金融中的计算方法（英文影印导读版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 阿里.赫萨 著

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• 金融
• 计算方法
• 数学金融
• 金融工程
• 量化金融
• 英文教材
• 影印版
• 导读
• 高等教育
• 金融模型

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111550785

版次：1

商品编码：12033195

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 国外实用金融统计丛书

开本：16开

出版时间：2017-01-01

用纸：胶版纸

页数：414

内容简介

　　《金融中的计算方法（英文影印导读版）》主要讲述如何运用数值方法解决复杂函数方程。本书的第1部分描述了大量衍生品在各种模型中的定价方法，回顾了不同市场下常见的资产模型建模过程，并对多种衍生品定价的数值逼近方法进行了实验。这些方法包括转换技术，诸如快速傅里叶变换、分形快速傅里叶变换、Fourier-cosine方法、鞍点法、扩散框架下的PDE以及带跳的PIDE的有限差分方法以及蒙特卡罗模拟等。第2部分侧重于实际市场中衍生品定价的基本步骤。作者讨论了如何通过调整模型参数使模型价格符合市场价格，其中还涵盖了各种滤波技术及其实现方法，并给出过滤技术和参数估计的例子。本书为读者准确模拟衍生品定价提供了有效的数值方法。 　　本书可作为金融工程专业高年级学生的教材，也可作为金融从业人员的参考书。

作者简介

　　Ali Hirsa 哥伦比亚大学和纽约大学柯朗数学研究所教授，作者在教授研究生课程时积累了丰富的经验，同时作者在投资银行和对冲基金的数量金融领域中也工作多年，有着丰富研究、交易经验。

