Derivatives Analytics with Python: Analiza danych, modele, symulacja, kalibracja i hedging

Opinie czytelników

Książka otrzymała mieszane recenzje od użytkowników, z których niektórzy chwalili jej zaawansowaną wiedzę i teoretyczne spostrzeżenia, podczas gdy inni krytykowali błędny kod i brak oryginalnej treści. Jest postrzegana jako elegancka i stylizowana, ale nie jest łatwa do przyswojenia bez silnego doświadczenia w matematyce i Pythonie.

Oferuje zaawansowaną wiedzę i dobre podstawy teoretyczne. Niektórzy użytkownicy uznali ją za świetne źródło informacji na temat cen i modeli rynkowych. Elegancka prezentacja.

Dostarczony kod jest wadliwy i nieaktualny, brak poprawek od prawie 10 lat. Niektórzy użytkownicy uważali, że treść jest powtórzeniem istniejącego materiału i nie wnosi nic nowego. Autor podobno nie był pomocny, gdy użytkownicy szukali pomocy, a książka jest postrzegana jako zbyt droga.

(na podstawie 8 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Derivatives Analytics with Python: Data Analysis, Models, Simulation, Calibration and Hedging

Zawartość książki:

Supercharge options analytics and hedging using the power of Python

Derivatives Analytics with Python pokazuje, jak wdrożyć spójne z rynkiem podejścia do wyceny i hedgingu przy użyciu zaawansowanych modeli finansowych, wydajnych technik numerycznych i potężnych możliwości języka programowania Python. Ten wyjątkowy przewodnik oferuje szczegółowe objaśnienia wszystkich teorii, metod i procesów, zapewniając podstawy i narzędzia niezbędne do wyceny opcji na indeksy giełdowe w oparciu o solidne podstawy. Znajdziesz i wykorzystasz samodzielne skrypty i moduły Pythona oraz dowiesz się, jak zastosować Pythona do zaawansowanej analizy danych i instrumentów pochodnych, korzystając z 5000 linii kodu, które pomogą Ci odtworzyć przedstawione wyniki i grafiki. Zakres obejmuje analizę danych rynkowych, wycenę neutralną pod względem ryzyka, symulację Monte Carlo, kalibrację modelu, wycenę i dynamiczne zabezpieczenie, z modelami, które wykazują stochastyczną zmienność, komponenty skokowe, stochastyczne krótkie stopy procentowe i inne. Towarzysząca strona internetowa zawiera cały kod i notatniki IPython do natychmiastowego wykonania i automatyzacji.

Python zyskuje na popularności w obszarze analizy instrumentów pochodnych, umożliwiając instytucjom szybkie i wydajne dostarczanie wyników w zakresie portfela, handlu i zarządzania ryzykiem. Ta książka jest przewodnikiem dla profesjonalistów w dziedzinie finansów, jak wykorzystać możliwości Pythona do wydajnej i skutecznej analizy instrumentów pochodnych.

⬤ Samodzielne odtworzenie głównych stylizowanych faktów dotyczących rynków akcji i opcji.

⬤ Zastosuj techniki transformaty Fouriera i zaawansowaną wycenę Monte Carlo.

⬤ Skalibruj zaawansowane modele wyceny opcji do danych rynkowych.

⬤ Zintegruj zaawansowane modele i metody numeryczne, aby dynamicznie zabezpieczać opcje.

Najnowsze osiągnięcia w ekosystemie Pythona umożliwiają analitykom wdrażanie zadań analitycznych tak wydajnych, jak w przypadku C lub C++, ale przy użyciu tylko około jednej dziesiątej kodu lub nawet mniej. Książka "Derivatives Analytics with Python -- Data Analysis, Models, Simulation, Calibration and Hedging" pokazuje, co należy wiedzieć, aby przyspieszyć analizę instrumentów pochodnych i ryzyka.