超值优惠券
¥50
满100可用 有效期2天

全场图书通用（淘书团除外）

 
不再提示
关闭
图书盲袋，以书为“药”
每满100减50，满108送2025台历
欢迎光临中图网 请 | 注册
搜索
搜索全部
  • 搜索全部
  • 书名
  • 作者
  • 出版社
  • ISBN
高级搜索
我身体里的人造星星乡间的日常情感勒索神秘的黑猫
  • 合成诗经
  • 新人领礼券
  • 新用户注册领10元
中图网
>
计算机/网络
>
数据库
>
数据仓库与数据挖掘
Python金融衍生品大数据分析:建模.模拟.校准与对冲
分享

Python金融衍生品大数据分析:建模.模拟.校准与对冲

作者：（德）YvesHilpisch（伊夫·希
出版社：电子工业出版社出版时间：2020-10-01
开本： 其他 页数： 340
本类榜单：计算机/网络销量榜
中 图 价:¥62.7(4.9折) 定价  ¥128.0 登录后可看到会员价
暂时缺货 收藏
运费6元，满39元免运费
?新疆、西藏除外
温馨提示：5折以下图书主要为出版社尾货，大部分为全新（有塑封/无塑封），个别图书品相8-9成新、切口
有划线标记、光盘等附件不全详细品相说明>>
本类五星书更多>
中图价:¥62.7 暂时缺货
洞明世事，从读书开始 淘书团

Python金融衍生品大数据分析:建模.模拟.校准与对冲 版权信息

Python金融衍生品大数据分析:建模.模拟.校准与对冲 本书特色

《Python金融大数据分析》作者Yves Hilpisch新作！完整介绍衍生工具分析及其Python实践！ 《Python金融衍生品大数据分析：建模、模拟、校准与对冲》是Hilpisch 博士的另一大作！探索基于巿场定价的过程及实证结果！ 指导读者开发基于巿场定价的关键工具！ 本书是Hilpisch 博士的另一大作，书中完整介绍了衍生工具分析及其Python实践。 ——Baruch金融工程副教授 Alain Ledon 这是一本关于股票衍生工具定价前沿的全面性综述，并从实务工作者的角度，巨细靡遗地介绍如何通过Python来实践。 ——Washington Square Technologies总裁、前摩根大通量化研究部门联席主管 Mark Higgins博士不论是学术界或金融产业，目前Python在量化金融中的应用分外热络。Yves 这本不朽的著作，以专家的角度及教学的方式，引领读者熟悉衍生工具定价的数学与数值方法，并通过Python编程加以实践。我会将本书作为计算金融课程的标准教材。 ——惠誉学习与伦敦大学学院数学系 Riaz Ahmad博士每一个想认真在衍生工具平台使用Python的业界人士必读之书。书中包含复杂且前沿的衍生工具定价与量化对冲的Python实践，行家与学者必会赞赏Hilpisch博士擅于化繁为简的能力。 ——Asymmetric Return Capital公司创始人及CIO Bryan Wisk

Python金融衍生品大数据分析:建模.模拟.校准与对冲 内容简介

Python在数据分析领域得到了越来越广泛的应用。部分着眼于风险对股市指数期权的价值、股票、利率的影响。第二部分介绍套利定价理论、离散时间内风险中性估值,持续时间,介绍了两种流行的期权定价方法。很后,第三部分介绍市场估值工作的整个过程。

Python金融衍生品大数据分析:建模.模拟.校准与对冲 目录

目 录

第 1 章 快速导览 1

1.1 基于市场的估价 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

1.2 本书的结构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

1.3 为什么选择 Python . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

1.4 深入阅读 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

第 1 部分 市场 6

第 2 章 什么是基于市场的定价 6

2.1 期权及其价值 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

2.2 普通金融工具与奇异金融工具 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

2.3 影响股权衍生工具的风险 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

2.3.1 市场风险 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

2.3.2 其他风险 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

2.4 对冲 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

2.5 基于市场的定价过程 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

第 3 章 市场典型事实 15

3.1 简介 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

3.2 波动率、相关性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

3.3 基本案例：正态收益率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

3.4 指数和股票 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

3.4.1 典型事实 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

3.4.2 DAX 指数收益率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

3.5 期权市场 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

3.5.1 买卖价差 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

3.5.2 隐含波动率曲面 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

3.6 短期利率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

3.7 结论 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

3.8 Python 脚本 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

3.8.1 GBM 分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

3.8.2 DAX 分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

3.8.3 BSM 隐含波动率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36

3.8.4 EURO STOXX 50 隐含波动率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

3.8.5 EURIBOR 分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40

第 2 部分 理论定价 42

第 4 章 风险中性定价 42

4.1 简介 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

4.2 离散时间不确定性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43

4.3 离散市场模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47

4.3.1 基本元素 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47

4.3.2 基础定义 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47

4.4 离散时间模型的主要结果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

4.5 连续时间模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53

4.6 总结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

4.7 证明 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

4.7.1 引理 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

4.7.2 命题 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

4.7.3 定理 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60

第 5 章 完全市场模型 62

5.1 简介 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

5.2 Black-Scholes-Merton 模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

5.2.1 市场模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

5.2.2 基本 PDE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63

5.2.3 欧式期权 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64

5.3 BSM 模型的 Greeks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67

5.4 Cox-Ross-Rubinstein 模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71

5.5 总结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74

5.6 证明及 Python 脚本 . . .