目录

符号及缩写清单xv
图清单xvii
表清单xxi
前言xxv
致谢xxix
Ⅰ定价与估值1
1　随机过程及风险中性定价3
1.1　特征函数3
1.1.1　累积分布函数的特征函数4
1.1.2　随机变量矩的特征函数5
1.1.3　去中心化随机变量的特征函数5
1.1.4　Jensen不等式修正的计算6
1.1.5　对数鞅特征函数的计算6
1.1.6　指数分布7
1.1.7　Gamma分布8
1.1.8　Lévy过程8
1.1.9　标准正态分布8
1.1.10　正态分布9
1.2　资产定价的随机模型10
1.2.1　几何布朗运动—Black-Scholes模型10
1.2.1.1　随机微分方程10
1.2.1.2　Black-Scholes偏微分方程11
1.2.1.3　Log几何布朗运动的特征函数11
1.2.2　局部波动率模型—Derman模型和Kani模型11
1.2.2.1　随机微分方程11
1.2.2.2　广义Black-Scholes公式12
1.2.2.3　特征函数12
1.2.3　随机波动率下的几何布朗运动—Heston模型12
1.2.3.1　Heston随机波动率模型—随机微分方程12
1.2.3.2　Heston模型—Log资产价格的特征函数12
1.2.4　混合模型—随机局部波动率（SLV）模型18
1.2.5　带均值回归的几何布朗运动—Ornstein-Uhlenbeck过程19
1.2.5.1　Ornstein-Uhlenbeck过程—随机微分方程19
1.2.5.2　Vasicek模型20
1.2.6　Cox-Ingersoll-Ross 模型21
1.2.6.1　随机微分方程21
1.2.6.2　积分特征函数21
1.2.7　Variance Gamma模型21
1.2.7.1　随机微分方程22
1.2.7.2　特征函数23
1.2.8　CGMY模型24
1.2.8.1　特征函数25
1.2.9　正态逆高斯模型25
1.2.9.1　特征函数25
1.2.10　带随机抵达（VGSA）的Variance Gamma模型25
1.2.10.1　随机微分方程26
1.2.10.2　特征函数26
1.3　不同测度下的衍生品定价27
1.3.1　风险中性测度下的资产定价27
1.3.2　概率测度变换28
1.3.3　远期测度下的资产定价29
1.3.3.1　利率下限/上限定价30
1.3.4　互换测度下的定价31
1.4　衍生品的种类32
习题33
2　应用变换技术对衍生品定价35
2.1　应用傅里叶变换对衍生品定价35
2.1.1　看涨期权定价36
2.1.2　看跌期权定价39
2.1.3　积分定价的评估41
2.1.3.1　数值积分41
2.1.3.2　快速傅里叶变换42
2.1.4　快速傅里叶变换的实现43
2.1.5　阻尼因子α43
2.2　分形快速傅里叶变换47
2.2.1　分形快速傅里叶变换的构造50
2.2.2　分形快速傅里叶变换的实现52
2.3　应用Fourier-Cosine（COS）方法对衍生品定价54
2.3.1　COS方法55
2.3.1.1　任意函数的余弦级数展式55
2.3.1.2　用特征函数表示余弦级数的系数56
2.3.1.3　COS期权定价57
2.3.2　不同收益的COS期权定价法57
2.3.2.1　Vanilla期权的COS定价法58
2.3.2.2　数字期权的COS定价法59
2.3.3　COS方法的截断区域59
2.3.4　COS方法的数值计算结果59
2.3.4.1　几何布朗运动（GBM）59
2.3.4.2　Heston随机波动率模型60
2.3.4.3　Variance Gamma（VG）模型61
2.3.4.4　CGMY模型62
2.4　路径相关期权的Cosine定价法63
2.4.1　百慕大期权63
2.4.2　离散障碍期权65
2.4.2.1　数值计算—COS法与蒙特卡罗法65
2.5　鞍点法66
2.5.1　广义Lugannani-Rice近似67
2.5.2　期权定价的尾概率描述68
2.5.3　期权定价的Lugannani-Rice近似70
2.5.4　鞍点近似法的实现71
2.5.5　鞍点法的数值结果73
2.5.5.1　几何布朗运动（GBM）73
2.5.5.2　Heston随机波动率模型73
2.5.5.3　Variance Gamma模型74
2.5.5.4　CGMY模型75
2.6　应用傅里叶变换的平方期权定价76
