Python金融衍生品大数据分析 ([德] Yves Hilpisch著)【简介_书评_在线阅读-pdf mobi epub】

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Python金融衍生品大数据分析 本书信息

作者: [德] Yves Hilpisch
出版社: 电子工业出版社
副标题: 建模、模拟、校准与对冲
原作名: Derivatives Analytics with Python: Data Analysis, Models, Simulation, Calibration and Hedging
译者: 蔡立耑
出版年: 2017-8
页数: 340
定价: 99.00元
装帧: 平装
ISBN: 9787121313363

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  • Python金融衍生品大数据分析 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 74
    5.6.1 伊藤引理 74
    5.6.2 BSM 期权定价的脚本 74
    5.6.3 BSM 看涨期权 Greeks 脚本 78
    5.6.4 CRR 期权定价脚本 81
    第 6 章 基于傅里叶的期权定价 84
    6.1 概述 84
    6.2 定价问题 85
    6.3 傅里叶变换 85
    6.4 基于傅里叶的期权定价 87
    6.4.1 Lewis(2001) 87
    6.4.2 Carr-Madan(1999) 89
    6.5 数值计算 91
    6.5.1 傅里叶级数 91
    6.5.2 快速傅里叶变换 94
    6.6 应用 94
    6.6.1 Black-Scholes-Merton(1973)模型 94
    6.6.2 Merton(1976)模型 97
    6.6.3 离散市场模型 97
    6.7 总结 101
    6.8 Python 脚本 101
    6.8.1 使用傅里叶方法的 BSM 看涨期权定价 101
    6.8.2 傅里叶级数 106
    6.8.3 单位根 108
    6.8.4 卷积 108
    6.8.5 参数模块 109
    6.8.6 卷积计算看涨期权价值 110
    6.8.7 卷积期权定价 111
    6.8.8 DFT 期权定价 111
    6.8.9 DFT 速度检验 112
    第 7 章 利用模拟的美式期权定价 114
    7.1 概述 114
    7.2 金融模型 114
    7.3 美式期权定价 115
    7.3.1 问题形式 115
    7.3.2 定价算法 117
    7.4 数值结果 118
    7.4.1 美式看跌期权 118
    7.4.2 美式空头秃鹰式价差 122
    7.5 总结 122
    7.6 Python 脚本 123
    7.6.1 二项定价 123
    7.6.2 LSM 蒙特卡罗定价 125
    7.6.3 原始算法和对偶算法 126
    第 3 部分 基于市场的定价 132
    第 8 章 基于市场定价的第一个例子 132
    8.1 概述 132
    8.2 市场模型 132
    8.3 定价 133
    8.4 校准 133
    8.5 模拟 134
    8.6 总结 140
    8.7 Python 脚本 140
    8.7.1 数值积分定价 140
    8.7.2 FFT 定价 142
    8.7.3 根据三种到期日的期权报价校准模型 145
    8.7.4 根据到期时间较短的期权报价校准模型 147
    8.7.5 MCS 定价 150
    第 9 章 一般市场模型 154
    9.1 概述 154
    9.2 框架 154
    9.3 框架的特征 156
    9.4 零息债券定价 157
    9.5 欧式期权定价 158
    9.5.1 PDE 方法 158
    9.5.2 变换方法 160
    9.5.3 蒙特卡罗模拟 161
    9.6 总结 162
    9.7 证明和 Python 脚本 162
    9.7.1 伊藤引理 162
    9.7.2 债券定价的 Python 脚本 163
    9.7.3 欧式看涨期权定价的 Python 脚本 164
    第 10 章 蒙特卡罗模拟 171
    10.1 概述 171
    10.2 零息债券定价 171
    10.3 欧式期权定价 175
    10.4 美式期权定价 180
    10.4.1 数值结果 182
    10.4.2 高准确性与低速度 185
    10.5 总结 187
    10.6 Python 脚本 188
    10.6.1 一般零息债券定价 188
    10.6.2 CIR85 模拟和定价 190
    10.6.3 通过蒙特卡罗模拟对欧式期权自动定价 193
    10.6.4 通过蒙特卡罗模拟对美式看跌期权自动定价 194
    第 11 章 模型校准 202
    11.1 概述 202
    11.2 一般考量 202
    11.2.1 为什么校准 202
    11.2.2 模型的不同部分分别是什么角色 204
    11.2.3 什么是目标函数 205
    11.2.4 什么是市场数据 207
    11.2.5 什么是最优化算法 208
    11.3 短期利率部分的校准 208
    11.3.1 理论基础 208
    11.3.2 根据 Euribor 校准模型 209
    11.4 股权部分的校准 212
    11.4.1 傅里叶变换方法定价 212
    11.4.2 根据 EURO STOXX 50 期权的报价进行校准 213
    11.4.3 H93 模型校准 214
    11.4.4 跳跃部分校准 214
    11.4.5 BCC97 模型的完全校准 217
    11.4.6 根据隐含波动率校准 218
    11.5 总结 220
    11.6 COX-INGERSOLL-ROSS 模型的 PYTHON 脚本 222
    11.6.1 CIR85 模型校准 222
    11.6.2 H93 随机波动率模型校准 225
    11.6.3 隐含波动率的比较 228
    11.6.4 模型跳跃扩散部分的校准 230
    11.6.5 BCC97 完全模型的校准 233
    11.6.6 根据隐含波动率校准 BCC97 模型236
    第 12 章 一般模型框架下的模拟与定价 240
    12.1 概述 240
    12.2 模拟 BCC97 模型 240
    12.3 股权期权定价 242
    12.3.1 欧式期权 242
    12.3.2 美式期权 244
    12.4 总结 245
    12.5 Python 脚本 245
    12.5.1 模拟 BCC97 模型 245
    12.5.2 MCS 法对欧式看涨期权定价 251
    12.5.3 MCS 法对美式看涨期权定价 252
    第 13 章 动态对冲 256
    13.1 概述 256
    13.2 BSM 模型对冲研究 257
    13.3 BCC97 模型对冲研究 262
    13.4 总结 265
    13.5 Python 脚本 265
    13.5.1 BSM 的 LSM Delta 对冲(单一路径)265
    13.5.2 BSM 的 LSM Delta 对冲(多条路径)269
    13.5.3 BCC97 中美式看跌期权的 LSM 算法 271
    13.5.4 BCC97 的 LSM Delta 对冲(单一路径)277
    第 14 章 摘要 280
    附录 A 果壳里的 Python 281
    A.1 Python 基础 281
    A.1.1 安装 Python 包 281
    A.1.2 Python 第一步 282
    A.1.3 数组操作 286
    A.1.4 随机数 289
    A.1.5 绘图 289
    A.2 欧式期权定价 291
    A.2.1 Black-Scholes-Merton 方法 292
    A.2.2 Cox-Ross-Rubinstein 方法 294
    A.2.3 蒙特卡罗方法 299
    A.3 金融选题 301
    A.3.1 近似 301
    A.3.2 最优化 303
    A.3.3 数值积分 304
    A.4 Python 进阶 305
    A.4.1 类和对象 305
    A.4.2 基本的输入输出 308
    A.4.3 与电子表格交互 309
    A.5 快速金融工程 311
    (收起)

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    总结

  • 本书豆瓣评分: 9.3 分,《Python金融衍生品大数据分析 》这本书,五星推荐!
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