Implementing Models of Financial Derivatives

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出版者:John Wiley & Sons
作者:Nick Webber
出品人:
页数:696
译者:
出版时间:2011-2-18
价格:GBP 62.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9780470712207
丛书系列:
图书标签:
  • 金融
  • VBA
  • Finance
  • 金融衍生品
  • 期权定价
  • 利率模型
  • 蒙特卡洛模拟
  • 有限差分法
  • 金融工程
  • 量化金融
  • 风险管理
  • 数学金融
  • 投资银行
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具体描述

A practical, step-by-step introduction to the design of pricing engines with VBA This book teaches students and practitioners the numerics and design of a powerful pricing tool in VBA. It leads the reader through the basics of VBA, from simple procedural code to the advanced design of systems and object-style applications. It also covers Monte Carlo and lattice methods and their implementation in VBA. Full implementation methods and code are provided for all methods discussed, making this an invaluable guide for portfolio managers, risk managers, and fund managers. Nick Webber (Warwick, UK) is a lecturer in Finance at Warwick Business School. He specializes in interest rate modeling and computational finance.

好的,这是一份图书简介,内容不涉及《Implementing Models of Financial Derivatives》这本书,而是专注于一个全新的、涵盖金融工程、量化分析与金融市场实践的领域。 --- 书名:《结构化金融工程与风险管理:从理论模型到实战应用》 图书简介 在瞬息万变的全球金融市场中,金融工程已不再是少数精英的专属工具,而是驱动现代金融体系高效运转的核心动力。本书《结构化金融工程与风险管理:从理论模型到实战应用》旨在为金融从业者、高级学生及量化研究人员提供一套全面、深入且高度实用的知识框架,用以驾驭复杂的金融衍生品市场、构建稳健的投资策略,并进行精密的风险度量与对冲。 核心内容聚焦:超越基础模型,深入实战机制 本书避免了对基础期权定价模型(如Black-Scholes-Merton)的冗余叙述,而是将重点放在了现代金融实践中那些决定盈亏的关键环节:模型的选择、校准、实施与风险对冲的动态过程。 我们坚信,一个优秀的金融工程师不仅要理解公式的推导,更要精通如何在真实世界的数据噪声、流动性约束和交易成本的影响下,将理论模型转化为可执行的交易信号和风控策略。 第一部分:现代金融建模的范式转移 本部分探讨了金融模型从静态到动态、从简单到复杂的演变路径。 1. 随机过程的深入应用: 我们将详细考察更贴合市场现实的随机过程,如跳跃扩散模型(Jump-Diffusion Models)如何捕捉市场突发事件的影响,以及Heston随机波动率模型的实证校准与应用。重点分析模型的平价约束(Arbitrage-Free Constraints)在构建复杂结构产品时的重要性。 2. 利率模型的精细化处理: 深入探讨短率模型(如Hull-White、CIR)与远期率模型(如Libor Market Model, LMM)的内在联系与转换机制。本书特别关注如何使用LMM进行通胀挂钩产品(Inflation-Linked Products)和抵押贷款支持证券(MBS)的定价和曲线拟合,这些往往是传统模型难以准确捕捉的领域。 3. 路径依赖性与蒙特卡洛模拟的优化: 对于路径依赖型衍生品(如亚式期权、障碍期权),本书提供了高效的蒙特卡洛模拟技术,包括方差缩减方法(如控制变量法、重要性抽样)和准蒙特卡洛序列(Quasi-Monte Carlo)的引入,以确保定价的准确性和计算效率。 第二部分:量化交易与策略实现 本部分是连接理论与市场表现的关键桥梁,重点在于如何将模型嵌入实际的交易系统。 1. 因子模型的构建与投资组合优化: 我们将构建多层级的因子模型,不仅限于传统的宏观经济或风格因子(如价值、动量),更侧重于流动性因子、尾部风险因子的识别与量化。在此基础上,介绍约束优化(Constrained Optimization)技术,用于构建在特定风险预算下表现最优的投资组合。 2. 高频数据处理与微观结构影响: 针对现代市场中高频数据的挑战,本书探讨了如何从Level II/III行情中提取隐含波动率和流动性溢价。重点阐述订单簿不平衡(Order Book Imbalance)如何作为短周期预测信号被整合到期权做市策略中。 3. 算法执行与滑点分析: 策略的成功不仅依赖于好的入场点,更依赖于有效的执行。我们将分析各种交易算法(如VWAP, TWAP, 订单切分算法)的局限性,并详细介绍市场冲击成本(Market Impact Cost)的计量模型,确保执行效率的最大化。 第三部分:全面风险管理与资本优化 在巴塞尔协议III及后续监管框架下,风险管理已上升为机构生存的核心议题。本书提供了先进的风险计量和对冲技术。 1. 动态Delta-Gamma对冲的现实局限与改进: 经典Delta对冲的假设在市场突变时极易失效。本书详述了如何结合Gamma剖面分析,设计更具鲁棒性的动态对冲策略,并引入成本优化对冲(Cost-Optimized Hedging),平衡对冲的频率与交易成本。 2. 信用风险与交易对手风险(CVA/DVA/FVA): 深入剖析信用风险在衍生品定价中的影响。本书详细演示了如何利用信用衍生品定价模型(如Jump-to-Default模型)来计算和对冲信用估值调整(CVA)。我们将通过案例分析,展示如何将资金成本调整(FVA)纳入整体定价框架,以满足新的监管要求。 3. 尾部风险计量与压力测试: 传统的VaR(Value at Risk)已不足以应对系统性风险。我们转向预期缺口(Expected Shortfall, ES)的计算,并展示如何利用Copula函数对多个风险因子之间的非对称依赖关系进行建模,从而进行更真实的压力测试和资本配置。 本书的独特性与适用对象 《结构化金融工程与风险管理》摒弃了纯粹的数学推导,专注于模型背后的金融直觉、计算实现(侧重于Python/C++的实现逻辑而非代码本身)以及对市场影响的深刻理解。它特别适合以下读者群体: 金融衍生品交易员和策略师: 学习如何将复杂模型转化为可交易的、具有成本效益的策略。 风险管理与合规专业人士: 掌握先进的风险计量技术(如ES、CVA)及其在监管报告中的应用。 金融工程与量化金融硕士/博士研究生: 作为高级课程的补充教材,提供从教科书理论到行业前沿实践的无缝衔接。 通过本书的学习,读者将能建立一个强大的、集理论深度、计算效率和市场适应性于一体的金融工程能力体系,从而在日益复杂的金融市场中占据竞争优势。