习题78
3　有限差分介绍83
3.1　泰勒展式83
3.2　有限差分法85
3.2.1　显式差分离散化方法87
3.2.1.1　显式差分的算法89
3.2.2　隐式差分离散化方法89
3.2.2.1　隐式差分的算法91
3.2.3　Crank-Nicolson离散化方法92
3.2.3.1　Crank-Nicolson的算法95
3.2.4　多步法96
3.2.4.1　多步法的算法98
3.3　稳定性分析99
3.3.1　显式差分算法的稳定性102
3.3.2　隐式差分算法的稳定性103
3.3.3　Crank-Nicolson算法的稳定性103
3.3.4　多步法算法的稳定性104
3.4　有限差分的导数逼近：广泛逼近104
3.5　矩阵方程的解法106
3.5.1　三对角线矩阵的解法106
3.5.2　五对角线矩阵的解法108
习题110
案例分析113
4　应用PDEs数值解的衍生品定价115
4.1　广义Black-Scholes偏微分方程下的期权价格117
4.1.1　显性离散化方法117
4.1.2　隐性离散化方法119
4.1.3　Crank-Nicolson离散化方法120
4.2　边界条件及临界点121
4.2.1　边界条件的实现121
4.2.1.1　Dirichlet边界条件122
4.2.1.2　Neumann边界条件122
4.2.2　确定性跳跃条件的实现125
4.3　非均匀网格点126
4.3.1　坐标变换127
4.3.1.1　坐标变换后的Black-Scholes偏微分方程129
4.4　维度下降法130
4.5　扩散条件下路径依赖的期权定价131
4.5.1　百慕大期权131
4.5.2　美式期权133
4.5.2.1　百慕大式逼近133
4.5.2.2　带合成分红过程的Black-Scholes偏微分方程134
4.5.2.3　Brennan-Schwartz 算法135
4.5.3　障碍期权138
4.5.3.1　一次性敲出障碍期权140
4.5.3.2　一次性敲入障碍期权141
4.5.3.3　双重障碍期权141
4.6　正向偏微分方程141
4.6.1　Vanilla看涨期权142
4.6.2　下降敲出看涨期权143
4.6.3　上涨敲出看涨期权143
4.7　高维有限差分法146
4.7.1　Heston随机波动率模型146
4.7.2　Heston偏微分方程下的期权定价148
4.7.2.1　边界条件的实现153
4.7.3　交替方向隐式法（ADI）的算法156
4.7.3.1　Heston偏微分方程Craig-Sneyd算法的导数158
4.7.4　Heston偏微分方程161
4.7.5　数值结果及结论161
习题164
案例分析168
5　应用PIDEs数值解的衍生品定价171
5.1　PIDEs的数值解（一个广义示例）171
5.1.1　PIDE的导数172
5.1.2　离散化176
5.1.3　积分项的估计178
5.1.4　微分方程180
5.1.4.1　Neunann边界条件的实现183
5.2　美式期权184
5.2.1　Heaviside项—合成分红过程187
5.2.2　数值实验188
5.3　Lévy 过程的PIDE解190
5.4　正向PIDEs191
5.4.1　美式期权191
5.4.2　下降敲出和上涨敲出看涨期权194
5.5　g1和g2的计算198
习题199
案例分析200
6　衍生品定价的模拟方法203
6.1　 随机数的生成205
6.1.1　标准均匀分布205
6.2　各类分布样本206
6.2.1　逆变换法206
6.2.2　接受-拒绝法208
6.2.2.1　应用接受-拒绝法生成标准正态分布随机数211
6.2.2.2　应用接受-拒绝法生成泊松分布随机数212
6.2.2.3　应用接受-拒绝法生成Gamma分布随机数213
6.2.2.4　应用接受-拒绝法生成Beta分布随机数213
6.2.3　单变量标准正态分布随机数214
6.2.3.1　有理近似214
6.2.3.2　Box-Muller方法216
6.2.3.3　Marsaglia极方法217
6.2.4　多变量正态随机数218
6.2.5　Cholesky分解 219
6.2.5.1　有特定相关性的多变量分布模拟220
6.3　依赖模型222
6.3.1　满秩高斯Copula模型222
6.3.2　带高斯分布的Variance Gamma表示222
