Modeling Derivatives Applications in Matlab, C++, and Excel

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出版者:FT Press
作者:Justin London
出品人:
页数:600
译者:
出版时间:2006-12-28
价格:USD 189.99
装帧:Hardcover
isbn号码:9780131962590
丛书系列:
图书标签:
  • 金融
  • 金融建模
  • Quant
  • Matlab
  • Derivatives
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  • 金融建模
  • 量化金融
  • 期权定价
  • 风险管理
  • 投资组合
  • 数值方法
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具体描述

Prebuilt Code for Modeling and Pricing Today's Complex Derivatives Justin London shows how to implement pricing algorithms for a wide variety of complex derivatives, including rapidly emerging instruments covered in no other book. Utilizing actual Bloomberg data, London covers credit derivatives, CDOs, mortgage-backed securities, asset-backed securities, fixed-income securities, and today's increasingly important weather, power, and energy derivatives. His robust models are designed for both ease of use and ease of adaptation, and may be downloaded by the book's purchasers from a secured Web site. Modeling Derivatives Applications in Matlab, C++, and Excel will be indispensable to sell-side professionals who model derivatives; buy-side professionals who must understand the derivatives offered to them; experienced quants; developers at Wall Street firms; and any financial engineering practitioner or student entering the derivatives field for the first time. * Presents broader coverage and more models than any competitive book Covers everything from swaps to interest rate models, mortgage- and asset-backed securities to the HJM model * Includes code for all three leading derivatives development platforms The only book to present models for Matlab, C++, and Excel * Addresses the fastest-growing areas of derivatives development Includes models for weather, power, and energy derivatives, CDOs, and more * Contains extensive real-world examples. The entire book utilizes Matlab, C++, and Excel. Users need Matlab installed, Visual C++, and Excel. In addition, some examples using Matlab toolkits are used: Chapter 1 makes use of the Fixed-Income Toolkit. Appendix A makes use of the Financial Derivatives Toolkit and Matlab Excel Link. These toolkits do not come with the book, but can be obtained from Mathworks. Downloadable models available ONLY to purchasers of this book. Purchasers receive a unique access code enabling secure access to downloadable, prebuilt code and templates for Matlab, C++, and Excel. Preface xv Acknowledgments xix About the Author xxi Chapter 1 Swaps and Fixed Income Instruments 1 Chapter 2 Copula Functions 67 Chapter 3 Mortgage-Backed Securities 91 Chapter 4 Collateralized Debt Obligations 163 Chapter 5 Credit Derivatives 223 Chapter 6 Weather Derivatives 299 Chapter 7 Energy and Power Derivatives 333 Chapter 8 Pricing Power Derivatives: Theory and Matlab Implementation 407 Chapter 9 Commercial Real Estate Asset-Backed Securities 447 Appendix A Interest Rate Tree Modeling in Matlab 473 Appendix B Chapter 7 Code 503 References 543 Index 555

这本书系统地介绍了在多种编程语言和数据分析工具中应用金融衍生品建模技术的具体方法与实践。它详细剖析了不同领域对金融产品复杂性需求的处理方式,并通过分阶段讲解,从基础概念到高级技巧,逐步引导读者理解模型构建的重要逻辑。书中深入探讨了在Matlab中的算法实现,提供了实用的代码示例和性能优化建议,使读者能够直接应用这些理论知识。内容不仅关注传统的衍生品定价方法,还扩展到现代技术手段,如Python、Excel等工具的结合使用,为不同技能水平的用户提供灵活的学习路径。通过大量实际案例分析,读者可以掌握从数据处理、风险评估到市场预测的全流程操作技巧。这本书特别强调理论与实践的结合,通过详细的说明和贴近市场需求的内容,使学习过程更加直观和高效。 书中对Matlab平台的应用部分,系统介绍了如何将复杂金融模型转化为可执行代码,包括时间序列分析、蒙特卡洛模拟及期权定价等核心技术,并详细讲解各步骤中的参数设置与调优方法。同时,对C++语言的使用也有深入剖析,尤其是性能关键点和代码优化技巧,使读者能够在高频交易或大规模模拟中获得更好的表现。关于Excel工具,书中强调其在数据整理、基本分析和初步建模中的实用性,通过图表生成与自动化功能帮助用户更快速地处理海量数据。此外,该书还涵盖了最新的技术趋势,如机器学习在衍生品定价中的应用以及云计算环境下的建模扩展,全面展示了现代金融工具的发展方向。这些内容不仅使读者具备扎实的专业知识,更增强了他们应对复杂市场环境的能力。 整个书籍结构清晰,层次分明,适合希望深入理解金融衍生品建模技术的研究人员、工程师和从业人员。文章中充满了针对性细节与操作指南,使读者在学习过程中能快速掌握所需技能,同时为后续应用提供坚实基础。通过丰富的理论讲解与真实案例分析,这本书不仅记录了技术发展的历程,更展示了未来金融工具如何通过多语言、多平台实现更高效的运作。这种细致入微的内容设计,确保每一个读者都能从中获得有价值的知识和实践方法。整个过程中注重逻辑性与实用性,使学习路径既全面又易于坚持,不仅满足学术探究的需求,也为实际工作提供了可操作的指导。

作者简介

Justin London,拥有密歇根大学经济学和数学的学士学位、应用经济学的文科硕士学位,以及金融工程、计算机科学和数学的理科硕士学位。他是全球在线交易和金融技术公司的创始人,曾为贸易公司和他自己的定量咨询公司开发固定收益和股权模型。他曾在芝加哥一家大银行使用信用衍生品分析和管理银行企业贷款组合,而且还指导几家银行完成了自己的衍生品交易系统。

目录信息

读后感

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随着新型的金融衍生品(如信用衍生品)的迅猛发展,上百家金融机构正在交易这些复杂的金融工具,并雇用了成千上万的金融、技术专业人员为它们建立有效而准确的模型。本书是一本介绍这些复杂金融工具的优秀读物。 ——海通证券股份有限公司董事长 王开国 本书具有非常高的理...  

