Structured Finance Modeling with Object-oriented VBA

Structured Finance Modeling with Object-oriented VBA pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:John Wiley & Sons
作者:Evan Tick
出品人:
页数:352
译者:
出版时间:2007-6-8
价格:GBP 47.50
装帧:Hardcover
isbn号码:9780470098592
丛书系列:
图书标签:
  • 投资银行
  • model
  • 结构化融资
  • VBA
  • 面向对象编程
  • 金融建模
  • Excel
  • 投资银行
  • 固定收益
  • 衍生品
  • 量化分析
  • 金融工程
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具体描述

A detailed look at how object-oriented VBA should be used to model complex financial structures This guide helps readers overcome the difficult task of modeling complex financial structures and bridges the gap between professional C++/Java programmers writing production models and front-office analysts building Excel spreadsheet models. It reveals how to model financial structures using object-oriented VBA in an Excel environment, allowing desk-based analysts to quickly produce flexible and robust models. Filled with in-depth insight and expert advice, it skillfully illustrates the art of object-oriented programming for the explicit purpose of modeling structured products. Residential mortgage securitization is used as a unifying example throughout the text.

《量化金融建模:基于Python与NumPy的实践指南》 简介: 在瞬息万变的金融市场中,精确、高效的量化建模能力已成为专业人士不可或缺的核心竞争力。本书《量化金融建模:基于Python与NumPy的实践指南》正是为致力于掌握前沿量化金融建模技术的您量身打造。本书将带领您深入探索使用Python这一强大的开源编程语言,并结合其核心科学计算库NumPy,来构建和实现各类复杂金融模型。 我们认识到,在金融分析、风险管理、投资组合优化以及衍生品定价等领域,传统的建模方法往往难以应对日益增长的数据量和复杂性。因此,本书将重点聚焦于如何利用Python的灵活性和NumPy的高性能数值计算能力,为您提供一套切实可行的建模框架和解决方案。 本书内容覆盖广泛,从基础的数值计算到高级的金融工程应用,循序渐进,确保读者能够逐步掌握精髓。我们将首先介绍Python及其在金融领域的核心优势,并在此基础上,深入讲解NumPy库在向量化计算、数组操作以及数学函数应用方面的强大功能,这是构建高效金融模型的基础。 随后,我们将应用这些基础知识,逐步构建一系列经典的金融模型。这包括但不限于: 资产定价模型: 从经典的Black-Scholes期权定价模型,到更复杂的蒙特卡洛模拟定价方法,我们将演示如何使用Python和NumPy来精确实现这些模型,并探讨其在不同市场条件下的适用性。 投资组合优化: 深入讲解均值-方差优化、Black-Litterman模型等经典投资组合理论,并展示如何利用Python进行组合的构建、回测和性能评估,以实现风险收益的最优化。 风险管理模型: 涵盖VaR(在险价值)、CVaR(条件在险价值)、压力测试等关键风险度量指标的计算与应用。您将学会如何利用Python捕捉和量化市场风险、信用风险等,并开发相应的风险管理工具。 时间序列分析与预测: 介绍ARIMA、GARCH等经典时间序列模型,并探索如何利用Python进行数据处理、模型拟合和未来走势预测,为交易决策和风险预警提供支持。 数值方法与算法: 讲解在金融建模中常用的数值积分、微分方程求解、优化算法等,并演示如何在Python中高效实现这些算法,以解决复杂的金融问题。 本书的显著特点在于其高度的实践导向。每一章都配有清晰的代码示例和详尽的解释,引导读者亲手编写代码,验证模型,并理解其内在逻辑。我们鼓励读者在实践中学习,通过修改参数、拓展模型来加深理解。此外,本书还将触及一些更前沿的金融建模主题,例如机器学习在金融领域的初步应用,为读者提供一个持续学习和探索的方向。 无论您是金融分析师、量化交易员、风险管理师,还是对金融科技充满热情的学生,本书都将是您提升专业技能、应对复杂金融挑战的得力助手。通过掌握本书所传授的知识和技能,您将能够更自信、更高效地运用Python和NumPy解决实际金融问题,并在竞争激烈的金融行业中脱颖而出。 准备好开启您的量化金融建模之旅了吗?《量化金融建模:基于Python与NumPy的实践指南》将是您不可或缺的指南。