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读后感

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用户评价

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《Implementing Models of Financial Derivatives》这本书,在我看来,是一本真正能够连接理论与实践的桥梁。我一直对金融衍生品的定价理论充满热情,但常常发现,将这些抽象的数学模型转化为可以在实际交易中使用的工具,是一项极具挑战性的任务。这本书的书名明确地指出了其核心价值——“实现”,这让我对它充满了期待。我非常希望书中能够详细介绍各种类型的金融衍生品,比如股票期权、期货、掉期、权证等,并且深入剖析它们的定价模型,例如Black-Scholes模型、二叉树模型、蒙特卡洛模拟以及其他更高级的模型。我尤其期待书中能够提供具体、可执行的编程代码示例,并对代码的逻辑、算法的选择和优化有详尽的解释。例如,在实现期权定价时,如何选择合适的数值方法来处理美式期权或路径依赖期权?在实现掉期定价时,如何处理利率曲线和信用风险?我希望书中能够涵盖一些实际操作中的技巧,比如如何处理数据输入、如何进行模型验证、以及如何进行参数校准。此外,我也对书中是否会涉及一些高级话题,如风险对冲、投资组合优化等,感到非常好奇。这本书的出现,将极大地帮助我将理论知识转化为实实在在的技能,从而在金融建模领域获得更深的理解和更强的实践能力。

