量子金融：不确定性市场原理、机制和算法（平装本）

　　利用量子理论的思想与方法，系统地研究了金融市场不确定性的本质和作用，开辟了金融市场的一个新的研究方向，可简称为“不确定性市场”原理，这项成果属于自然科学与社会科学的交叉学科领域，不但是发展金融理论的一个新的生长点，而且对于提高金融系统演化规律的预测能力方面，有着广阔的应用前景。

　　辛厚文，中国科学技术大学化学物理系教授，曾任中国科学技术大学常务副校长。长期从事量子化学和非线性科学领域的研究工作，取得了一系列重要研究成果，为我国“非线性化学”研究开拓者。出版《非线性化学》《分形介值反应动力学》《分子拓扑学》等著作，在Phys. Rev. Lett等期刊发表学术论文100余篇。近年来一直热衷把量子科学应用于金融的研究。

前言
第1章 金融理论概论
1.1 布朗运动的数学基础
1.1.1 过程
1.1.2 微分方程
1.2 标准金融理论
1.2.1 漫步市场理论
1.2.2 布莱克-斯科尔斯期权定价
1.2.3 均值-方差理论
1.3 有效市场假说
1.4 范式转变
第2章 量子理论的基本原理
2.1 量子态
2.2 量子算符
2.3 量子信息
2.4 量子统计
2.5 量子测量
2.6 海森伯不确定关系式
第3章 金融市场的不确定原理
3.1 事件
3.2 不确定原理的定量表示
3.3 市场参与者决策过程的不确定原理
3.4 证券价值的不确定原理
3.5 不确定市场假说
第4章 金融市场微观机制的量子模型
4.1 量子博弈模型
4.2 市场原子模型
第5章 金融市场演化动力学
5.1 金融市场演化动力学方程
5.1.1 概述
5.1.2 信息能量算符X及市场原子演化方程
5.2 金融市场演化的伊辛模型
5.3 金融市场演化过程的不确定
第6章 演化算法的原理和方法
6.1 遗传算法
6.1.1 编码表示
6.1.2 适应度量方法
6.1.3 遗传算子的设计及作用
6.1.4 控制参数
6.1.5 遗传算法的主要特点
6.2 遗传规划算法
6.2.1 编码方法
6.2.2 确定初始结构的方法
6.2.3 适应的度量方法
6.2.4 选择算子
6.2.5 交叉算子
6.2.6 变异算子
6.2.7 遗传规划算法的特点
6.3 基因表达式编程算法
6.3.1 编码方法
6.3.2 适应的度量方法
6.3.3 演化算子的设计与应用
6.3.4 基因表达式编程算法的特点
6.4 量子遗传算法
6.4.1 量子比特编码方法
6.4.2 量子遗传算法中化机制
6.4.3 量子遗传算法的运行过程
6.4.4 量子遗传算法的主要优势
第7章 “量子交易员”期货智能交易系统
7.1 “量子交易员”能
7.2 “量子交易员”的分析及设计
7.3 “量子交易员”的实现
7.4 交易结果
结语
参考文献