6.3.3　独立Lévy过程的混合线性模型222
6.4　布朗桥223
6.5　蒙特卡罗积分224
6.5.1　拟-蒙特卡罗方法227
6.5.2　拉丁超立方体抽样法228
6.6　随机微分方程的数值积分228
6.6.1　Euler算法229
6.6.2　Milstein算法230
6.6.3　Runge-Kutta算法230
6.7　不同模型下的SDEs模拟231
6.7.1　几何布朗运动231
6.7.2　Ornstein-Uhlenbeck过程232
6.7.3　CIR过程232
6.7.4　Heston随机波动率模型232
6.7.4.1　完全截断算法233
6.7.5　Variance Gamma过程234
6.7.6　带随机抵达（VGSA）的Variance Gamma过程236
6.8　输出/模拟 分析240
6.9　方差缩减技术241
6.9.1　控制变量法241
6.9.2　对偶变量法243
6.9.3　条件蒙特卡罗法244
6.9.3.1　条件蒙特卡罗法的算法245
6.9.4　重要性抽样法247
6.9.4.1　应用重要性抽样进行方差缩减248
6.9.5　分层抽样法249
6.9.5.1　观察与发现251
6.9.5.2　分层抽样法的算法 251
6.9.6　一般随机数253
习题254
Ⅱ 校准与估计259
7　模型校准261
7.1　校验方法263
7.1.1　一般方法264
7.1.2　加权最小二乘法264
7.1.3　正则化校验法264
7.2　单一资产模型的校准265
7.2.1　Black-Scholes 模型265
7.2.2　局部波动率模型266
7.2.2.1　欧式期权的正向偏微分方程267
7.2.2.2　局部波动率面的构造268
7.2.3　不变方差弹性（CEV）模型271
7.2.4　Heston 随机波动率模型272
7.2.5　混合模型—随机局部波动率（SLV）模型275
7.2.6　Variance Gamma模型276
6.2.7　CGMY模型277
7.2.8　带随机抵达的Variance Gamma模型277
7.2.9　Lévy过程281
7.3　利率模型282
7.3.1　短期利率模型285
7.3.1.1　Vasicek模型285
7.3.1.2　Vasicek模型下的价格互换287
7.3.1.3　替代的Vasicek模型校准288
7.3.1.4　CIR模型289
7.3.1.5　CIR模型下的价格互换292
7.3.1.6　替代的CIR模型校准293
7.3.1.7　Ho-Lee模型294
7.3.1.8　Hull-White（扩展的Vasicek）模型297
7.3.2　多因子短期利率模型297
7.3.2.1　多因子Vasicek模型298
7.3.2.2　多因子CIR模型298
7.3.2.3　CIR双因子模型校准299
7.3.2.4　CIR双因子模型下的价格互换299
7.3.2.5　替代的CIR双因子模型校准300
7.3.2.6　发现302
7.3.3　仿射期限结构模型303
7.3.4　远期利率模型（HJM）304
7.3.4.1　HJM模型的时间离散306
7.3.4.2　因子结构选择307
7.3.5　LIBOR 市场模型307
7.4　信用衍生品模型308
7.5　模型风险309
7.6　优化及优化方法312
7.6.1　网格搜索313
7.6.2　Nelder-Mead单纯形法314
7.6.3　遗传算法315
7.6.4　Davidson，Fletcher及Powell（DFP）方法316
7.6.5　Powell法316
7.6.6　对线性约束的输入应用去约束优化317
7.6.7　有限制条件问题的信任域方法318
7.6.8　期望最大化（EM）算法319
7.7　折现率曲线的构造319
7.7.1　LIBOR收益率320
7.7.1.1　单一利率的折现因子322
7.7.1.2　远期利率的折现因子322
7.7.1.3　互换利率的折现因子322
7.7.2　收益率曲线的构造323
7.7.2.1　曲线短端的构造323
7.7.2.2　曲线长端的构造325
7.7.3　折现率曲线构造的多项式样条方法326
7.7.3.1　Hermite差值法327
7.7.3.2　自然三次样条插值法328
7.7.3.3　张力样条插值法328
7.8　期权费的套利限制331

