具體描述
産品特色
編輯推薦
適讀人群 ：本書專門針對量化投資從業人員、交易員、風控經理等而寫，也可作為各大高校、培訓機構、研究機構的優秀參考書。閱讀本書讀者可掌握：
基於巿場的定價
風險中性定價
離散巿場模型
Black-Scholes-Merton 模型
傅裏葉期權定價
美式期權定價
隨機波動率與跳躍擴散模型
模型校準
數值模擬與定價
內容簡介
Python在數據分析領域得到瞭越來越廣泛的應用。第一部分著眼於風險對股市指數期權的價值、股票、利率的影響。第二部分介紹套利定價理論、離散時間內風險中性估值持續時間介紹瞭兩種流行的期權定價方法。最後第三部分介紹市場估值工作的整個過程。
作者簡介
作者Yves Hilpsch是Python Quants（德國）股份有限公司的創始人和任事股東，也是Python Quants（紐約）有限責任公司的共同創辦人。該集團提供基於Python的金融和衍生品分析軟件以及與Python及金融相關的谘詢、開發和培訓服務。Yves Hilpsch還是Python for Finance（《Python金融大數據分析》）一書的作者。
譯者蔡立耑
美國伊利諾伊大學金融碩士，華盛頓大學經濟學碩士、博士。熟悉行為金融與量化投資。在金融、計算機等領域的學術、實戰經驗豐富。
精彩書評
本書是Hilpisch 博士的另一大作，書中完整介紹瞭衍生工具分析及其Python實踐。
——Baruch金融工程副教授 Alain Ledon
這是一本關於股票衍生工具定價前沿的全麵性綜述，並從實務工作者的角度，巨細靡遺地介紹如何通過Python來實踐。
——Washington Square Technologies總裁、前摩根大通量化研究部門聯席主管 Mark Higgins博士
不論是學術界或金融産業，目前Python在量化金融中的應用分外熱絡。Yves 這本不朽的著作，以專傢的角度及教學的方式，引導讀者熟悉衍生工具定價的數學與數值方法，並通過Python編程加以實踐。我會將本書作為計算金融課程的標準教材。
——惠譽學習與倫敦大學學院數學係 Riaz Ahmad博士
每一個想認真在衍生工具平颱使用Python的業界人士必讀之書。書中包含復雜且前沿的衍生工具定價與量化對衝的Python實踐，行傢與學者必會贊賞Hilpisch博士擅於化繁為簡的能力。
——Asymmetric Return Capital公司創始人及CIO Bryan Wisk
目錄
第 1 章 快速導覽 1
1.1 基於市場的估價
1.2 本書的結構
1.3 為什麼選擇 Python
1.4 深入閱讀
第 1 部分 市場 6
第 2 章 什麼是基於市場的定價 6
2.1 期權及其價值
2.2 普通金融工具與奇異金融工具
2.3 影響股權衍生工具的風險
2.3.1 市場風險
2.3.2 其他風險
2.4 對衝
2.5 基於市場的定價過程
第 3 章 市場典型事實 15
3.1 簡介
3.2 波動率、相關性
3.3 基本案例：正態收益率
3.4 指數和股票
3.4.1 典型事實
3.4.2 DAX 指數收益率
3.5 期權市場
3.5.1 買賣價差
3.5.2 隱含波動率麯麵
3.6 短期利率
3.7 結論
3.8 Python 腳本
3.8.1 GBM 分析
3.8.2 DAX 分析
3.8.4 EURO STOXX 50 隱含波動率
3.8.5 EURIBOR 分析
第 2 部分 理論定價 42
第 4 章 風險中性定價 42
4.1 簡介
4.2 離散時間不確定性
4.3 離散市場模型
4.3.1 基本元素
4.3.2 基礎定義
4.4 離散時間模型的主要結果
4.5 連續時間模型
4.6 總結
4.7 證明
4.7.1 引理 1
4.7.2 命題 1
4.7.3 定理 1
第 5 章 完全市場模型 62
5.1 簡介
5.2 Black-Scholes-Merton 模型
5.2.1 市場模型
5.2.2 基本 PDE
5.2.3 歐式期權
5.3 BSM 模型的 Greeks
5.4 Cox-Ross-Rubinstein 模型
5.5 總結
5.6 證明及 Python 腳本
5.6.1 伊藤引理
5.6.2 BSM 期權定價的腳本
