Python金融衍生品大数据分析：建模、模拟、校准与对冲 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Python 在衍生工具分析领域占据重要地位，使机构能够快速、有效地提供定价、交易及风险管理的结果。《Python金融衍生品大数据分析：建模、模拟、校准与对冲》精心介绍了有效定价期权的四个领域：基于巿场定价的过程、完善的巿场模型、数值方法及技术。书中的内容分为三个部分。第一部分着眼于影响股指期权价值的风险，以及股票和利率的相关实证发现。第二部分包括套利定价理论、离散及连续时间的风险中性定价，并介绍Carr-Madan 和Lewis 这两种流行的傅里叶期权定价方法。最后，第三部分探究基于巿场定价的整个过程，以及定价奇异、复杂期权（衍生工具）所用的蒙特卡罗摸拟。
《Python金融衍生品大数据分析：建模、模拟、校准与对冲》兼具实用与学习价值，提供完整独立的Python 脚本、模块及5000 行以上代码。英文原书对应网站（Http://wiley.quant-platform.com）有书中所有代码及可立即执行的IPython Notebook。
《Python金融衍生品大数据分析：建模、模拟、校准与对冲》专门针对量化投资从业人员、交易员、风控经理等而写，也可作为各大高校、培训机构研究机构的优秀参考书。
作者简介
目录信息
1.1 基于市场的估价 1
1.2 本书的结构 1
1.3 为什么选择 Python 3
1.4 深入阅读 4
第 1 部分 市场 6
第 2 章 什么是基于市场的定价 6
2.1 期权及其价值 6
2.2 普通金融工具与奇异金融工具 10
2.3 影响股权衍生工具的风险 11
2.3.1 市场风险 11
2.3.2 其他风险 12
2.4 对冲 13
2.5 基于市场的定价过程 14
第 3 章 市场典型事实 15
3.1 简介 15
3.2 波动率、相关性 15
3.3 基本案例：正态收益率 17
3.4 指数和股票 21
3.4.1 典型事实 21
3.4.2 DAX 指数收益率 21
3.5 期权市场 25
3.5.1 买卖价差 25
3.5.2 隐含波动率曲面 27
3.6 短期利率 28
3.7 结论 31
3.8 Python 脚本 31
3.8.1 GBM 分析 31
3.8.2 DAX 分析 35
3.8.3 BSM 隐含波动率 36
3.8.4 EURO STOXX 50 隐含波动率 38
3.8.5 EURIBOR 分析 40
第 2 部分 理论定价 42
第 4 章 风险中性定价 42
4.1 简介 42
4.2 离散时间不确定性 43
4.3 离散市场模型 47
4.3.1 基本元素 47
4.3.2 基础定义 47
4.4 离散时间模型的主要结果 49
4.5 连续时间模型 53
4.6 总结 58
4.7 证明 59
4.7.1 引理 1 59
4.7.2 命题 1 59
4.7.3 定理 1 60
第 5 章 完全市场模型 62
5.1 简介 62
5.2 Black-Scholes-Merton 模型 62
5.2.1 市场模型 62
5.2.2 基本 PDE 63
5.2.3 欧式期权 64
5.3 BSM 模型的 Greeks 67
5.4 Cox-Ross-Rubinstein 模型 71
5.5 总结 74
5.6 证明及 Python 脚本 74
5.6.1 伊藤引理 74
5.6.2 BSM 期权定价的脚本 74
5.6.3 BSM 看涨期权 Greeks 脚本 78
5.6.4 CRR 期权定价脚本 81
第 6 章 基于傅里叶的期权定价 84
6.1 概述 84
6.2 定价问题 85
6.3 傅里叶变换 85
6.4 基于傅里叶的期权定价 87
6.4.1 Lewis（2001） 87
6.4.2 Carr-Madan（1999） 89
6.5 数值计算 91
6.5.1 傅里叶级数 91
6.5.2 快速傅里叶变换 94
6.6 应用 94
6.6.1 Black-Scholes-Merton（1973）模型 94
6.6.2 Merton（1976）模型 97
6.6.3 离散市场模型 97
6.7 总结 101
6.8 Python 脚本 101
6.8.1 使用傅里叶方法的 BSM 看涨期权定价 101
6.8.2 傅里叶级数 106
6.8.3 单位根 108
6.8.4 卷积 108
6.8.5 参数模块 109
6.8.6 卷积计算看涨期权价值 110
6.8.7 卷积期权定价 111
6.8.8 DFT 期权定价 111
6.8.9 DFT 速度检验 112
第 7 章 利用模拟的美式期权定价 114
7.1 概述 114
7.2 金融模型 114
7.3 美式期权定价 115
7.3.1 问题形式 115
7.3.2 定价算法 117