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读后感

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用户评价

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初次翻阅这本书,最吸引我的是它对VBA面向对象编程范式的运用深度。在金融建模领域,特别是处理结构化产品这种涉及多层现金流、复杂触发条件和提前还款机制的场景时,传统的面向过程编程往往会导致代码冗余和维护灾难。这本书显然认识到了这一点,它试图用类(Classes)来封装不同的金融实体,比如贷款池、证券层级、甚至特定的违约事件。这种结构化的思考方式,对于需要长期维护和迭代复杂模型的建模师来说,简直是福音。我特别关注它如何处理数据输入和模型的耦合问题,理想情况下,它应该能提供一个清晰的数据接口,让业务人员可以安全地修改假设参数,而不会意外破坏底层的计算逻辑。如果这本书能清晰地展示如何设计一个健壮、可扩展的类库来管理整个结构化交易的生命周期,那么它绝对是领域内的里程碑式著作。

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这本书的语言风格和内容编排,透露出一种非常务实、不尚空谈的工程师气质。它没有花费大量的篇幅去复述金融理论的基本定义,而是直接切入建模实现的核心痛点。对我而言,这种效率至上、目标明确的写作方式极其对胃口。我关注的重点在于其提供的“模板”和“框架”的通用性。一个好的建模库不应该只能跑特定的一个案例,而应该是一套可以被迁移到不同资产类别(如RMBS、CMBS、CLO)的元结构。我希望书中能详细阐述如何设计那些可配置的“工厂”方法,用以实例化不同结构下的具体组件。如果它能提供一套完整的、从数据清洗到最终报告生成的端到端工作流示例,那将是对我们日常建模工作效率的巨大提升。

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作为一名在场外衍生品市场摸爬滚打了十多年的交易员兼模型验证师,我阅读技术书籍时最看重的是其对“边缘情况”和“异常处理”的覆盖程度。结构化金融的精髓就在于那些“如果……那么……”的复杂逻辑链条,比如次级损失的分配顺序、利率互换的修正条款,或者在极端市场压力下的流动性支撑机制。我非常好奇作者是如何在VBA这种相对受限的环境下,优雅地捕捉和量化这些非标准风险的。这本书的深度如果能触及到如何构建一个灵活的事件驱动系统来模拟这些动态变化,那它的实用价值将大大超越市面上大多数只关注净现值计算的教材。我期望它能揭示一些不为人知的VBA性能优化技巧,因为复杂的蒙特卡洛模拟一旦模型结构庞大,速度就是决定成败的关键。

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坦白讲,金融建模领域内关于Python和C++的库层出不穷,但我们仍然需要能够快速迭代和在传统金融机构内无缝集成的工具。VBA的普及性和易用性决定了它在快速原型设计和内部审计中的不可替代性。这本书的出现,无疑是对这个“被低估的”平台的一次强力支持。我希望它能展示出VBA在处理大型数据集时的潜力,也许是通过外部数据库接口(如ADO)与Excel的深度整合,以应对现代结构化交易规模日益扩大的趋势。我更关注的是它如何处理模型文档化和版本控制,因为一个没人能看懂的模型,无论计算多快都毫无意义。如果这本书不仅提供了代码,还提供了关于如何规范化工作流程的最佳实践,那它就不仅仅是一本技术手册,而是一份实用的团队协作指南了。

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这本书的封面设计和排版给我留下了非常深刻的印象,简洁而专业,一看就知道是为金融专业人士量身打造的深度工具书。虽然我还没有完全深入到每一个代码实现层面,但从目录结构和章节标题的组织来看,作者显然对结构化金融的复杂性和建模的实际需求有着深刻的洞察。它不是那种泛泛而谈的理论介绍,更像是一本手把手的实战手册,致力于将晦涩的金融衍生品和资产证券化结构转化为可操作、可验证的计算机模型。我特别期待它在风险模拟和情景分析部分能提供哪些创新的VBA解决方案,因为这正是日常工作中效率提升的关键所在。我希望它能提供足够详尽的函数库和对象定义指南,让我能快速构建起自己的模块化金融引擎,而不是仅仅停留在简单的电子表格计算层面。这本书的价值,我认为更多地体现在它如何桥接“理论知识”与“工程实践”之间的鸿沟,尤其是在VBA这个略显“老派”但依然高效的开发环境中。

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