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深度學習
PYTHON金融數據分析 版權信息
- ISBN：9787519879495
- 條形碼：9787519879495 ; 978-7-5198-7949-5
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
PYTHON金融數據分析 本書特色
一句話推薦
本書以一種綜合的方式解釋了金融、數學和Python編程概念，從而使跨學科概念產生相互促進的作用。
編輯推薦
在當今時代，金融、數學和編程是有著內在聯系的。本書提供了針對這些學科的相關基礎內容，并介紹了在計算金融世界中入門所需的主要工具。
作為一本實用指南，本書所采用的方法是：使用數學概念作為學習金融思想和編程技術的共同背景，向讀者傳授金融經濟學的基本知識。本書由暢銷書《Python for Finance》作者Yves Hilpish所撰寫，以一種綜合的方式解釋了金融、數學和Python編程概念，從而使跨學科概念產生相互促進的作用。
專家推薦
“Yves將金融理論與數學以及編程聯系起來的方式非常出色。”
——Tomer Regev博士
PYTHON金融數據分析 內容簡介
在當今時代，金融、數學和編程是有著內在聯系的。本書提供了針對這些學科的相關基礎內容，并介紹了在計算金融世界中入門所需的主要工具。本書的主要內容有：運用數學知識，學習金融理論和Python編程的基礎。學習在計算金融中使用金融理論、金融數據建模，以及Python。利用簡單的經濟學模型，更好地理解金融的基本概念和Python編程概念。利用靜態和動態金融建模來解決金融中的基本問題，如定價、決策、均衡和資產分配等。學習對金融建模有用的Python軟件包的基礎知識，如NumPy、SciPy、Matplotlib和SymPy。
PYTHON金融數據分析 目錄
目錄
前言 1
目錄
第1 章 金融與Python 9
1.1 金融簡史10
1.2 金融的主要趨勢 11
1.3 四種語言的世界 13
1.4 本書的方法 13
1.5 Python 入門 .17
1.6 小結 .25
1.7 參考文獻26
第2 章 雙態經濟 27
2.1 經濟 .28
2.1.1 實物資產 .29
2.1.2 主體 29
2.1.3 時間 29
2.1.4 貨幣 30
2.2 現金流 31
2.2.1 回報 33
2.2.2 利息 34
2.2.3 現值 35
2.2.4 凈現值 36
2.3 不確定性37
2.4 金融資產40
2.5 風險 .41
2.5.1 概率測度 .41
2.5.2 期望 43
2.5.3 預期回報 .44
2.5.4 波動率 45
2.6 未定權益47
2.6.1 復制 50
2.6.2 套利定價 .53
2.6.3 市場完備性 55
2.7 阿羅- 德布魯證券 60
2.8 鞅定價 62
2.8.1 資產定價**基本定理 63
2.8.2 按期望定價 64
2.8.3 資產定價第二基本定理 65
2.9 均值- 方差投資組合 65
2.10 小結 71
2.11 更多資源 .71
第3 章 三態經濟 73
3.1 不確定性74
3.2 金融資產74
3.3 可達未定權益 .75
3.4 鞅定價 79
3.4.1 鞅測度 79
3.4.2 風險中立定價 81
3.5 超復制 82
3.6 近似復制86
3.7 資本市場線 88
3.8 資本資產定價模型 91
3.9 小結 .96
3.10 更多資源 .97
第4 章 優化和均衡 99
4.1 效用*大化 100
4.1.1 無差異曲線 . 103
4.1.2 適當的效用函數 104
4.1.3 對數效用 105
4.1.4 時間累積效用 . 107
4.2 預期效用. 110
4.2.1 *佳投資組合 . 113
4.2.2 時間累積期望效用 115
4.3 完全市場中的定價 . 117
4.3.1 套利定價 119
4.3.2 鞅定價 120
4.4 無風險利率 120
4.5 數值實例（I） . 121
4.6 不完全市場中的定價 125
4.6.1 鞅測度 127
4.6.2 均衡定價 128
4.7 數值實例（II） 130
4.8 小結 135
4.9 更多資源. 135
第5 章 靜態經濟 . 137
5.1 不確定性. 138
5.1.1 隨機變量 139
5.1.2 數值案例 140
5.2 金融資產. 142
5.3 未定權益. 145
5.4 市場完備性 146
5.5 資產定價的基本定理 150
5.6 Black-Scholes-Merton 期權定價 155
5.7 Black-Scholes-Merton 的完整性 . 159
5.8 Merton 跳擴散模型期權定價 161
5.9 代表主體定價 165
5.10 小結 167
5.11 更多資源 167
第6 章 動態經濟 . 169
6.1 二項式期權定價 . 170
6.1.1 基于Python 循環的模擬和評估 173
6.1.2 基于向量代碼的模擬和估值 177
6.1.3 速度比較 181
