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Python金融衍生品大数据分析:建模、模拟、校准与对冲

12/19/2018 11:23:38 PM 人评论

适读人群 :本书专门针对量化投资从业人员、交易员、风控经理等而写,也可作为各大高校、培训机构、研究机构的优秀参考书。阅读本书读者可掌握: 基于巿场的定价 风险中性定价 离散巿场模型 Black-Scholes-Merton 模型 傅里叶期权定价 美式期权定价 随机波

Python金融衍生品大数据分析:建模、模拟、校准与对冲

Python金融衍生品大数据分析:建模、模拟、校准与对冲

编辑推荐

适读人群 :本书专门针对量化投资从业人员、交易员、风控经理等而写,也可作为各大高校、培训机构、研究机构的优秀参考书。
  

阅读本书读者可掌握:

基于巿场的定价

风险中性定价

离散巿场模型

Black-Scholes-Merton 模型

傅里叶期权定价

美式期权定价

随机波动率与跳跃扩散模型

模型校准

数值模拟与定价

内容简介

  

Python在数据分析领域得到了越来越广泛的应用。第一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。最后第三部分介绍市场估值工作的整个过程。

作者简介

  作者Yves Hilpsch是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。

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