展开全部

Python金融衍生品大数据分析:建模.模拟.校准与对冲 节选

自20世纪后期以来，衍生品市场蓬勃发展，成为金融创新的主流。作为金融产品的重要组成部分，衍生品强化了跨时间、跨空间的价格竞争，提高了资产配置的效率，在金融市场中扮演着举足轻重的角色。一方面，衍生品有助于价格发现，使得各类资产能够更有效地被定价；另一方面，衍生品也具有套期保值的功能，可以帮助投资者认识、分离各种风险构成，进而根据各种风险大小和个人偏好更有效地配置资金。衍生工具的定价及对冲（避险）一直是金融工程的核心内容。 然而，衍生品的定价与对冲并不是容易掌握的技术。首先，其相关理论较艰涩难懂，许多抽象的数学知识对不少人而言难以逾越。其次，现实世界显然并不如理论假设那般完美，存在着各种各样的问题，如何将理论应用于偏离假设的现实世界是一项颇具挑战的任务。此外，衍生品定价与对冲的数值计算往往非常繁琐；在实务中，没有一定的编程能力难竟其功。 本书很大程度解决了上述典型的困难。作者以其丰富的业界经验及深厚的学识修养，清晰地表达了衍生工具定价、模拟、校准及对冲方法，让读者得以全面地了解衍生品相关的理论知识。而本书尤为出色之处，更在于作者匠心独运地将抽象的数学模型以Python实践，并与巿场实际相结合，因此对于实务工作者而言，阅读本书后学习效率是立竿见影的。 值得一提的是，作者选择Python作为实践的编程语言，有其与时俱进的睿智。相较于C++、Java等语言，Python一个广为人知的特色是简单易学，即便非专业的程序员也能轻易上手。除此之外，Python平台上累积了相当完整的标准模块和包，功能强大的非标准模块和包更是无以计数，涵盖范围相当广泛。这样的环境对程序开发效率的提升不言可喻。Python还提供了丰富的API和工具，方便程序员在必要之时可以用其他语言来编写扩充模块，故有“胶水语言”之称。再者，各种主要的操作系统都支持Python；Python程序往往不需要修改，便能同时在Linux与Windows平台上执行，可移植性非常好。综上所述，科学计算人员使用Python可以在很大程度上减少学习、处理编程细节的许多心力，从而专注于问题本身。对金融行业而言，这意味着成本降低与效率提升。读者不难发现，Python能在金融界迅速地流行开来，其来有自。 总之，从理论与实务结合的角度，本书不论对于学者或金融行业的专业人员，都是一本难得一见、不可或缺的参考书。*后提醒读者，本书并不是入门书籍。为了能够更好地理解本书的内容，我们建议读者具有与下列书籍同等的背景知识：John Hull的Options, Futures, and Other Derivatives，Steven E．Shreve的Stochastic Calculus for Finance，以及Umberto Cherubini和Giovanni Della Lunga的Fourier Transform Methods in Finance一书。

Python金融衍生品大数据分析:建模.模拟.校准与对冲 作者简介

作者简介 Yves Hilpsch Python Quants（德国）股份有限公司的创始人和任事股东，也是Python Quants（纽约）有限责任公司的共同创办人。该集团提供基于Python的金融和衍生品分析软件以及与Python及金融相关的咨询、开发和培训服务。Yves Hilpsch还是Python for Finance（《Python金融大数据分析》）一书的作者。 译者简介 蔡立耑 美国伊利诺伊大学金融硕士，华盛顿大学经济学硕士、博士。熟悉行为金融与量化投资。在金融、计算机等领域的学术、实战经验丰富。

商品评论(0条)
写书评 赚书币
暂无评论……
书友推荐
本类畅销
编辑推荐
返回顶部
新手上路
新用户指引
注册用户 更改注册信息
购物常见问题
关于特价书的常见问题
购买问题
订单跟踪
付款方式
账户余额  申请提现
配送方式及费用、范围
集团购买
售后服务
退换货流程
投诉与建议
特色服务
会员等级与书币
中图网书馨卡
邀请好友购买返10元礼包
其他信息
本站简介
联系我们
招聘英才
网站联盟
友情链接
微信公众号
中图网微信
中图网微博
中图网微博
手机中图网
手机中图网
中图网
诚信认证 电子商务诚信单位认证

京ICP备09013606号-3京信市监发[2002]122号海淀公安分局备案编号：1101083394

营业执照出版物经营许可证 京出发京批字第直110071

在线客服