5.6.3 BSM 看漲期權 Greeks 腳本
5.6.4 CRR 期權定價腳本
第 6 章 基於傅裏葉的期權定價 84
6.1 概述
6.2 定價問題
6.3 傅裏葉變換
6.4 基於傅裏葉的期權定價
6.4.1 Lewis（2001）
6.4.2 Carr-Madan（1999）
6.5 數值計算
6.5.1 傅裏葉級數
6.5.2 快速傅裏葉變換
6.6 應用
6.6.1 Black-Scholes-Merton（1973）模型
6.6.2 Merton（1976）模型
6.6.3 離散市場模型
6.7 總結
6.8 Python 腳本
6.8.1 使用傅裏葉方法的 BSM 看漲期權定價
6.8.2 傅裏葉級數
6.8.3 單位根
6.8.4 捲積
6.8.5 參數模塊
6.8.6 捲積計算看漲期權價值
6.8.7 捲積期權定價
6.8.8 DFT 期權定價
6.8.9 DFT 速度檢驗
第 7 章 利用模擬的美式期權定價 114
7.1 概述
7.2 金融模型
7.3 美式期權定價
7.3.1 問題形式
7.3.2 定價算法
7.4 數值結果
7.4.1 美式看跌期權
7.4.2 美式空頭禿鷹式價差
7.5 總結
7.6 Python 腳本
7.6.1 二項定價
7.6.2 LSM 濛特卡羅定價
7.6.3 原始算法和對偶算法
第 3 部分 基於市場的定價 132
第 8 章 基於市場定價的第一個例子 132
8.1 概述
8.2 市場模型
8.3 定價
8.4 校準
8.5 模擬
8.6 總結
8.7 Python 腳本
8.7.1 數值積分定價
8.7.2 FFT 定價
8.7.3 根據三種到期日的期權報價校準模型
8.7.4 根據到期時間較短的期權報價校準模型
8.7.5 MCS 定價
第 9 章 一般市場模型 154
9.1 概述
9.2 框架
9.3 框架的特徵
9.4 零息債券定價
9.5 歐式期權定價
9.5.1 PDE 方法
9.5.2 變換方法
9.5.3 濛特卡羅模擬
9.6 總結
9.7 證明和 Python 腳本
9.7.1 伊藤引理
9.7.3 歐式看漲期權定價的 Python 腳本
第 10 章 濛特卡羅模擬 171
10.1 概述
10.2 零息債券定價
10.3 歐式期權定價
10.4 美式期權定價
10.4.1 數值結果
10.4.2 高準確性與低速度
10.5 總結
10.6.1 一般零息債券定價
10.6.3 通過濛特卡羅模擬對歐式期權自動定價
10.6.4 通過濛特卡羅模擬對美式看跌期權自動定價
第 11 章 模型校準 202
11.1 概述
11.2 一般考量
11.2.1 為什麼校準
11.2.2 模型的不同部分分彆是什麼角色
11.2.3 什麼是目標函數
11.2.4 什麼是市場數據
11.2.5 什麼是最優化算法
11.3 短期利率部分的校準
11.3.1 理論基礎
11.3.2 根據 Euribor 校準模型
11.4 股權部分的校準
11.4.1 傅裏葉變換方法定價
11.4.2 根據 EURO STOXX 50 期權的報價進行校準
11.4.3 H93 模型校準
11.4.4 跳躍部分校準
11.4.5 BCC97 模型的完全校準 2
11.4.6 根據隱含波動率校準
11.5 總結
11.6 COX-INGERSOLL-ROSS 模型的 PYTHON 腳本
11.6.1 CIR85 模型校準
11.6.2 H93 隨機波動率模型校準
11.6.3 隱含波動率的比較
11.6.4 模型跳躍擴散部分的校準
11.6.5 BCC97 完全模型的校準
11.6.6 根據隱含波動率校準 BCC97 模型
第 12 章 一般模型框架下的模擬與定價 240
12.1 概述
12.2 模擬 BCC97 模型
12.3 股權期權定價
12.3.1 歐式期權
12.3.2 美式期權
12.4 總結
12.5 Python 腳本
12.5.1 模擬 BCC97 模型
12.5.2 MCS 法對歐式看漲期權定價
12.5.3 MCS 法對美式看漲期權定價
第 13 章 動態對衝 256
13.1 概述
13.2 BSM 模型對衝研究
13.3 BCC97 模型對衝研究
13.4 總結
13.5 Python 腳本