6.2 Black-Scholes-Merton 期權定價 . 183
6.2.1 股票價格路徑的蒙特卡洛模擬 184
6.2.2 歐式看跌期權的蒙特卡洛估價 188
6.2.3 美式看跌期權的蒙特卡洛估價 189
6.3 小結 190
6.4 更多資源. 191
第7 章 進一步探索 193
7.1 數學 193
7.2 金融理論. 194
7.3 Python 編程 198
7.4 Python 金融分析 . 198
7.4.1 金融數據科學 . 199
7.4.2 算法交易 200
7.4.3 計算金融 200
7.4.4 人工智能 201
7.4.5 其他資源 202
7.5 *后的話. 203
前言 1
目錄
第1 章 金融與Python 9
1.1 金融簡史10
1.2 金融的主要趨勢 11
1.3 四種語言的世界 13
1.4 本書的方法 13
1.5 Python 入門 .17
1.6 小結 .25
1.7 參考文獻26
第2 章 雙態經濟 27
2.1 經濟 .28
2.1.1 實物資產 .29
2.1.2 主體 29
2.1.3 時間 29
2.1.4 貨幣 30
2.2 現金流 31
2.2.1 回報 33
2.2.2 利息 34
2.2.3 現值 35
2.2.4 凈現值 36
2.3 不確定性37
2.4 金融資產40
2.5 風險 .41
2.5.1 概率測度 .41
2.5.2 期望 43
2.5.3 預期回報 .44
2.5.4 波動率 45
2.6 未定權益47
2.6.1 復制 50
2.6.2 套利定價 .53
2.6.3 市場完備性 55
2.7 阿羅- 德布魯證券 60
2.8 鞅定價 62
2.8.1 資產定價**基本定理 63
2.8.2 按期望定價 64
2.8.3 資產定價第二基本定理 65
2.9 均值- 方差投資組合 65
2.10 小結 71
2.11 更多資源 .71
第3 章 三態經濟 73
3.1 不確定性74
3.2 金融資產74
3.3 可達未定權益 .75
3.4 鞅定價 79
3.4.1 鞅測度 79
3.4.2 風險中立定價 81
3.5 超復制 82
3.6 近似復制86
3.7 資本市場線 88
3.8 資本資產定價模型 91
3.9 小結 .96
3.10 更多資源 .97
第4 章 優化和均衡 99
4.1 效用*大化 100
4.1.1 無差異曲線 . 103
4.1.2 適當的效用函數 104
4.1.3 對數效用 105
4.1.4 時間累積效用 . 107
4.2 預期效用. 110
4.2.1 *佳投資組合 . 113
4.2.2 時間累積期望效用 115
4.3 完全市場中的定價 . 117
4.3.1 套利定價 119
4.3.2 鞅定價 120
4.4 無風險利率 120
4.5 數值實例（I） . 121
4.6 不完全市場中的定價 125
4.6.1 鞅測度 127
4.6.2 均衡定價 128
4.7 數值實例（II） 130
4.8 小結 135
4.9 更多資源. 135
第5 章 靜態經濟 . 137
5.1 不確定性. 138
5.1.1 隨機變量 139
5.1.2 數值案例 140
5.2 金融資產. 142
5.3 未定權益. 145
5.4 市場完備性 146
5.5 資產定價的基本定理 150
5.6 Black-Scholes-Merton 期權定價 155
5.7 Black-Scholes-Merton 的完整性 . 159
5.8 Merton 跳擴散模型期權定價 161
5.9 代表主體定價 165
5.10 小結 167
5.11 更多資源 167
第6 章 動態經濟 . 169
6.1 二項式期權定價 . 170
6.1.1 基于Python 循環的模擬和評估 173
6.1.2 基于向量代碼的模擬和估值 177
6.1.3 速度比較 181
6.2 Black-Scholes-Merton 期權定價 . 183
6.2.1 股票價格路徑的蒙特卡洛模擬 184
6.2.2 歐式看跌期權的蒙特卡洛估價 188
6.2.3 美式看跌期權的蒙特卡洛估價 189
6.3 小結 190
6.4 更多資源. 191
第7 章 進一步探索 193
7.1 數學 193
7.2 金融理論. 194
7.3 Python 編程 198
7.4 Python 金融分析 . 198
7.4.1 金融數據科學 . 199
7.4.2 算法交易 200
7.4.3 計算金融 200
7.4.4 人工智能 201
7.4.5 其他資源 202
7.5 *后的話. 203
展開全部
PYTHON金融數據分析 作者簡介
Yves J. Hilpisch博士是The Python Quants的創始人和首席執行官，該組織致力于將開源技術用于金融數據科學、人工智能、算法交易和計算金融。他也是The AI Machine的創始人和首席執行官，該公司專注于通過一個專有的戰略執行平臺進行人工智能驅動的算法交易。
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