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使用Python进行衍生工具分析:数据分析,模型,仿真,校准和对冲 
使用Python进行衍生工具分析:数据分析,模型,仿真,校准和对冲
类别 : 电子书
格式 : PDF
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概述

使用Python进行衍生工具分析向您展示如何使用高级财务模型,有效的数值技术以及Python编程语言的强大功能来实施与市场一致的估值和对冲方法。这本独特的指南提供了所有理论,方法和过程的详细说明,并为您提供了从稳固的基础上评估股票指数期权所必需的背景和工具。您将找到并使用独立的Python脚本和模块,并学习如何将Python应用于高级数据和派生分析,这是从提供的5,000多行代码中受益的,这些代码可帮助您重现显示的结果和图形。涵盖范围包括市场数据分析,风险中性评估,蒙特卡洛模拟,模型校准,评估,动态对冲,其模型具有随机波动性,跳跃成分,随机短期利率等。随附的网站提供了所有代码和IPython Notebook,可立即执行和自动化。

Python在衍生产品分析领域不断发展,使机构能够快速有效地交付投资组合,交易和风险管理结果。本书是金融专业人士的指南,旨在利用Python的功能进行有效的衍生工具分析。

  • 自己重现股票和期权市场的主要程式化事实
  • 应用傅立叶变换技术和先进的蒙特卡洛定价
  • 根据市场数据校准高级期权定价模型
  • 集成高级模型和数值方法以动态对冲期权

Python生态系统的最新发展使分析师能够像使用C或C ++一样执行分析任务,但仅使用十分之一甚至更少的代码。使用Python进行衍生工具分析—数据分析,模型,仿真,校准和对冲为您显示了增强衍生工具和风险分析工作所需的知识。

总目录

第一部分:市场

  • 什么是基于市场的估值
  • 市场程式化事实

第二部分:理论评估

  • 风险中性评估
  • 完整的市场模型
  • 基于傅立叶的期权定价
  • 通过模拟评估美式期权

第三部分:基于市场的估值

  • 市场估价的第一个例子
  • 通用模型框架
  • 蒙特卡洛模拟
  • 型号校准
  • 通用模型框架中的仿真和评估
  • 动态对冲

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