13.5.1 BSM 的 LSM Delta 對衝（單一路徑）
13.5.2 BSM 的 LSM Delta 對衝（多條路徑）
13.5.3 BCC97 中美式看跌期權的 LSM 算法
13.5.4 BCC97 的 LSM Delta 對衝（單一路徑）
第 14 章 摘要 280
附錄 A 果殼裏的 Python 281
A.1 Python 基礎
A.1.1 安裝 Python 包
A.1.2 Python 第一步
A.1.3 數組操作
A.1.4 隨機數
A.1.5 繪圖
A.2 歐式期權定價
A.2.1 Black-Scholes-Merton 方法
A.2.2 Cox-Ross-Rubinstein 方法
A.2.3 濛特卡羅方法
A.3 金融選題
A.3.1 近似
A.3.2 最優化
A.3.3 數值積分
A.4 Python 進階
A.4.1 類和對象
A.4.2 基本的輸入輸齣
A.4.3 與電子錶格交互
A.5 快速金融工程
前言/序言
譯者序
自20世紀後期以來，衍生品市場蓬勃發展，成為金融創新的主流。作為金融産品的重要組成部分，衍生品強化瞭跨時間、跨空間的價格競爭，提高瞭資産配置的效率，在金融市場中扮演著舉足輕重的角色。一方麵，衍生品有助於價格發現，使得各類資産能夠更有效地被定價；另一方麵，衍生品也具有套期保值的功能，可以幫助投資者認識、分離各種風險構成，進而根據各種風險大小和個人偏好更有效地配置資金。衍生工具的定價及對衝（避險）一直是金融工程的核心內容。
然而，衍生品的定價與對衝並不是容易掌握的技術。首先，其相關理論較艱澀難懂，許多抽象的數學知識對不少人而言難以逾越。其次，現實世界顯然並不如理論假設那般完美，存在著各種各樣的問題，如何將理論應用於偏離假設的現實世界是一項頗具挑戰的任務。此外，衍生品定價與對衝的數值計算往往非常繁瑣；在實務中，沒有一定的編程能力難竟其功。
本書很大程度解決瞭上述典型的睏難。作者以其豐富的業界經驗及深厚的學識修養，清晰地錶達瞭衍生工具定價、模擬、校準及對衝方法，讓讀者得以全麵地瞭解衍生品相關的理論知識。而本書尤為齣色之處，更在於作者匠心獨運地將抽象的數學模型以Python實踐，並與巿場實際相結閤，因此對於實務工作者而言，閱讀本書後學習效率是立竿見影的。
值得一提的是，作者選擇Python作為實踐的編程語言，有其與時俱進的睿智。相較於C++、Java等語言，Python一個廣為人知的特色是簡單易學，即便非專業的程序員也能輕易上手。除此之外，Python平颱上纍積瞭相當完整的標準模塊和包，功能強大的非標準模塊和包更是無以計數，涵蓋範圍相當廣泛。這樣的環境對程序開發效率的提升不言可喻。Python還提供瞭豐富的API和工具，方便程序員在必要之時可以用其他語言來編寫擴充模塊，故有“膠水語言”之稱。再者，各種主要的操作係統都支持Python；Python程序往往不需要修改，便能同時在Linux與Windows平颱上執行，可移植性非常好。綜上所述，科學計算人員使用Python可以在很大程度上減少學習、處理編程細節的許多心力，從而專注於問題本身。對金融行業而言，這意味著成本降低與效率提升。讀者不難發現，Python能在金融界迅速地流行開來，其來有自。
總之，從理論與實務結閤的角度，本書不論對於學者或金融行業的專業人員，都是一本難得一見、不可或缺的參考書。最後提醒讀者，本書並不是入門書籍。為瞭能夠更好地理解本書的內容，我們建議讀者具有與下列書籍同等的背景知識：JohnHull的Options,Futures,andOtherDerivatives，StevenE．Shreve的StochasticCalculusforFinance，以及UmbertoCherubini和GiovanniDellaLunga的FourierTransformMethodsinFinance一書。
前言
這本書是我在公司工作、大學教書過程中，自己諸多活動及同事間互動衍生的産物。一方麵，在ThePythonQuantsGmbH公司，我們從事的領域包括金融工程、計算金融和Python編程；另一方麵，我在薩爾大學教數理金融學課程。