7.4 数值结果 118
7.4.1 美式看跌期权 118
7.4.2 美式空头秃鹰式价差 122
7.5 总结 122
7.6 Python 脚本 123
7.6.1 二项定价 123
7.6.2 LSM 蒙特卡罗定价 125
7.6.3 原始算法和对偶算法 126
第 3 部分 基于市场的定价 132
第 8 章 基于市场定价的第一个例子 132
8.1 概述 132
8.2 市场模型 132
8.3 定价 133
8.4 校准 133
8.5 模拟 134
8.6 总结 140
8.7 Python 脚本 140
8.7.1 数值积分定价 140
8.7.2 FFT 定价 142
8.7.3 根据三种到期日的期权报价校准模型 145
8.7.4 根据到期时间较短的期权报价校准模型 147
8.7.5 MCS 定价 150
第 9 章 一般市场模型 154
9.1 概述 154
9.2 框架 154
9.3 框架的特征 156
9.4 零息债券定价 157
9.5 欧式期权定价 158
9.5.1 PDE 方法 158
9.5.2 变换方法 160
9.5.3 蒙特卡罗模拟 161
9.6 总结 162
9.7 证明和 Python 脚本 162
9.7.1 伊藤引理 162
9.7.2 债券定价的 Python 脚本 163
9.7.3 欧式看涨期权定价的 Python 脚本 164
第 10 章 蒙特卡罗模拟 171
10.1 概述 171
10.2 零息债券定价 171
10.3 欧式期权定价 175
10.4 美式期权定价 180
10.4.1 数值结果 182
10.4.2 高准确性与低速度 185
10.5 总结 187
10.6 Python 脚本 188
10.6.1 一般零息债券定价 188
10.6.2 CIR85 模拟和定价 190
10.6.3 通过蒙特卡罗模拟对欧式期权自动定价 193
10.6.4 通过蒙特卡罗模拟对美式看跌期权自动定价 194
第 11 章 模型校准 202
11.1 概述 202
11.2 一般考量 202
11.2.1 为什么校准 202
11.2.2 模型的不同部分分别是什么角色 204
11.2.3 什么是目标函数 205
11.2.4 什么是市场数据 207
11.2.5 什么是最优化算法 208
11.3 短期利率部分的校准 208
11.3.1 理论基础 208
11.3.2 根据 Euribor 校准模型 209
11.4 股权部分的校准 212
11.4.1 傅里叶变换方法定价 212
11.4.2 根据 EURO STOXX 50 期权的报价进行校准 213
11.4.3 H93 模型校准 214
11.4.4 跳跃部分校准 214
11.4.5 BCC97 模型的完全校准 217
11.4.6 根据隐含波动率校准 218
11.5 总结 220
11.6 COX-INGERSOLL-ROSS 模型的 PYTHON 脚本 222
11.6.1 CIR85 模型校准 222
11.6.2 H93 随机波动率模型校准 225
11.6.3 隐含波动率的比较 228
11.6.4 模型跳跃扩散部分的校准 230
11.6.5 BCC97 完全模型的校准 233
11.6.6 根据隐含波动率校准 BCC97 模型236
第 12 章 一般模型框架下的模拟与定价 240
12.1 概述 240
12.2 模拟 BCC97 模型 240
12.3 股权期权定价 242
12.3.1 欧式期权 242
12.3.2 美式期权 244
12.4 总结 245
12.5 Python 脚本 245
12.5.1 模拟 BCC97 模型 245
12.5.2 MCS 法对欧式看涨期权定价 251
12.5.3 MCS 法对美式看涨期权定价 252
第 13 章 动态对冲 256
13.1 概述 256
13.2 BSM 模型对冲研究 257
13.3 BCC97 模型对冲研究 262
13.4 总结 265
13.5 Python 脚本 265
13.5.1 BSM 的 LSM Delta 对冲（单一路径）265
13.5.2 BSM 的 LSM Delta 对冲（多条路径）269
13.5.3 BCC97 中美式看跌期权的 LSM 算法 271
13.5.4 BCC97 的 LSM Delta 对冲（单一路径）277
第 14 章 摘要 280
附录 A 果壳里的 Python 281
A.1 Python 基础 281
A.1.1 安装 Python 包 281
A.1.2 Python 第一步 282
A.1.3 数组操作 286
A.1.4 随机数 289
A.1.5 绘图 289
A.2 欧式期权定价 291
A.2.1 Black-Scholes-Merton 方法 292
A.2.2 Cox-Ross-Rubinstein 方法 294
