金融风险管理已经成为各个金融机构必备的职能部门。特别是随着全球金融一体化不断发展深入，金融风险管理愈发重要，也日趋复杂。金融风险管理师（FRM）就是在这个大背景下推出的认证考试，FRM现在已经是金融风险管理领域权威的国际认证考试。丛书以FRM考试第一、二级考纲内容为中心，并且突出介绍实际工作所需的金融建模风险管理知识。丛书将金融风险建模知识和MATLAB编程有机地结合在一起，配合丰富的彩色图表，由浅入深地将各种金融概念和计算结果可视化，帮助读者理解金融风险建模核心知识，提高数学和编程水平。本书是本系列图书的第四本，共分12章。在丛书前三册数学内容基础之上，本书前四章继续深入探讨金融建模常用的数学知识。第1章介绍MATLAB重要的功能之一，符号数学运算，这部分内容对之后的数学学习和建模尤为重要。第2章介绍切向量、法向量、线性相关、数据矩阵、投影和正定性等内容。第3章以向量和矩阵运算为基础，继续深入探讨梯度向量、直线、曲线、平面、切面、空间梯度等概念。第4章探讨了常用的圆锥曲线、二次曲线、椭圆、抛物线、双曲线等。这些内容对丛书后续的优化方法、投资组合优化、回归分析、因素分析、因素投资、机器学习等内容至关重要。第5～7章探讨各种优化概念和方法，比如极值、梯度下降、线性规划、拉格朗日乘子法、二次规划、遗传算法、粒子群优化等。这部分内容为之后的投资组合优化三章打下坚实的基础。第8～10章介绍投资组合优化问题。第8章用简单的两个风险资产构成的投资组合介绍各种投资组合优化的核心概念。第9章深入介绍投资组合优化与矩阵运算的结合。第10章探讨MATLAB提供的Portfolio面向对象编程。本书最后两章从优化角度再次深挖几种常见的回归方法，比如最小二乘法、正交回归、主成分分析、主元回归和偏最小二乘回归等。这些内容对丛书后续因素分析、因素投资和人工智能等话题提供理论支撑。 本书适合所有金融从业者阅读，特别适合金融编程零基础读者参考学习。本书适合FRM考生备考参考学习，也可以帮助FRM持证者实践金融建模，另外本书也是巩固金融知识、应对金融笔试面试的利器。

姜伟生博士，FRM，现就职于MSCI，负责为美国对冲基金客户提供金融分析产品RiskMetrics RiskManager的咨询和技术支持服务。MATLAB建模实践超过10年。跨领域著作丰富，在语言教育、新能源汽车等领域出版中英文图书超过15种。涂升博士，FRM，现就职于CMHC (Canada Mortgage and Housing Corporation，加拿大抵押贷款和住房管理公司，加拿大第一大皇家企业)，从事金融模型审查与风险管理工作。曾就职于加拿大丰业银行，从事IFRS9信用风险模型建模，执行监管要求的压力测试等工作。MATLAB使用时间超过10年。李蓉财经专业硕士，现就职于某央企金融机构，从事财务管理、资金运营超过15年，深度参与多个金融项目的运作。

前言 　　人以“血”为“气之母”。金融之于一个国家，亦犹如血液之于人的身体。风险管理作为必不可少的金融行业之一，时时刻刻都在管理金融“血液”的流动，监控“血液”的各项指标，预防各类“血液”问题的发生。 　　现代金融风险管理是由西方世界在二战以后系统性地提出、研究和发展起来的。一开始，还只是简单地使用保险产品来规避个人或企业由于意外事故而遭受的损失。到了20世纪50年代，此类保险产品不仅难以面面俱到而且费用昂贵，风险管理开始以其他的形式出现。例如，利用金融衍生品来管理风险，在70年代开始崭露头角，至80年代已风靡一时。再到90年代，金融机构开始开发内部的风险管理模型，全球性的风险监管陆续介入并扮演起管理者的角色。如今，风险管理在不断完善的过程中，已经成为了各个金融机构的必备职能部门，在有效地分析、理解和管理风险的同时，也创造了大量的就业机会。 　　金融风险管理的进化还与量化金融的发展息息相关。量化金融最大的特点就是利用模型来解释金融活动和现象，并对未来进行合理的预测。1827年，当英国植物学家罗伯特?布朗 (Robert Brown) 盯着水中做无规则运动的花粉颗粒时，他不会想到几十年后的1863年，法国人朱尔斯?雷诺特 (Jules Regnault) 根据自己多年股票经纪人的经验，首次提出股票价格也服从类似的运动。到了1990年，法国数学家路易斯?巴切里尔 (Louis Bachelier) 发表了博士论文“投机理论 (The theory of speculation)”。从此，布朗运动被正式引入和应用到了金融领域，树立了量化金融史上的首座里程碑。 　　而同样历史性...