前言/序言

　　前言 　　“无论意欲取得任何进展，都始终非常有必要引入近似技术，也就是数值计算。因此，对复杂函数方程的数值计算方法再一次成为我努力研究的一个主要方向。事实上我对数值分析从未产生过这样的兴趣，同我这一代大多数的数学家一样，我也曾认为这是一项功利的研究。对数值解的研究被认为是无能数学家最后的救命稻草。然而事实是，一旦从事这一领域的研究，就很快意识到得出数值解比建立一般的存在性和唯一性定理会要求更强的能力和更深刻的理解。获得一个有效的算法比证明一个定理要更有难度。任何科学理论的最终目标都是具体的数字推导。”这是节取自理查德·贝尔曼的著作《飓风之眼》185页的一段话。考虑到量化金融的发展已经离不开计算（数值）技术以及近年来其在金融领域改革中的影响，引用这段话作为前言还是十分合适的。 　　在对大多数应用问题和物理现象的解释中，我们总是试图寻找一个接近真实解的近似值。因此，掌握一些计算方法或数值算法是必需的。在量化金融中，除了少数情况存在解析或半解析的解以外，我们通常使用近似值代替真实解。随着如今越来越复杂的金融产品的诞生，定量分析师、金融工程师和金融行业中其他的从业者特别需要稳健的数值解。计算金融研究领域已经在迅速发展，并且越来越复杂的金融产品和市场的发展也将会对数值方法提出更高的需求。 　　本书是基于我在哥伦比亚大学和纽约大学柯朗数学研究所使用的讲稿完善而成的。书中主题的选择受到了我在教学过程中学生和市场需求的影响。我的同事兼朋友Rama Cont，建议我将这些笔记整合为一部教科书并出版。 　　我们的目的是编写一本有关金融中的数值计算方法的教科书，全方位介绍金融衍生品合约和相关产品的定价方法，同时介绍一些算法、模拟、模型校准和各类实用的参数估计的例子。本书是针对金融工程或金融数学方向第一或第二年级研究生、量化分析人员、研究人员、模型实现技术专家和对这一领域感兴趣的读者编写的，宗旨是保持本书的自包含性和观点的独立性。 　　总体来说，我们不会在理论方面进行太多的正式讲述。本书的目的不在于从细节上研究随机微积分或者鞅定价，因为它们不是理解书中内容的先决条件。虽然在某些情况下有些理论是不可避免的，但我将尽可能给出足够的解释，以保证读者在不需要深入了解其背后理论或派生理论的前提下可以继续阅读。 　　本书由两部分组成。第一部分描述了各种衍生品合约定价的方法技术和各种模型及其过程的估计。在第二部分中，我们着重于模型校准、校准步骤、滤波和参数估计等方面。 　　第1章回顾了一些基本概念，主要涉及随机过程的特征函数。这一章展示了如何应用特征函数生成结果分布的矩以及如何派生出不同过程的特征函数。同时，书中还回顾了各类标准分布的特征函数。在这一章中我提供了一个独立的列表，其中包括一些从业者在衍生品定价模型中最常用的随机过程，但这还不是一份最全面的列表，它并不能覆盖在实际中使用到的每一个随机过程。在描述这些过程时，我们尽可能提供详细的数学描述，包括每一个分布的特征函数、存在的封闭形式以及存在封闭式的随机微分方程。最后，回顾了风险中性定价及测度变换。与标的资产的随机模型相结合后，这些理论构成了金融衍生品定价算法的基础。 　　第2~6章涵盖了多种衍生品合约定价的计算，包括(a)转换技术，(b)有限差分法求解偏微分方程和部分可积微分方程和(c)蒙特卡罗模拟。第2章讲述了一系列变换技术，其中包括快速傅里叶变换技术，分形快速傅里叶变换，Fourier-cosine(COS)方法和鞍点法。讨论了每种方法的利弊，并提供大量的交叉比较。第3章介绍了如何使用有限差分方法对偏微分方程进行数值求解，其重点是用几种最常用的有限差分技术求解偏微分方程，即显式的、隐式的、Crank-Nicolson和多步法等几种方法，并讨论了这些方法的稳定性以及偏微分方程离散化后生成的刚性矩阵的不同结构，并且提供了解决线性方程组的方法。同时，本章提供了一个通过有限差分进行导数逼近的通用方法。第4章利用第3章中介绍的有限差分法对Vanilla及奇异衍生品进行定价。其中，这类衍生品的价格是可以被诸如Black-Scholes模型、一维局部波动率模型、二维Heston随机波动率模型等偏微分方程模型表示的。讲述如何实现边界条件和运动边界，建立非均匀网格点和协调转换以及如何处理带跳的条件。第5章涵盖了通过有限差分技术对部分可积微分方程进行数值求解来对各类衍生品进行定价。介绍了出现在纯跳框架下的PIDE，例如方差伽马(VG)模型和CGMY模型。 　　对于闭合式、无特征函数、同时到期结算结构相当复杂的衍生品合约，例如非Markov过程，或者高维度的过程或模型，则利用蒙特卡罗模拟对其进行定价和估值。第6章讲述了蒙特卡罗模拟方法。讨论了不同的抽样方法和不同分布的抽样方法，同时也会涉及一部分蒙特卡罗积分和随机微分方程数值积分的内容。由于模拟时产生的方差会对结果的精确性造成影响，这一章也讲述了一些方差缩减技术来解决这一主要缺点，同时还深入研究了对一些纯跳过程的模拟。 　　本书的第二部分着重分析了实际市场中衍生品定价和估值的基本步骤。第7章讨论了如何通过调整模型参数。

