Computational Financial Mathematics using Mathematica

出版者:Birkhäuser Boston

作者:Srdjan Stojanovic

页数:492

出版时间:2002-10-04

价格:USD 79.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780817641979

具体描述

This book provides a beautiful overview of what mathematics and MATHEMATICA can do for finance. Sophisticated theories are presented in a rigorous but user-friendly, practical style, which, with the programming capabilities of MATHEMATICA, help the reader develop good intuition in real trading. </P>

Key features: </P>

* Entire book is on cross-platform CD written in MATHEMATICA </P>

* quick introduction to MATHEMATICA provided</P>

* minimal prerequisites: good understanding of calculus and some differential equations </P>

* a highly original presentation of optimal portfolio diversification. </P>

The book is designed for instructors and students, and most importantly, will meet the everyday trading needs of the professional---the analytically inclined individual investor who wants to solve various problems encountered when investing and trading in stocks and stock options.</P>

用户评价

读完《Computational Financial Mathematics using Mathematica》这本书，我感觉自己对金融数学的理解达到了一个新的高度，尤其是对计算工具在金融领域应用的认识。这本书之所以如此吸引我，在于它并没有简单地将Mathematica作为一个计算器，而是将其作为一种理解和探索金融世界的核心语言。书中对Black-Scholes模型及其延伸的讲解，远远超出了我以往的学习经验。作者通过Mathematica的可视化功能，能够生动地展示波动率、无风险利率、到期时间等参数对期权价格的影响，让我能够直观地感受到这些因素的变化如何驱动市场。我曾尝试用书中提供的代码来模拟不同情景下的期权价格，比如在波动率突然增加的情况下，期权价格会如何变化，这种实践性的操作让我对理论知识的理解更加深刻。 更让我印象深刻的是，书中并没有止步于解析解，而是深入探讨了数值方法在金融计算中的应用。对于那些没有简单解析解的金融产品，如美式期权或路径依赖型期权，书中提供了利用有限差分法、蒙特卡洛模拟等方法进行计算的详尽指导。我曾尝试用书中提供的代码实现一个美式期权定价的有限差分模型，我可以调整网格的精度和时间步长，观察计算结果的收敛情况，并与解析解进行对比，这种探索性的学习过程让我对数值方法的原理有了更深刻的理解。此外，书中对风险管理和投资组合优化部分的讲解也同样精彩，利用Mathematica，我可以构建复杂的风险模型，进行压力测试，并实现最优的资产配置，这为我进行实际投资提供了宝贵的工具和方法。

对于任何一位想要在金融数学领域深入研究或者希望将理论应用于实际的专业人士和学生而言，《Computational Financial Mathematics using Mathematica》无疑是一份宝贵的财富。我之所以如此推崇这本书，是因为它不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的导师，一步步引导读者探索金融世界的奥秘。本书最突出的优点之一在于其对Mathematica的熟练运用，它并非简单地将Mathematica作为一个计算工具，而是将其作为一种强大的语言，用以表达和探索复杂的金融概念。从期权定价的解析解到对随机过程的数值模拟，作者都通过Mathematica清晰地展示了如何将抽象的数学理论转化为可执行的代码。这极大地降低了学习门槛，使得原本可能令人生畏的数学模型变得触手可及。 我尤其欣赏书中对各种金融模型的深入剖析，不仅仅是陈述模型本身，更侧重于解释模型背后的金融含义和假设条件。例如，在介绍Black-Scholes模型时，作者不仅给出了其解析解，还详细探讨了该模型在现实市场中的局限性，并提供了如何利用Mathematica进行敏感性分析，从而理解希腊字母（Greeks）的含义。此外，书中对蒙特卡洛模拟的讲解也非常出色，通过生动的例子，读者可以理解如何利用这种强大的统计工具来估计复杂金融产品的价格，以及如何进行风险度量，如VaR（Value at Risk）。我曾尝试用书中的代码来模拟一个路径依赖型期权的价格，通过调整参数，我能清晰地看到不同市场条件下期权价格的变化趋势，这对于理解期权的内在价值和风险非常有帮助。