本書的目標讀者是那些對基於市場的期權評估實務，即透過單一數值與技術的實踐來完成工作感興趣的業界人士、研究人員與學生，也為那些想要瞭解Python如何應用於衍生品分析與金融工程的人士而作。然而，除瞭主要以實務與實踐為導嚮外，本書也提供瞭必要的理論基礎與數值工具。
Python在金融界、尤其是分析領域中的作用越來越不可小視，我希望本書能對此有所貢獻。如果您想要獲取本書附帶的Python腳本及IPython筆記，可以訪問http://wiley.quant-platform.com，注冊網站上的QuantPlatform，它允許用戶在瀏覽器上以互動與協作方式進行金融分析。更多的資源可以在http://derivatives-analytics-with-python.com上找到。您也應去http://dx-analytics.com網站上查看Python的開源庫DXAnalytics，它能夠用一種標準和可重復使用的方式，來實現本書展現的概念與方法。
此書的撰寫需要長時間的獨處，感謝我的傢人、尤其我的妻子Sandra的支持與理解。也要感謝我的同事MichaelSchwed一直以來的幫助與支持。同時，感謝AlainLedon與RiazAhmad的評論與反饋。在薩爾大學的課堂與研討會上，參與者的討論也對此書貢獻卓著。這本書的部分內容，也得益於這些年來我在各種各樣的Python及金融會議中的演講。
謹以此書獻給我可愛的兒子HenryNikolaus，我贊賞他那種直接的生活方式，以及對世界清晰的觀察。
YvesHilpisch
薩爾
用戶評價
這本書的標題本身就點明瞭其核心內容——金融衍生品、大數據分析、Python，以及最重要的四個環節：建模、模擬、校準與對衝。我之所以購買這本書，是希望能夠深入瞭解如何在實際的金融市場中，運用Python強大的數據處理和計算能力，來構建、驗證並最終應用於衍生品交易的各個環節。我特彆期待書中能夠詳細闡述如何利用Python實現復雜的衍生品定價模型，例如，如何使用濛特卡洛模擬來定價那些沒有解析解的奇異期權，並展示如何通過Python代碼來控製模擬的精度和速度。在“大數據分析”方麵，我期望能看到關於如何處理大規模市場數據的技術細節，比如如何利用Python庫（如Pandas, Dask, PySpark）進行高效的數據清洗、特徵提取和存儲，以及如何將這些大數據應用到模型的校準過程中，提高模型的準確性和魯棒性。關於“校準”，我希望書中能提供關於參數估計的各種方法（如最大似然估計、矩估計），以及如何用Python實現這些方法的優化算法，並對校準結果進行敏感性分析。然而，在閱讀過程中，我發現書中對於上述這些關鍵環節的論述，都顯得有些蜻蜓點水，未能提供足夠的細節和實際操作的指導，這讓我感到有些失望。
評分這本書的標題著實抓人眼球，讓我這種對金融衍生品和大數據分析都有濃厚興趣的讀者，立刻産生瞭想要深入瞭解一番的衝動。然而，在翻閱瞭部分章節後，我發現這本書似乎並沒有完全觸及我最期待的那些核心內容。我原本以為會看到關於構建復雜金融模型，比如布萊剋-斯科爾斯模型或更高級的濛特卡洛模擬在衍生品定價中的實際應用案例，並詳細解析其背後的數學原理和Python代碼實現。我也期待能學習到如何利用大數據技術，例如Hadoop或Spark，來處理海量的市場數據，提取有價值的特徵，並以此來優化模型參數。此外，對於模型校準的各種策略，例如最大似然估計、貝葉斯方法等，我希望書中能提供詳細的步驟和Python代碼示例，幫助我理解如何在實際交易環境中精確地調整模型以貼閤市場。更重要的是，書中對於如何將這些模型應用於實際的風險對衝操作，例如Delta對衝、Gamma對衝的實現路徑，也隻是一帶而過，未能深入探討。雖然書中提到瞭Python，但我感覺更多的是作為一種工具，而非深度結閤的分析框架。整體而言，這本書的覆蓋麵似乎偏嚮於概念性的介紹，而對於我這種希望通過實戰性內容來提升技能的讀者來說，深度和廣度上都還有很大的提升空間。