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比如第1章 inline double calcDV01() { double duration = calcDuration(); double val = getFloatValue(); double DV = 0.0; DV = -(duration * national_) * ((double)1/10000); cout << "float DV01 = " << DV << endl; return -DV; } 很明显...

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请问谁有这本书的PDF呀~~~急求~~~~!!! 求求求求 求求求求 求求求求 求求求求 求求求求 求求求求 求求求求 求求求求 求求求求 求求求求 求求求求 求求求求 求求求求 求求求求求求求求 求求求求求求求求 求求求求求求求求 求求求求求求求求 求求求求  

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用户评价

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最让我眼前一亮的是,这本书在讲解金融理论时,并没有将代码视为简单的“翻译”工具,而是将其视为深化理解的媒介。作者似乎在暗示:只有当你能够亲手将复杂的随机微分方程转化为高效的计算机代码时,你才真正掌握了它的精髓。书中对特定金融产品,比如奇异期权或美式期权的处理方法,展示了精湛的编程智慧。它不仅告诉我们“怎么做”,更深入地探讨了“为什么用这种方法优于其他方法”。这种注重方法论和底层逻辑的讲解,帮助我构建了一个更坚固的知识体系,而非仅仅学会了复制粘贴代码片段。这种由内而外的教学设计,极大地提升了模型构建的底层能力。

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这本书的排版和内容组织方式堪称典范,它成功地将理论的严谨性与不同技术平台的适用性巧妙地融合在一起。与其他侧重单一工具的书籍不同,它横跨了 Matlab、C++ 和 Excel 这三个在金融领域应用最为广泛的平台,这极大地拓宽了读者的技术视野。我注意到作者在讲解算法实现时,会针对性地给出不同语言的实现思路和代码范例的逻辑框架,这对于那些希望将模型快速部署到生产环境中的专业人士来说,无疑是巨大的福音。例如,它对 C++ 在速度优化上的考量,以及 Excel 在快速原型验证上的便利性进行了对比分析,这种多维度的视角让读者能够根据具体需求选择最合适的工具。这种“工具箱式”的讲解,远超出了单纯的教科书范畴,更像是一本实战手册,指导读者如何有效地构建和测试金融模型。

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翻开这本厚厚的书,首先映入眼帘的是它扎实的理论基础和清晰的逻辑结构。作者在金融衍生品定价的复杂世界中,为我们搭建了一座座坚实的桥梁。我尤其欣赏它对蒙特卡洛模拟和偏微分方程(PDE)求解方法的深入剖析,这些内容对于理解现代金融工程的内核至关重要。书中对期权定价模型的推导过程详尽得令人赞叹,每一步的数学依据都交代得清清楚楚,即便是初学者也能循着作者的思路,逐步领悟那些看似高深的公式背后的经济学直觉。它不仅仅停留在理论层面,更注重将抽象的数学工具与实际的市场应用相结合,这使得整本书读起来既有深度又不失实用性。通过阅读,我感觉自己对风险中性定价、波动率微笑等关键概念有了前所未有的清晰认识,仿佛推开了一扇通往量化金融核心的大门。这种兼顾理论深度与实践广度的平衡,是这本书最令人称道之处。

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坦率地说,这本书的阅读体验是充满挑战但又收获颇丰的。它对待金融衍生品定价的严肃态度,要求读者必须具备一定的数学和编程预备知识,这使得它更像是为中级到高级的金融分析师和研究人员量身定做的。我个人在处理那些涉及高维积分和复杂路径依赖期权的部分时,花费了大量时间进行反复推敲和自行演算。但正是这种“硬核”的深度,使得它在众多金融建模书籍中脱颖而出。书中对数值方法的细节处理,例如网格划分、收敛性测试等工程实践中的关键点,都有独到的见解。它没有回避复杂性,而是引导读者直面金融建模过程中必然会遇到的数值稳定性和计算效率问题,这种毫不妥协的专业精神,让人由衷敬佩。

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如果用一个词来形容这本书的价值,我会选择“前瞻性”。它不仅涵盖了经典的Black-Scholes框架及其扩展,还对现代金融市场中愈发重要的随机波动性模型和利率模型进行了充分的讨论。在阅读关于波动率建模的部分时,我发现作者对市场实际观测到的波动率结构(如微笑和扭曲)的解释非常到位,并且提供了相应的数值解决方案。这使得书中的内容紧跟市场前沿,不会让人感觉像是在阅读过时的资料。对于希望站在量化研究最前沿的读者来说,这本书提供的工具和思维模型,是应对未来金融市场不确定性的宝贵财富。它提供的不仅仅是知识,更是一种面对复杂金融问题的系统性思考框架。

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