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          分形市場分析—將混沌理論應(yīng)用到投資與經(jīng)濟(jì)理論

          基本概況:
          • 軟件類別: 金融書籍
          • 授權(quán)方式: 免費版
          • 軟件評級: ★★★★★
          • 軟件語言: 簡體中文
          • 軟件大。 21350KB
          • 解壓密碼: aalabs.com.cn
          內(nèi)容介紹:

          分形市場分析—將混沌理論應(yīng)用到投資與經(jīng)濟(jì)理論內(nèi)容簡介
          本書作者埃德加·E·彼得斯即備受稱贊的《資本市場的混沌與秩序》一書的作者。該書是關(guān)于各個層次的金融專業(yè)人員如何在實踐中運用混沌理論的一本經(jīng)典著作。曾被《商業(yè)周刊》稱為“市場混沌學(xué)家的圣經(jīng)”!督鹑诜治銎诳犯鼘⑺鼧(biāo)榜為“過去幾年里最具刺激性的金融書籍”。    彼得斯是金融市場混沌理論方面的首要權(quán)威。作為PanAgora資產(chǎn)管理公司的系統(tǒng)資產(chǎn)分配的高級管理者,他經(jīng)營的資產(chǎn)韶過45億美元,而且對混沌和分形的理論與應(yīng)用進(jìn)行了廣泛的研究。
                  《分形市場分析》一書用更實際的方法研究了隨機(jī)性和確定性。這些隨機(jī)性和確定性顯示出當(dāng)今股票、債券與商品市場的特性。通過使用分形和重標(biāo)極差加上非線性動態(tài)模型,彼得斯解釋了湍流市場行為。對于風(fēng)險和易變性以及非神秘化的價格與市場運動,彼得斯顯示出了清新的洞察力。無論你的交易或投資目標(biāo)如何,本書都向你傳遞了你所需要的實用經(jīng)濟(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu),以提高你的資產(chǎn)評價和資產(chǎn)組合選擇戰(zhàn)略。在本書中你將發(fā)現(xiàn):
                  混沌理論如何解釋和預(yù)測諸如大潰退、恐慌和崩潰這類市場“不規(guī)則”現(xiàn)象;
                  如何將強有力的和精確的重標(biāo)極差分析運用到你具有特定興趣的領(lǐng)域;
                  如何確定或構(gòu)建周期和非周期市場以及經(jīng)濟(jì)循環(huán)的數(shù)量和長度。

           

          目錄
          叢書總序
          中文版序言
          前言
          致謝
          作者簡介
          第Ⅰ篇分形時間序列
          1分形時間序列介紹
          1.1分形空間
          1.2分形時間
          1.3分形數(shù)學(xué)
          1.4混沌游戲
          1.5何為分形
          1.6分形維
          1.7分形市場分析
          2高斯假設(shè)的失敗
          2.1資本市場理論
          2.2市場的統(tǒng)計特征
          2.3易變性的期限結(jié)構(gòu)
          2.4有界集
          2.5小結(jié)
          3分形市場假說
          3.1再訪有效市場理論
          3.2穩(wěn)定市場與有效市場
          3.3流動性的來源
          3.4信息集與投資起點
          3.5再訪市場的統(tǒng)計特性
          3.6分形市場假說
          3.7小結(jié)
          第Ⅱ篇分形的(R/S)分析
          4測度記憶——赫斯特過程與R/S分析
          4.1背景:R/S分析的發(fā)展
          4.2王牌效果
          4.3隨機(jī)和持續(xù):解讀赫斯特指數(shù)
          4.4R/S分析:實際操作指南
          4.5一個例子:日元/美元的匯率
          5檢驗R/S分析
          5.1隨機(jī)零假設(shè)
          5.2隨機(jī)模型
          5.3小結(jié)
          6發(fā)現(xiàn)循環(huán):周期與非周期
          6.1周期循環(huán)
          6.2非周期循環(huán)
          6.3小結(jié)
          第Ⅲ篇應(yīng)用分形分析
          7案例研究方法
          7.1方法論
          7.2數(shù)據(jù)
          7.3穩(wěn)定性分析
          8道·瓊斯工業(yè)股票,1888~1990年:一個理想的數(shù)據(jù)集
          8.1觀測值個數(shù)與時間長度
          8.220日收益
          8.35日收益
          8.4逐日收益
          8.5穩(wěn)定性分析
          8.6原始數(shù)據(jù)與序列相關(guān)
          8.7小結(jié)
          9S&P500標(biāo)記數(shù)據(jù),1989—1992年:過量抽樣問題
          9.1未調(diào)整的數(shù)據(jù)
          9.2AR(1)的殘差
          9.3暗示
          10易變性:反持續(xù)性研究
          10.1現(xiàn)實的易變性
          10.2暗示的易變性
          10.3小結(jié)
          11不足抽樣問題:黃金與英國的通貨膨脹
          11.1不足抽樣類型Ⅰ:大少的時間
          11.2不足抽樣類型Ⅱ:太低的頻率
          11.3兩個不確定的研究
          11.4小結(jié)
          12通貨:一個真實的赫斯特過程
          12.1數(shù)據(jù)
          12.2日元/美元
          12.3馬克/美元
          12.4英鎊/美元
          12.5日元/英鎊
          12.6小結(jié)
          第Ⅳ篇分形噪聲
          13分形噪聲與R/S分析
          13.1噪聲的色彩
          13.2粉紅噪聲:013.3黑噪聲:0.5013.4鏡子效應(yīng)
          13.5分形差分化:ARFIMA模型
          13.6小結(jié)
          14分形統(tǒng)計
          14.1分形(穩(wěn)定)的分布
          14.2加法下的穩(wěn)定性
          14.3分形分布的特征
          14.4測量(a)
          14.5測量概率
          14.6無限可分性與IGARCH
          14.7小結(jié)
          15應(yīng)用分形統(tǒng)計
          15.1資產(chǎn)組合選擇
          15.2期權(quán)評價
          15.3小結(jié)
          第V篇噪聲混沌
          16噪聲混沌與R/S分析
          16.1信息與投資者
          16.2混沌
          16.3應(yīng)用R/S分析
          16.4區(qū)別來自分形噪聲的噪聲混沌
          16.5小結(jié)
          17分形統(tǒng)計,噪聲混沌與FMH
          17.1頻率分布
          17.2易變性期限結(jié)構(gòu)
          17.3增時序的標(biāo)準(zhǔn)差與均

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