定量风险和投资组合管理：理论与实践。 2024年。肯尼斯·J·温斯顿（Kenneth J. Winston）。剑桥大学出版社。
关于定量风险和投资组合管理的教科书领域很拥挤，但是在正确的书籍与适当的受众群体匹配的问题上存在问题。像Goldilocks一样，搜索一本书既不是技术性的，也不太简单而无法吸引广泛的受众，并且具有最重要的读者影响。完美的定量文本应该是清楚地解释概念以及正确的直觉和足够实用性的混合在一起，并结合了数学严格性，因此读者可以知道如何使用正确的工具来解决投资组合问题。
尽管经常对CFA读者进行教科书的审查，但要突出一本书来填补CFA课程与寻找模型驱动的投资管理解决方案之间的独特差距是有用的。
温斯顿的书填补了理论与实践之间的利基；然而，这并不是每个CFA特许持有人的理想文本。与大多数实用的投资组合管理书籍相比，它更加重视解决方案的数学和编程。
定量风险和投资组合管理 在整个文本中集成了Python代码片段，以便读者可以学习一个概念和基础数学，然后查看如何集成Python代码以构建具有输出的模型。虽然这不是金融食谱，但代码的紧密集成将其与其他代码区分开。
这使这本书对于坐在架子上的参考资料很有用。例如，读者可以了解固定收益收益曲线，然后查看代码如何为不同模型生成输出。如果要构建一个简单的模型，则创建基本代码不是一个微不足道的练习。接触Winston的代码片段使读者可以更快地从风险和投资组合管理学习者移动到Doer。
该书分为十二章，涵盖了定量风险和投资组合管理的所有基础。但是，许多这些章节的重点与许多读者可能期望的明显不同。温斯顿经常专注于通过核心数学基础建立更多传统或高级文本所涵盖的概念。例如，在讨论有效边界的讨论之后，有关于如何生成凸优化的一章。如果您要进行优化，这是关键知识，但这是我第一次在金融文本中看到对优化技术的广泛审查。
有时，对于某些读者来说，本章顺序似乎很奇怪。例如，优化和分布属性是在权益建模之后。但是，该测序不是有问题的，也不会从书中脱颖而出。
温斯顿从风险，不确定性和决策的基本概念开始，这些概念是任何投资者面临的核心问题。在讨论各个市场之前，本书重点介绍了基于无度上的模型的风险指标，并提出了经常被忽视的罗斯恢复定理。 定量风险和投资组合管理 然后专注于股权和债券市场的估值测量值。
作者采用独特的演讲方法来讨论这些核心市场，这是本书及其竞争对手之间的关键区别。对于固定收入，他从现金流的经典折扣开始，但随后以更高的复杂性层开始，以便读者可以学习如何开发更复杂的模型并扩展他们的早期思维。我尚未在任何其他投资组合管理书中有效地看到这是有效的，即使是仅关注固定收益的书籍。
股票市场部分使用相同的技术。 Winston从Markowitz有效边界的简单介绍中添加了复杂性，以显示如何解决不确定的预期回报问题以改善模型结果。他还有效地提出了因子模型的复杂性和套利定理的套利定理。同样，这通常不是其他文本中介绍的方法。
定量风险和投资组合管理 介绍了有关分发理论的重点章节，以及有关模拟，场景和压力测试的部分。这些是重要的风险概念，尤其是在控制不确定性的背景下，风险管理问题的问题。
然后，该书通过当前的建模技术，从期权中提取波动性以及基于相关关系跨资产的关系来解释随时间变化的波动率测量。虽然它既不是数学书，也不是一本经济学书籍，但 定量风险和投资组合管理 在衡量波动性和协方差的核心概念与有关风险预测的更高级问题之间取得了很好的平衡。
这本书以信用建模的一章结尾，并在两种情况下都遵循温斯顿在更大的建模复杂性方面分层的方法。鉴于他清楚地讨论了风险和不确定性之间的差异，我希望作者在他的章节中强调了这一重要区别。知道什么是客观地衡量的，什么是主观是任何风险或投资组合经理的关键课程。
本书中量化风险和投资组合管理概念的介绍是从简单的概念开始的，然后添加复杂性以及代码，以帮助读者了解如何使用数据来实施方法。
如果您正在寻找一本传统的调查书，涉及风险和投资组合管理的关键概念，那么您可能会对这项更特殊的工作感到失望。
另一方面，如果您的工作不仅需要谈论风险概念，还需要实施工具，并且想要强大的基础数学而不阅读食谱，那么这是一个很好的文字，如果您的工作不仅要谈论风险概念，而且要实施强大的基础数学，这是一个很好的文字，因此，如果您的工作不仅要谈论风险概念，这是一个很棒的文本，因此，如果您想成为一名行动者，那么这是一个很好的文字。毫无疑问，初级量化分析师会发现这本书有见地，但是同样重要的是，想要理解Quants输出的投资组合经理会发现它有用。仅当定量工具构建器和输出用户可以有效地交谈时，才会接受新想法和模型。 定量风险和投资组合管理：理论与实践将帮助双方进行对话。
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