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使用Python进行衍生产品分析 - 数据分析,模型,模拟,校准和套期保值
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使用Python进行衍生产品分析 - 数据分析,模型,模拟,校准和套期保值
原标题: Derivatives Analytics with Python_ Data Analysis, Models, Simulation, Calibration and
概述 | Overview

使用Python进行衍生产品分析:数据分析,模型,模拟,校准和套期保值提供必要的背景信息,理论基础和数字工具,以实现股票指数期权的市场估值。除其他外,主题包括

股票和期权市场的风格化事实,风险中性估值,傅立叶变换方法,蒙特卡罗模拟,模型校准,估值和动态套期保值。本书中介绍的金融模型具有随机波动率,跳跃成分和随机短期利率等特征。该方法是实用的,因为所有重要方面都由一组自包含的Python脚本说明。


阅读本书的好处:


数据分析:了解如何使用Python进行数据和财务分析。自己重现股票和期权市场的主要风格事实。


模型:

从头开始学习风险中性定价技术,将傅里叶变换技术应用于欧洲期权,并将蒙特卡罗定价推广到美国期权。


模拟:蒙特卡罗模拟是衍生分析最强大,最灵活的数值方法。模拟具有跳跃,随机波动率和随机短期利率的模型。


校准:使用全局和局部优化技术(包括惩罚)来校准高级选项定价为不同罢工和到期日的期权市场报价的模型。


套期保值:了解如何结合先进的数字方法使用高级期权定价模型来动态对冲美式期权。


Python:所有结果,图形等通常都可以与本书附带的Python脚本一起重现。受益于超过5,500行代码。


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