Bewertung:
Das Buch hat gemischte Kritiken von Nutzern erhalten. Einige lobten das fortgeschrittene Wissen und die theoretischen Einblicke, während andere den fehlerhaften Code und den Mangel an originellen Inhalten kritisierten. Es wird als elegant und stilisiert angesehen, aber nicht leicht zu verdauen ohne einen starken Hintergrund in Mathematik und Python.
Vorteile:Bietet fortgeschrittenes Wissen und eine gute theoretische Grundlage. Einige Nutzer hielten es für eine großartige Ressource für Preis- und Marktmodelle. Elegante Präsentation.
Nachteile:Der mitgelieferte Code ist fehlerhaft und nicht auf dem neuesten Stand, es fehlen Korrekturen seit fast 10 Jahren. Einige Benutzer waren der Meinung, dass der Inhalt ein Aufguss von bereits vorhandenem Material ist und nichts Neues enthält. Der Autor soll wenig hilfsbereit gewesen sein, wenn Nutzer um Unterstützung baten, und das Buch wird als überteuert angesehen.
(basierend auf 8 Leserbewertungen)
Derivatives Analytics with Python: Data Analysis, Models, Simulation, Calibration and Hedging
Die Leistungsfähigkeit von Python für Optionsanalysen und Hedging nutzen
Derivatives Analytics with Python zeigt Ihnen, wie Sie marktkonsistente Bewertungs- und Absicherungsansätze mit Hilfe von fortschrittlichen Finanzmodellen, effizienten numerischen Techniken und den leistungsstarken Möglichkeiten der Programmiersprache Python umsetzen können. Dieser einzigartige Leitfaden bietet detaillierte Erklärungen zu allen Theorien, Methoden und Prozessen und liefert Ihnen den Hintergrund und die Werkzeuge, die Sie benötigen, um Aktienindexoptionen auf einer soliden Grundlage zu bewerten. Sie finden und verwenden in sich geschlossene Python-Skripte und -Module und lernen, wie Sie Python für fortgeschrittene Daten- und Derivatanalysen einsetzen können. Dabei profitieren Sie von den 5.000) Codezeilen, die Ihnen helfen, die vorgestellten Ergebnisse und Grafiken zu reproduzieren. Zu den behandelten Themen gehören Marktdatenanalyse, risikoneutrale Bewertung, Monte-Carlo-Simulation, Modellkalibrierung, Bewertung und dynamisches Hedging mit Modellen, die stochastische Volatilität, Sprungkomponenten, stochastische Short Rates und mehr aufweisen. Die begleitende Website enthält den gesamten Code und IPython Notebooks zur sofortigen Ausführung und Automatisierung.
Python ist im Bereich der Derivate-Analyse auf dem Vormarsch und ermöglicht es Institutionen, schnell und effizient Ergebnisse für Portfolio, Handel und Risikomanagement zu liefern. Dieses Buch ist der Leitfaden für Finanzfachleute, um die Möglichkeiten von Python für effiziente und leistungsfähige Derivate-Analysen zu nutzen.
⬤ Reproduzieren Sie die wichtigsten stilisierten Fakten der Aktien- und Optionsmärkte selbst.
⬤ Fourier-Transformationstechniken und fortgeschrittene Monte-Carlo-Bewertung anwenden.
⬤ Kalibrieren Sie fortgeschrittene Optionspreismodelle an Marktdaten.
⬤ Integrieren Sie fortgeschrittene Modelle und numerische Methoden, um Optionen dynamisch abzusichern.
Jüngste Entwicklungen im Python-Ökosystem ermöglichen es Analysten, Analyseaufgaben so leistungsfähig wie mit C oder C++ zu implementieren, dabei aber nur etwa ein Zehntel des Codes oder sogar weniger zu verwenden. Derivatives Analytics with Python -- Data Analysis, Models, Simulation, Calibration and Hedging zeigt Ihnen, was Sie wissen müssen, um Ihre Derivate- und Risikoanalysen zu optimieren.
| ISBN: | 9781119037996 |
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| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Hardcover |
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