Derivatives Analytics with Python - PDF

Скачать полную версию книги "Derivatives Analytics with Python - PDF"

Derivatives Analytics with Python: Data Analysis, Models, Simulation, Calibration and Hedging by Yves Hilpisch
Повысьте эффективность анализа опционов и хеджирования, используя возможности языка Python

Книга "Аналитика деривативов с помощью Python" покажет вам, как реализовать рыночно согласованные подходы к оценке и хеджированию, используя передовые финансовые модели, эффективные численные методы и мощные возможности языка программирования Python. Это уникальное руководство предлагает подробные объяснения всей теории, методов и процессов, давая вам основу и инструменты, необходимые для оценки стоимости опционов на фондовые индексы с прочного фундамента. Вы сможете найти и использовать самодостаточные скрипты и модули Python и узнать, как применять Python для расширенного анализа данных и деривативов, пользуясь 5 000+ строками кода, которые предоставляются для воспроизведения представленных результатов и графиков. Охват включает анализ рыночных данных, оценку с учетом нейтрального риска, моделирование методом Монте-Карло, калибровку моделей, оценку и динамическое хеджирование с использованием моделей со стохастической волатильностью, скачкообразными компонентами, стохастическими короткими ставками и др. На сопутствующем сайте представлен весь код и блокноты IPython для немедленного выполнения и автоматизации.

Python завоевывает все большее место в аналитике деривативов, позволяя учреждениям быстро и эффективно предоставлять результаты анализа портфеля, торговли и управления рисками. Эта книга - руководство для профессионалов в области финансов по использованию возможностей Python для эффективной и результативной аналитики деривативов.

- Самостоятельно воспроизвести основные стилизованные факты рынков акций и опционов
- Применяйте методы преобразования Фурье и расширенное ценообразование Монте-Карло
- Калибровать передовые модели ценообразования опционов по рыночным данным
- Интегрируйте передовые модели и численные методы для динамического хеджирования опционов.

Последние разработки в экосистеме Python позволяют аналитикам реализовывать аналитические задачи так же эффективно, как на C или C++, используя при этом лишь десятую часть кода или даже меньше. Книга "Аналитика деривативов с помощью Python - анализ данных, модели, моделирование, калибровка и хеджирование" покажет вам все, что нужно знать, чтобы повысить эффективность вашей работы с деривативами и анализом рисков.


26
Просмотры
0
Лайкнули

Лицензии:

  • CC BY-NC-SA 3.0 PH
  • Ссылка автора не требуется

Поделиться в сетях

Информация о книге:

Комментарии (0) Добавить

Кликните на изображение чтобы обновить код, если он неразборчив
Комментариев пока нет. Ваш комментарий будет первым!