A.2.3 蒙特卡罗方法 299
A.3 金融选题 301
A.3.1 近似 301
A.3.2 最优化 303
A.3.3 数值积分 304
A.4 Python 进阶 305
A.4.1 类和对象 305
A.4.2 基本的输入输出 308
A.4.3 与电子表格交互 309
A.5 快速金融工程 311
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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评分
评分
用户评价
这本书给我最大的启发，是关于“风险”的重新定义。在金融衍生品的世界里，风险往往被简化为希腊字母所代表的静态敏感度。然而，这本书通过对复杂路径依赖产品和多因子模型的分析，强迫读者去思考那些隐藏在表面敏感度之下的、更深层次的、更难以量化的尾部风险。它不仅仅教授了如何计算 Delta、Gamma，更重要的是引导读者去思考，在市场剧烈波动时，这些参数本身是如何失效的，以及如何利用更稳健的模拟技术来预见这些失效点。这种对风险的全面、动态的审视态度，极大地拓宽了我对衍生品交易和投资组合管理的理解边界。它不是教你如何“套利”，而是教你如何“生存”下来，并且在复杂市场中保持对风险的主动控制权，这才是金融工程的真正精髓所在。
评分这本书的排版和结构设计也值得称赞，它没有像某些技术书籍那样让人在寻找关键信息时感到迷失。章节之间的逻辑递进非常清晰，从基础的定价框架到复杂的动态风险对冲策略，层次分明。尤其是在讨论蒙特卡洛模拟的部分，作者的讲解深入浅出，对于如何设计高效的模拟场景以避免方差过大，给出了非常实用的指导意见。我个人认为，对于那些希望快速掌握某一特定衍生品类别（比如信用衍生品或利率衍生品）的建模精髓的读者，可以直接跳到相应章节进行重点阅读，而不用担心因为缺乏前置知识而看不懂。整体阅读下来，感觉像是上了一堂高强度的、但又充满启发性的专业研讨课，知识密度极高，但吸收起来却并不费力。
评分这本厚重的书籍，光是翻阅时的质感就给人一种踏实可靠的感觉，仿佛握在手中的不仅仅是纸张和油墨，更是一种沉甸甸的知识积累。我之前对量化金融的了解大多停留在教科书上那些略显陈旧的理论框架，而这本书似乎在努力搭建一座连接理论与现实复杂性的桥梁。它并没有过多纠缠于那些已经被无数次论证过的基础概念，而是直接切入到如何将这些概念应用于现代金融市场中那些错综复杂的衍生品结构。我特别欣赏它在处理实际案例时那种不避讳复杂性的态度，很多时候，教科书为了简化问题会忽略掉一些关键的“噪音”，但这本书显然更关注如何在不完美的现实世界中构建出具有实际操作价值的模型。那种对细节的打磨，让人感觉作者是真正从市场的一线摸爬滚打出来的，而非仅仅坐在象牙塔里进行推演。那种务实的精神贯穿始终，让人在阅读时总有一种“原来如此”的豁然开朗，而不是“原来如此枯燥”的乏味。
评分从一个对冲基金分析师的角度来看，这本书的价值在于它对“校准”过程的深度剖析。在金融工程中，模型本身只是一个起点，如何让模型参数与市场实时数据相契合，才是决定盈亏的关键。这本书对各种校准算法的描述非常细致，它不仅列出了数学形式，更重要的是探讨了每种方法在计算效率、收敛性和鲁棒性方面的优缺点。在处理流动性较差或者结构更奇异的期权组合时，选择一个合适的校准策略至关重要，而书中对于不同市场环境下的策略选择建议，体现了作者对真实交易场景的深刻理解。它不是那种“写完公式就万事大吉”的理论书籍，而是坦诚地展示了在实际操作中，模型如何被“驯服”并投入使用的全过程，这对于风险管理部门的同仁来说，是不可多得的参考资料。
评分读完这书的某些章节，我深刻体会到作者在梳理复杂金融工具逻辑上的强大功力。金融衍生品的报价和风险管理，常常因为其内在的非线性特征和高维变量而让人望而却步。这本书的叙述方式非常巧妙，它没有采用那种堆砌数学公式的传统理工科风格，而是更侧重于解释“为什么”需要这些模型，以及“如何”在实践中对它们进行验证和调整。尤其是关于波动率曲面的拟合和动态调整部分，作者的处理方式明显比我之前接触到的任何资料都要来得灵活和贴近市场现状。它更像是一位经验丰富的导师，在手把手地教导你如何识别模型假设的局限性，并提供了一套清晰的工具箱来应对这些局限。这种教学相长的感觉，对于希望从理论使用者进阶到模型设计者的读者来说，无疑是极具价值的。
评分各位大佬，哪有有本书的相关代码，求一份。
评分不错，适合我这种半吊子选手。就是代码字有点小????
评分各位大佬，哪有有本书的相关代码，求一份。
评分有一半的篇幅是python code. 主要内容就是教你怎么用python 实现期权定价。衍生品主要是三种方法，一是解PDE，二是MCS，三是FT。很详细。
评分有用的工具书，需要常翻翻。
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