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《Implementing Models of Financial Derivatives》这个书名瞬间就抓住了我的眼球,尤其是我对金融衍生品及其背后的模型有着深深的求知欲。我一直认为,金融衍生品的世界充满了精妙的数学理论,但将这些理论转化为实际可用的工具,却是一个巨大的挑战。这本书似乎正是为了解决这个难题而生。我迫切地希望书中能够详细讲解如何从零开始构建各种衍生品定价模型,并将其转化为可执行的代码。我对书中关于蒙特卡洛模拟、有限差分法、二叉树模型等不同方法的实现细节特别感兴趣。例如,蒙特卡洛模拟在定价欧式期权和亚式期权时,其实现思路和关键步骤有什么不同?在实现复杂的欧式期权时,如何保证模拟结果的准确性和收敛速度?我希望书中能够提供具体的代码示例,并对代码的每一部分进行详尽的解释,包括算法的原理、数据结构的选用以及参数的设置。此外,我对于书中是否会涵盖一些更高级的衍生品,例如美式期权、障碍期权、复合期权等,以及它们的定价模型的实现,也充满了期待。对于我这样渴望深入了解金融建模并希望能够独立实践的读者来说,这本书无疑是宝贵的资源。它不仅能帮助我理解模型,更能教会我如何将理论转化为实际应用,从而在复杂的金融市场中游刃有余。

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对于《Implementing Models of Financial Derivatives》这本书,我的期待值非常高。作为一名在金融行业工作多年的专业人士,我深知理解衍生品定价模型和将其成功落地之间的巨大鸿沟。很多时候,即使我们对Black-Scholes模型、蒙特卡洛模拟等理论了如指掌,但在实际的编程实现过程中,会遇到各种各样意想不到的困难,比如数值精度问题、收敛速度、边界条件的处理等等。这本书的名字直接切中了我最关心的问题——“实现”。我非常好奇书中会详细介绍哪些衍生品,比如股票期权、利率掉期、信用衍生品等,以及它们各自的定价模型和实现方法。我希望书中能够提供清晰、可执行的代码片段,并且对代码的逻辑和算法有深入的解释。例如,在实现蒙特卡洛模拟时,如何生成高质量的随机数?如何优化模拟的效率?在实现偏微分方程方法时,如何选择合适的数值离散化技术?我特别希望书中能够涉及一些更复杂的衍生品,比如具有路径依赖性或提前行权特性的期权,它们的实现难度往往更大。此外,我希望书中也能提供一些关于模型校准和风险对冲的实践方法,毕竟,模型的价值最终体现在其能否帮助我们更有效地管理风险和进行投资决策。如果这本书能够提供一些关于如何应对模型风险和提高模型鲁棒性的见解,那将是锦上添花。

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《Implementing Models of Financial Derivatives》这本书的名字,让我看到了一个充满技术挑战和实践意义的方向。我长期以来对金融衍生品及其定价模型非常着迷,但往往是在理论知识的学习中遇到了瓶颈——如何将这些复杂的数学公式转化为能够实际运行的程序?这本书直击要害,承诺要教授“实现”的方法。我期待书中能够全面而深入地覆盖各种主流的衍生品,例如股票期权、商品期货、利率掉期、外汇远期等等,并且详细阐述它们各自的定价模型。我尤其希望看到书中能够提供多种实现方法的对比,比如基于Black-Scholes模型的解析解、基于二叉树模型的离散化方法、以及基于蒙特卡洛模拟的随机方法,并指导读者如何选择最适合特定场景的方法。对于编程实现,我希望书中能够提供清晰、简洁且高效的代码,并且对代码的每一行都进行详细的解释,包括所使用的编程语言、关键库的介绍以及算法的优化技巧。我非常好奇书中是否会涉及到一些更复杂的衍生品,比如带嵌入式期权或者有复杂支付条款的奇异期权,它们的实现无疑是极具挑战性的。同时,我也希望书中能够包含模型校准、参数敏感性分析以及风险对冲策略的实现方法,因为这些是模型在实际应用中不可或缺的部分。这本书的价值在于它能够帮助我将理论知识转化为可操作的技能,让我能够更自信地在金融领域进行建模和分析。