《金融中的计算方法（英文影印导读版）》图书简介 引言 在瞬息万变的金融市场中，对复杂金融产品定价、风险管理以及投资组合优化的需求日益增长，这使得精确的计算和高效的算法成为金融从业者和研究人员不可或缺的工具。本书《金融中的计算方法（英文影印导读版）》正是应运而生，旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解和掌握现代金融理论背后的计算驱动力。本书并非简单罗列各种算法，而是着重于揭示这些计算方法如何被应用于解决金融领域的实际问题，强调理论与实践的紧密结合。 本书核心内容概览 本书的结构设计精巧，循序渐进，从基础的数值方法出发，逐步深入到复杂金融模型的求解。其核心内容涵盖了以下几个关键领域： 第一部分：基础数值方法与金融建模 在深入探讨金融特定应用之前，本书首先为读者奠定了坚实的数学与计算基础。这一部分重点介绍了一系列在金融计算中至关重要的数值技术。 数值积分与微分： 金融模型中经常需要计算期望值，而期望值往往需要通过积分来求解。本书将详细介绍如梯形法则、辛普森法则等数值积分方法，以及它们在计算期权价格、风险度量（如VaR）等方面的应用。同时，许多金融模型的演变涉及到微分方程，因此，数值微分方法（如有限差分法）的讲解也必不可少，它们是求解偏微分方程（PDEs）的基础。 方程求解： 许多金融问题归结为求解非线性方程，例如确定无风险利率或计算资产的某些特性。本书将介绍牛顿-拉夫逊法、二分法等经典方程求解技术，并探讨它们在金融模型中的实用性。 蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）： 蒙特卡洛方法以其灵活性和强大的处理高维问题的能力，在金融领域得到了广泛应用。本书将深入讲解蒙特卡洛模拟的基本原理，包括随机数生成、方差缩减技术，以及如何将其应用于衍生品定价、风险管理、投资组合模拟等方面。我们将看到，通过大量的随机抽样，可以逼近复杂的金融模型的期望值和概率分布。 有限差分法（Finite Difference Method - FDM）： 对于涉及偏微分方程的金融模型，如Black-Scholes模型，有限差分法是一种强大的数值求解工具。本书将详细介绍如何将连续的偏微分方程离散化，并在计算网格上进行求解，从而得到期权价格或其他金融变量的数值解。我们将探讨显式、隐式和Crank-Nicolson等不同差分格式的优缺点及其在金融问题中的应用。 第二部分：衍生品定价的计算方法 衍生品市场是金融领域中最为活跃和复杂的部分之一，对衍生品的精确定价是风险管理和交易策略制定的基石。本书的这一部分将重点关注如何利用计算方法来解决各种衍生品定价问题。 二叉树模型（Binomial Tree Models）： 作为一种离散时间模型，二叉树模型直观易懂，是理解期权定价动态过程的绝佳工具。本书将详细介绍如何构建二叉树模型，并求解欧式期权和美式期权的定价，同时探讨其在离散化时间轴上的局限性以及与连续时间模型的联系。 有限差分法在期权定价中的应用： 基于第一部分对有限差分法的讲解，本部分将具体展示如何利用FDM来求解Black-Scholes方程及其变种，从而对各种标准和奇异期权进行定价。我们将深入探讨边界条件的设置、网格的构建以及数值解的收敛性问题。 蒙特卡洛模拟在期权定价中的应用： 对于路径依赖型期权（path-dependent options）或含有多重随机因子的高维模型，蒙特卡洛模拟往往是唯一的有效定价工具。