公式1
112两个引理4
12极大似然估计5
121极大似然估计的基本思想5
122三个实例6
第2章马尔可夫链12
21随机过程与马尔可夫链简介12
211随机过程的基本概念12
212马尔可夫链及转移概率矩阵13
22C{K方程、马尔可夫链的若干重要性质、稳态分布15
221Chapman{Kolmogorov方程15
222马尔可夫链的若干重要性质17
223稳态分布20
23马尔可夫链的极大似然估计22
第3章状态独立混合分布模型27
31独立混合分布模型概述28
32独立混合分布模型的参数估计31
第4章隐马尔可夫链33
41隐马尔可夫链基础34
411隐马尔可夫链的定义及三个基本问题34
412隐马尔可夫链的若干基本性质36
413隐马尔可夫链的似然函数42
414两类隐马尔可夫链与HMM的数值模拟45
42向前/向后算法48
421前向概率与向前算法49
422后向概率与向后算法57
423其他数值参量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维特比算法88
45隐马尔可夫链的其他相关问题93
451HMM的条件分布93
452HMM的预测97
453状态的期望持续期100
46金融市场实证分析103
461数据选择与基本统计分析104
462HMM的应用105
第5章马尔可夫状态转换模型110
51时间序列分析的基础知识111
511时间序列与平稳性111
512自回归模型113
52马尔可夫状态转换模型简介114
521MS{AR模型概述114
522MS{AR模型的似然函数117
53Hamilton滤波118
531预测与更新119
532数值算法121
54Kim平滑129
541平滑概率的定义及性质129
?iv?
542平滑概率的数值算法133
55预测135
551预测问题的数学原理135
552预测问题的数值算法137
56大宗商品期货市场的应用140
结语145
附录A基本统计分析的R代码147
附录BMatlab程序150
B1计算马尔可夫链稳态分布的数值算法150
B2HMM观测值序列生成算法151
B3向前/向后算法153
B4计算其他数值参量的算法157
B5Baum{Welch算法160
B6Viterbi算法164
B7条件分布算法166
B8分布预测算法168
B9状__________态预测算法170
B10金融市场实证分析代码171
B11Hamilton滤波175
B12MS{AR优化计算的目标函数179
B13Kim平滑182
B14MS{AR预测183
B15大宗商品期货市场的应用代码186
参考文献194
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