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《Implementing Models of Financial Derivatives》这本书的名字听起来就充满了挑战性,尤其是对于那些在金融领域摸索多年的从业者来说,如何将那些抽象的数学模型转化为实际可执行的代码,一直是一个令人头疼的问题。我一直对金融衍生品这个领域充满好奇,但总觉得理论知识过于庞大,而实际操作层面又缺少清晰的指导。这本书的出现,恰好填补了这一块空白。我尤其感兴趣的是书中对于不同类型衍生品定价模型的实现细节,比如期权、期货、掉期等等,它们各自的数学基础和算法实现上都有着微妙的差异,而这本书似乎能够提供一种系统性的方法来理解和构建这些模型。不仅仅是理论的堆砌,更重要的是如何通过编程语言,将这些复杂的公式转化为能够计算、分析和预测的工具。我期待书中能详细介绍一些常用的编程语言,例如Python或C++,以及它们在金融建模中的应用,特别是针对特定库和框架的介绍,例如NumPy, SciPy, Pandas,甚至是一些更专业的金融计算库。我很好奇作者是如何处理模型中的一些棘手问题,比如数值稳定性、精度要求以及在大规模数据上的计算效率。毕竟,在真实的金融市场中,交易的速度和准确性至关重要,任何微小的误差都可能导致巨大的损失。这本书是否会涉及到一些量化交易策略的实现,或者如何利用这些模型来评估和管理风险,也是我非常期待的。我相信,通过这本书的学习,我能够更深入地理解金融衍生品的内在价值,并且能够独立地开发和实现自己的金融模型,从而在复杂的金融市场中获得竞争优势。

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《Implementing Models of Financial Derivatives》这本书的名字,就如同它的内容一样,充满了吸引力和挑战。我一直对金融衍生品的世界充满好奇,但往往是在理论学习和实际操作之间感到无所适从。很多时候,即使我们能够理解那些精妙的数学公式,但当需要将其转化为实际可用的代码时,却常常感到力不从心。这本书的出现,恰好弥补了这一块重要的空白。我非常期待书中能够详细讲解如何实现各种主流衍生品的定价模型,例如欧式期权、美式期权、期货、远期、掉期等,并且能够提供不同实现方法的对比和分析。我尤其关注书中关于蒙特卡洛模拟、二叉树模型、有限差分法等数值方法的具体实现细节,以及如何在编程中处理模型的精度、效率和稳定性问题。例如,在实现蒙特卡洛模拟时,如何生成高斯分布的随机数?如何进行序列的相关性处理?在实现二叉树模型时,如何构建树结构?如何处理提前行权?这些都是我在实践中经常遇到的难点。我希望书中能够提供清晰、可复用的代码示例,并且对代码的每一部分都有详细的解释,帮助我理解其背后的逻辑。此外,我也期待书中能够涵盖一些更复杂的衍生品,例如路径依赖期权、奇异期权等,以及如何对模型参数进行校准和敏感性分析。这本书将是我掌握金融建模技能的得力助手。

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《Implementing Models of Financial Derivatives》这本书,以其直观且极具吸引力的书名,成功地吸引了我的注意力。作为一名对金融衍生品及其建模过程有着浓厚兴趣的读者,我深知理论知识的掌握仅仅是第一步,而将其转化为实际可操作的代码,才是真正能够发挥其价值的关键。这本书恰恰满足了这一需求。我满怀期待地希望书中能够全面而深入地讲解如何实现各种金融衍生品的定价模型。从最基础的欧式期权定价,到更为复杂的带有路径依赖性或提前行权特性的期权,再到各种类型的掉期和远期合约,我都希望能从中获得清晰的指导。我特别关注书中对于不同数值方法的实现细节,例如蒙特卡洛模拟、二叉树模型、有限差分法等,以及它们各自的优缺点和适用场景。我希望书中能够提供易于理解、高质量的代码示例,并且对代码的逻辑结构、算法效率、数值稳定性等方面进行深入的阐述。此外,我也对书中是否会涵盖一些实际操作中的重要环节,例如模型参数的校准、风险指标的计算(如Delta, Gamma, Vega)、以及基本的对冲策略实现,充满了期待。我相信,通过这本书的学习,我能够有效地将理论知识转化为实践技能,为我未来在金融建模和量化分析领域的深入探索打下坚实的基础。