評分剛拿到這本書，就對其“建模、模擬、校準與對衝”幾個關鍵詞充滿瞭期待，特彆是“Python金融衍生品大數據分析”這樣的組閤，預示著這是一本能夠真正解決實際問題的技術指南。然而，在閱讀過程中，我發現書中對於“大數據”的闡述，更多的是停留在概念層麵，比如提到瞭數據的重要性，但缺乏對具體大數據處理框架（如分布式計算、雲存儲等）在金融衍生品分析中的實際應用詳解。我期望能夠看到如何利用Python生態中的大數據工具，例如Pandas、Dask、或者與Spark的集成，來處理TB甚至PB級彆的高頻交易數據，並從中挖掘齣不那麼顯而易見的模式。關於“校準”部分，雖然提及瞭一些理論，但對於如何自動化校準過程，以及如何處理校準過程中的不確定性，比如在市場劇烈波動時校準的魯棒性，書中並沒有給齣詳盡的指導。在“對衝”策略方麵，我本以為會看到利用Python進行各種復雜衍生品組閤的動態對衝仿真，並對衝策略的有效性進行量化評估，但書中對此的描述相對籠統，缺乏具體的量化模型和迴測框架。總的來說，這本書的亮點在於其主題的吸引力，但若想真正實現“大數據分析”的承諾，需要在數據處理、模型校準的實踐性以及對衝策略的量化實現上，做更深入的挖掘和展示。
評分作為一名希望將Python應用於金融衍生品分析的初學者，我一直在尋找一本能將理論與實踐相結閤的優秀書籍。這本書的書名《Python金融衍生品大數據分析：建模、模擬、校準與對衝》無疑具有極強的吸引力，讓我以為能獲得一套完整的實操框架。然而，在閱讀過程中，我發現書中對於“金融衍生品”的介紹，更多的是偏嚮於宏觀的市場和産品分類，而對於具體的期權、期貨、掉期等衍生品，其定價模型（如二叉樹模型、濛特卡洛模擬）的Python代碼實現，以及如何處理這些模型的細節，例如步長選擇、隨機數生成器的選擇等，都沒有進行深入的講解。我尤其期待能夠看到如何利用Python庫，如NumPy、SciPy、以及專門的金融計算庫，來構建和驗證這些模型。此外，“大數據分析”的部分，雖然提及瞭數據的重要性，但我認為書中對於如何從海量曆史和實時數據中提取有效信息，進行特徵工程，以及如何構建能夠處理高維度數據的機器學習模型，來預測市場波動或衍生品價格，缺乏具體的案例和代碼演示。書中對“校準”和“對衝”的討論，也相對淺顯，未能提供可供直接應用的算法和實現。
評分當我在書店看到《Python金融衍生品大數據分析：建模、模擬、校準與對衝》這本書時，它的標題立刻吸引瞭我。我一直在尋找一本能夠幫助我掌握如何利用Python進行金融衍生品分析的書籍，並且希望它能涵蓋從基礎建模到實際對衝的整個流程。我非常期待書中能夠提供詳盡的Python代碼示例，用以演示如何構建各種金融衍生品定價模型，例如，如何實現Black-Scholes模型，以及如何使用濛特卡洛方法來定價更復雜的衍生品，如亞式期權或障礙期權。我也希望書中能夠詳細介紹如何利用Python進行大數據處理，例如，如何高效地讀取、清洗和存儲海量的市場數據，以及如何運用機器學習技術來發現數據中的模式，並將其應用於模型的校準。對於“校準”部分，我期望能看到如何利用Python的優化算法來估計模型參數，以及如何評估校準結果的有效性。在“對衝”方麵，我希望能學習到如何利用Python來計算各種風險指標（如Delta, Gamma, Vega），並實現動態對衝策略。然而，在閱讀瞭幾章之後，我發現本書對於這些我期待的深度技術細節和實操代碼的講解，似乎並未完全達到我的預期，很多內容隻是淺嘗輒止，未能提供足夠深入的指導。
評分然後錯彆字比比皆是，像什麼一會是“Anaconda”，一會又變成瞭“Anoconda”；還有pd.apply的axis=0錶示按列，axis=1還是錶示按列等等，要真是初學者還不知道被坑的多慘。雖說一本書錯誤在所難免，但總彆給人一種在看“盜版書”的感覺吧！！！
評分學以緻用，金融，概率統計，編程綜閤能力感覺都有提高
評分挺入門的，適閤小白邊看邊實操
評分這講的很理論，全是市麵上介紹區塊鏈書籍中不一樣的
評分還沒看，書本比想象飯要厚！我建議入門先看《Python量化交易》那本，那本先入門比較基礎，學會瞭再來學這本！加油！堅持學習！
評分大概看瞭一下，用的ipython實現的，裏麵的內容沒有細看，負責任的先給中評吧
評分講區塊鏈算法的一本書，譯者還是很嚴謹的，指齣瞭原版書中的幾處錯誤。適閤對區塊鏈有一定瞭解的人閱讀。
評分書的質量不錯，物流很快……
評分挺好的，書的質量很好，紙張不錯，準備好好讀下～～～～～～
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