本书将详细介绍如何利用蒙特卡洛方法来模拟资产价格路径，并计算这些复杂期权的期望 payoff。我们将讨论不同类型的路径依赖期权（如亚式期权、回望期权）的定价策略。 偏微分方程（PDEs）的求解： 许多衍生品定价模型最终都可以归结为求解一个或一组偏微分方程。除了有限差分法，本书还会探讨其他求解PDEs的数值方法，以及它们在处理不同类型金融模型时的适用性。 第三部分：风险管理与投资组合的计算方法 在不确定性环境下，有效的风险管理和优化的投资组合配置是实现金融目标的关键。本书的第三部分将聚焦于如何运用计算技术来量化风险、评估投资组合表现，并进行投资决策。 风险度量（Risk Measurement）： 市场风险、信用风险等是金融机构面临的主要风险。本书将介绍一系列量化风险的指标，如VaR（Value at Risk）和CVaR（Conditional Value at Risk）。我们将探讨如何利用历史模拟法、参数法以及蒙特卡洛模拟法来计算这些风险度量，并分析其优缺点。 投资组合优化： 马科维茨的均值-方差优化是投资组合理论的基石。本书将介绍如何利用数值方法来求解优化问题，以找到最优的资产配置。我们将探讨在约束条件下（如最大化预期回报，最小化风险）如何使用二次规划等方法来确定投资组合的权重。 信用风险的计算方法： 信用风险的度量和管理同样至关重要。本书将介绍一些基本的信用风险模型，并探讨如何利用计算方法来模拟违约事件，计算违约概率，以及评估信用衍生品的价格。 高频交易与算法交易的计算需求： 随着金融市场的电子化和自动化程度的提高，高频交易和算法交易对计算速度和效率提出了极高的要求。本书将简要触及这些领域对算法和数据处理的特殊需求，并可能提及一些相关的计算优化技术。 本书的特点与价值 《金融中的计算方法（英文影印导读版）》的独特价值在于其以下几个方面： 理论与实践的有机结合： 本书不仅仅是枯燥的算法手册，而是将每一种计算方法置于具体的金融场景中进行讲解。读者将学会如何在实际问题中选择、应用和评估这些计算工具。 强调理解而非死记硬背： 编写风格注重概念的清晰阐释和逻辑推理，而非单纯罗列公式。力求让读者透彻理解每种方法的内在原理及其适用范围。 循序渐进的难度设计： 从基础的数值方法开始，逐步引入更复杂的金融模型和计算挑战，适合不同背景的读者。 英文影印导读版： 提供了原汁原味的英文原版内容，辅以导读性的讲解，帮助读者在学习金融计算知识的同时，提升英文阅读能力，更好地与国际金融前沿接轨。 广泛的应用前景： 本书内容涵盖了金融工程、量化投资、风险管理、金融科技等多个热门领域，为读者未来的职业发展奠定坚实的基础。 目标读者 本书适合以下人群阅读： 金融工程、金融数学、量化金融等专业的研究生和高年级本科生： 为他们提供深入的课程学习和研究的必备知识。 金融机构的从业人员： 包括交易员、风险经理、投资组合经理、量化分析师等，帮助他们提升计算能力，应对日益复杂的金融市场挑战。 对金融计算感兴趣的数学、计算机科学等相关专业人士： 为他们打开通往金融领域的大门，探索跨学科的应用。 结论 《金融中的计算方法（英文影印导读版）》是一本权威且实用的参考书，它系统地梳理了现代金融计算的核心方法，并通过丰富的案例和深入的分析，揭示了这些方法在解决实际金融问题中的强大威力。通过阅读本书，读者将能够建立起坚实的金融计算理论基础，掌握实用的分析工具，并在快速发展的金融行业中占据先机。本书不仅是一门课程的补充，更是一段通往金融领域深度探索的引路明灯。