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这本书《Implementing Models of Financial Derivatives》在我看来,不仅仅是一本技术手册,更是一扇通往金融建模艺术的大门。我一直认为,金融建模的核心在于将经济学原理、数学工具以及编程能力巧妙地融合在一起,而衍生品作为金融市场上最复杂、最活跃的金融工具之一,其模型实现更是对建模者能力的一大考验。这本书的题目直接点出了其核心价值——“实现”,这预示着它将不仅仅停留在理论层面,而是会深入到具体的代码实现细节。我特别关注书中对于不同衍生品定价方法的比较和分析,例如蒙特卡洛模拟、偏微分方程方法(如Black-Scholes模型)以及数值方法(如二叉树模型、有限差分法)等等,并且希望了解作者是如何在实际编程中对这些方法进行取舍和优化的。对于书中的案例研究,我也充满了期待。是否会选取一些实际的衍生品合约,例如股票期权、利率掉期、信用违约互换等,然后一步步地展示如何构建、实现和测试对应的定价模型?我很希望看到书中能够详细阐述代码的逻辑结构、算法的效率优化以及对各种边界条件的处理。此外,我对于书中是否会提及一些高级主题,比如美式期权、障碍期权、复合期权等非标准衍生品的定价实现,以及如何处理模型参数的校准和敏感性分析,都非常感兴趣。这本书的价值在于它能够帮助我将抽象的数学概念转化为可操作的金融工具,让我能够更自信地参与到金融衍生品的分析和交易中。

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《Implementing Models of Financial Derivatives》这本著作,我一直非常期待它的内容。作为一名对金融市场充满热情,同时又对量化分析和编程实践有着浓厚兴趣的学习者,我深知理解衍生品定价模型与成功实现它们之间存在的巨大差距。这本书的书名直接点出了其核心价值——“实现”,这意味着它将不仅仅停留在理论的陈述,而是会深入到如何将那些抽象的数学模型转化为可执行的代码。我尤其关注书中对于不同类型衍生品定价方法的详细介绍和实现,例如,对于欧式期权,书中会如何讲解Black-Scholes模型及其代码实现?对于具有提前行权特征的美式期权,书中会采用何种数值方法,例如二叉树模型或有限差分法,并且如何进行有效的编程实现?我非常希望书中能够提供清晰、易懂的代码示例,并且对代码中的算法逻辑、数据结构以及参数选择有深入的解释。此外,我对书中是否会涵盖一些更复杂的衍生品,例如商品衍生品、利率衍生品、信用衍生品等,以及它们各自独特的定价模型和实现挑战,也充满了期待。同时,我也希望这本书能够提供一些关于模型校准、参数敏感性分析以及风险对冲策略的实现指导,因为这些都是衍生品模型在实际应用中至关重要的环节。我相信,通过这本书的学习,我能够将理论知识与实践技能相结合,从而在金融建模领域取得更大的进步。

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《Implementing Models of Financial Derivatives》这本书的名字,让我立刻联想到那些令人望而生畏的数学公式和复杂的算法。我一直对金融衍生品的世界抱有浓厚的兴趣,但很多时候,仅仅理解理论上的定价模型是不够的,更重要的是如何将这些模型付诸实践,让它们在实际交易中发挥作用。这本书恰好抓住了这个关键点,它承诺要教会读者如何“实现”这些模型,这意味着它将提供具体的代码示例和实现思路。我非常期待书中能够涵盖市面上主流的衍生品,例如股票期权、期货、远期、掉期等,并且详细介绍它们的定价模型,例如Black-Scholes模型、二叉树模型、蒙特卡洛模拟等等,并展示如何在编程中具体实现这些模型。我尤其关注书中对于模型参数的估计和校准,以及如何处理市场数据的不完整性和噪声。在金融领域,数据的质量和处理方式往往决定了模型的有效性。此外,我希望这本书能够提供一些关于模型验证和性能测试的指导,确保实现的模型是可靠和高效的。是否会涉及到一些关于风险管理和对冲策略的实现?比如如何利用模型来计算Delta、Gamma、Vega等风险指标,并将其应用于实际的风险管理中。总而言之,我希望这本书能够成为我的得力助手,让我能够将课堂上学到的理论知识,转化成能够解决实际问题的工具,并在竞争激烈的金融市场中立足。

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