Értékelés:
A könyv átfogó forrás a pénzügyi kockázati mérőszámokról, különösen a Sharpe-arányról, és azoknak íródott, akik erős matematikai háttérrel rendelkeznek. Bár hasznos gyakorlatokat és alapos megbeszéléseket tartalmaz a különböző témákról, számos hátránya van, például a koherencia hiánya, a témák elégtelen rangsorolása és a gyakorlati alkalmazásoktól való elszakadása. Egyes olvasók számára kihívást jelent a szigorú jelölésmód miatt, ami korlátozhatja a szélesebb közönség számára való hozzáférhetőségét.
Előnyök:⬤ A pénzügyi kockázati mérőszámok kivételesen átfogó áttekintése.
⬤ A fejezetek végén gyakorlatokat tartalmaz a mélyebb megértés érdekében.
⬤ A szigorú megközelítés miatt haladóbb, mint sok pénzügyi könyv.
⬤ Érdekes részleteket tartalmaz, amelyek a hozzáértő olvasók számára is vonzóak.
⬤ A matematikai tudományos jelölések ismeretét igényli, így kevésbé hozzáférhető.
⬤ Hiányzik a koherencia, és nem rangsorolja hatékonyan a témákat.
⬤ Néhány fontos eredmény el van temetve a lényegtelen tartalmak közé.
⬤ Elszakad a gyakorlati alkalmazásoktól, mint például a fedezeti ügyletek és a tranzakciós költségek.
(3 olvasói vélemény alapján)
The Sharpe Ratio: Statistics and Applications
A Sharpe-arány a legszélesebb körben használt mérőszám a.
Pénzügyi eszközök teljesítményének összehasonlítása. A Markowitz-portfólió az a portfólió, amelynek.
A legmagasabb Sharpe-aránnyal. A Sharpe-arány: Statisztika és alkalmazások.
Megvizsgálja a Sharpe-arány és a Markowitz-portfólió statisztikai tulajdonságait,.
Mindkettő a Gauss-féle hozamok egyszerűsítő feltételezése mellett és aszimptotikusan.
Kapcsolódási pontokat húz a pénzügyi mérőszámok és a klasszikus statisztika között, többek között.
Student's t, Hotelling's T 2 és a Hotelling-Lawley-nyomvonal.
E statisztikák robusztussága heteroszkedaszticitással, autokorrelációval, kövér farkakkal szemben.
és a hozamok ferdeségével szemben. A portfóliók felépítése a maximalizálás érdekében.
A Sharpe a szokásos statikus feltétel nélküli modellből kibővül.
Alterületi korlátozások, az eszközök kivonása, és a kondicionáló információk használata.
Mind a várható hozamokat, mind a kockázatot. {book title} a legátfogóbb.
A Sharpe-arány és Markowitz statisztikai tulajdonságainak kezelése.
Portfólió valaha megjelent.
Jellemzők:
* Anyag az egy eszközzel kapcsolatos problémákról, a piac időzítéséről,.
Feltétel nélküli és feltételes portfólióproblémák, fedezett portfóliók.
* Következtetés mind a frekventista, mind a Bayes-paradigmákon keresztül.
*A kereskedés túlzott optimizmusának és túlzott illeszkedésének átfogó kezelése.
Stratégiák.
*Tanácsok a backtesting stratégiákhoz.
*Tucatnyi példa és több száz gyakorlat az önálló tanuláshoz.
Ez a könyv nélkülözhetetlen referencia a következők számára.
A gyakorló kvantumstratégák és a kutatók számára egyaránt,.
És felbecsülhetetlen értékű tankönyv a hallgatók számára.
Steven E. Pav a Carnegie Mellon Egyetemen szerzett matematikából PhD fokozatot,.
valamint matematikából és kerámiamérnöki tudományokból szerzett diplomát.
Indiana University, Bloomington és az Alfred University.
Korábban a Convexus Advisors és a Cerebellum kvantitatív stratégája volt.
Capital, valamint a Bank of America kvantitatív elemzője volt.
Egy tucat R csomag szerzője, többek között az elemzésre szolgáló R csomagok szerzője.
Sharpe-arány és a Markowitz-portfólió jelentősége.
A Sharpe-arányról a https: //protect-us. mimecast.com/s/BUveCPNMYvt0vnwX8Cj689u? domain=sharperat. io címen ír.
© Book1 Group - minden jog fenntartva.
Az oldal tartalma sem részben, sem egészben nem másolható és nem használható fel a tulajdonos írásos engedélye nélkül.
Utolsó módosítás időpontja: 2024.11.13 21:05 (GMT)