评分☆☆☆☆☆

这本书以一种非常直观的方式，将原本抽象的金融概念与具体的计算方法联系起来。刚翻开，就被书中大量精美的图表和清晰的数学推导深深吸引。对于我这种数学基础不算特别扎实，但又对金融量化领域充满好奇的读者来说，这本影印版简直是一场及时雨。它不像某些教材那样上来就堆砌复杂的公式，而是循序渐进，从最基础的概率论、统计学原理开始，逐步深入到各种衍生品定价、风险管理等核心内容。我尤其喜欢它在讲解蒙特卡洛模拟、有限差分法等经典算法时，会结合实际的金融案例进行分析，比如期权定价、VaR计算等。这种“理论+实践”的学习方式，让我能够更好地理解算法背后的逻辑，而不只是死记硬背。而且，影印版的英文原文保留了原汁原味的风味，虽然阅读起来需要一些英文功底，但对于希望提升专业英文阅读能力的人来说，也是一个绝佳的练习机会。我感觉自己就像在一位经验丰富的金融工程师的指导下学习，每一步都踏实而有方向感。

评分☆☆☆☆☆

这本书提供了一个非常系统化的框架，用于理解和应用各种金融计算方法。我最欣赏的一点是，作者在介绍每一种计算方法时，都会先阐述其在金融领域解决的具体问题，然后才深入到数学原理和算法实现。这种“问题导向”的学习方式，让我能够清晰地看到每种方法的应用价值。书中对于一些经典金融衍生品，如股票期权、债券期权等的定价模型，都进行了详细的讲解，并且探讨了各种数值方法的优劣。我尤其受益于书中关于风险管理的部分，特别是对VaR（Value at Risk）和CVaR（Conditional Value at Risk）的计算方法的阐述，这对于我理解金融机构如何进行风险控制非常有帮助。这本书的英文版，让我有机会接触到最前沿的学术成果，并且通过其精准的表述，进一步提升了我的专业英语水平。它不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的导师，引导我一步步走向金融计算的精深领域。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的惊喜在于它对复杂金融模型的可解释性。以往阅读一些金融工程类的书籍，常常会遇到一些“黑箱”式的模型，让你难以理解其内在的逻辑。但这本书不同，它非常注重从基本原理出发，逐步构建起复杂的模型。例如，在讲解风险中性定价时，作者花了大量篇幅解释了概率测度、鞅等概念，并将其与期权定价紧密联系起来。这种深入浅出的讲解方式，让我能够真正理解模型背后的数学基础，而不仅仅是记住公式。此外，书中对不同算法的比较也非常有价值。它会分析不同方法的计算效率、精度以及对模型假设的敏感性，帮助读者在实际应用中做出更明智的选择。我特别喜欢它在章节末尾提出的“进一步阅读”建议，为我打开了更多深入探索的通道。作为一本影印版的导读，它在英文表达的准确性和专业性上都做得相当出色，让我能够更深刻地体会到原汁原味的学术思想。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编排结构非常清晰，每一章都围绕着一个特定的计算主题展开，并辅以丰富的例题和习题。我尝试着做了几道习题，发现它们的难度适中，既能检验我对知识点的掌握程度，又不会让人感到过于挫败。书中对一些高级的数值方法，如Black-Scholes模型、二叉树模型等，都进行了详尽的阐述，并且详细解释了它们的优缺点以及适用场景。这一点对于想要深入理解金融建模原理的读者来说至关重要。有时候，读一本好书不仅仅是获得知识，更是一种思维方式的启发。这本书就给了我这样的感觉。它教会我如何用数学的语言来描述和解决金融问题，如何通过严谨的计算来量化风险和预测未来。我特别欣赏书中对于算法实现的讨论，虽然不是直接的代码实现，但它提供的伪代码和算法流程图，让我对如何在编程中应用这些方法有了初步的认识。这本书的英文版，让我在接触最前沿的金融计算知识的同时，也磨练了自己的英文学术阅读能力，可谓一举两得。

评分☆☆☆☆☆

这本书的数学深度和广度都达到了一个相当高的水平，但令人称赞的是，它并没有因此而牺牲可读性。作者巧妙地将一些非常抽象的数学概念，例如随机微积分，通过金融学的语境进行解释，使得理解起来不再那么困难。书中涉及的计算方法非常全面，从基础的数值积分和求解线性方程组，到更高级的时间序列分析和最优化方法，几乎涵盖了金融计算的各个方面。我特别关注了关于利率模型的部分，书中对各种利率模型的推导和比较，让我对债券定价和风险管理有了更深入的理解。虽然这是一本英文影印版，但其清晰的逻辑结构和严谨的数学推导，使得即便是在阅读过程中遇到一些生词，也能够通过上下文和数学符号来理解其含义。我感觉这本书就像一个宝藏，每一次翻阅都能挖掘出新的知识点，它为我在金融建模领域打下了坚实的基础。