对于任何希望在金融市场中运用数学工具解决实际问题的读者，《Computational Financial Mathematics using Mathematica》这本书提供了一个无与伦比的平台。我之所以如此推崇这本书，是因为它不仅仅停留在理论的层面，而是将理论与实践紧密地结合起来，并借助Mathematica这个强大的计算平台，将抽象的数学概念转化为生动的应用。我特别喜欢书中关于期权定价的讲解，作者不仅清晰地阐述了Black-Scholes模型及其假设，更重要的是，通过Mathematica的代码演示，读者可以直观地看到模型参数（如波动率、无风险利率、到期时间）如何影响期权价格，并且可以轻松地进行敏感性分析。我曾尝试用书中提供的代码来计算不同到期月份和行权价的期权价格，这种即时的反馈让我对期权定价的动态有了深刻的理解。 本书在蒙特卡洛模拟方面的讲解也同样出色。对于诸如路径依赖型期权或复杂衍生品定价，解析解往往难以获得，而蒙特卡洛模拟则提供了强大的解决方案。书中详细地介绍了如何构建模拟路径、计算期望值，并对结果的收敛性进行了讨论。我曾利用书中的代码模拟了一个亚洲期权的价格，并尝试了不同的步数和模拟次数，我能够清晰地看到模拟结果如何随着计算量的增加而趋于稳定，这种亲身体验让我对蒙特卡洛模拟的原理和局限性有了更深刻的认识。此外，书中对利率模型、风险管理以及投资组合优化的内容也让我受益匪浅。利用Mathematica，我可以构建不同的利率模型，分析其对债券价格的影响，并利用书中的优化工具来构建一个风险调整后的最优投资组合。

《Computational Financial Mathematics using Mathematica》这本书，是我近年来阅读过的最能激发我学习热情的金融类书籍之一。它以一种独特的方式，将枯燥的数学公式转化为了富有生命力的计算过程，让我深刻体会到了计算在金融领域的强大力量。我之所以如此喜爱这本书，是因为它并没有将Mathematica仅仅作为一个计算器来使用，而是将其作为一种理解和探索金融世界的核心工具。书中对期权定价的讲解，从最基础的Black-Scholes模型到更复杂的路径依赖型期权，都提供了详尽的Mathematica代码示例，并且这些示例不仅仅是简单的代码堆砌，而是经过精心设计，旨在帮助读者理解模型背后的逻辑和推导过程。我尤其欣赏书中对Black-Scholes模型敏感性分析的讲解，通过Mathematica的可视化功能，我可以直观地看到delta, gamma, theta, vega等希腊字母如何影响期权价格，从而更深入地理解期权的风险特征。 书中对蒙特卡洛模拟的讲解也让我印象深刻。对于那些难以用解析方法求解的复杂金融产品，蒙特卡洛模拟提供了一个强大的替代方案。书中详细地介绍了如何利用Mathematica构建随机过程，进行模拟，并计算期望值，从而估算期权价格。我曾尝试用书中提供的代码来模拟一个斐波那契期权的价格，并对模拟次数和步数进行调整，我能够直观地看到计算结果如何随之变化，从而理解数值模拟的精度和效率。此外，书中对资产定价、投资组合优化和风险管理等主题的深入探讨，也让我受益匪浅。利用Mathematica，我可以构建更复杂的金融模型，进行更精确的风险评估，并优化我的投资策略，这为我进行实际投资和研究提供了宝贵的工具和方法。

这本《Computational Financial Mathematics using Mathematica》绝对是金融数学领域的一本里程碑式的著作，它以一种令人惊叹的方式将理论的深度与实践的可操作性完美融合。我之所以如此钟爱这本书，很大程度上是因为它打破了我以往对金融数学学习的刻板印象。过去，我总觉得这些概念晦涩难懂，离实际应用遥不可及，但这本书通过Mathematica强大的计算能力，将那些抽象的公式和模型变得生动形象。从基础的期权定价模型，如Black-Scholes模型，到更复杂的蒙特卡洛模拟和数值方法，书中都提供了详尽的Mathematica代码示例。这些示例不仅仅是简单的复制粘贴，而是经过精心设计，旨在帮助读者理解每一步的逻辑和原理。例如，在讲解期权定价时，作者并没有止步于推导公式，而是通过Mathematica的可视化功能，展示了波动率、无风险利率等参数如何影响期权价格的动态变化，这种直观的展示方式极大地加深了我对模型背后含义的理解。 更值得称赞的是，这本书在介绍高级主题时，也保持了极高的可读性。对于像有限差分法、有限元法这类在偏微分方程求解中至关重要的数值技术，作者并没有回避其复杂性，而是循序渐进地引入，并提供了清晰的Mathematica实现。我尤其喜欢其中关于风险管理的部分，通过模拟市场波动和压力测试，读者可以亲身体验不同风险对投资组合的影响。这不仅仅是理论知识的堆砌，更是对实际金融市场风险的一种模拟和预警。书中还涵盖了金融时间序列分析、资产定价、投资组合优化等多个重要领域，每个部分都辅以实际案例和相应的Mathematica代码，让读者可以立即动手实践，验证理论的有效性。我甚至尝试着用书中的方法分析了我自己持有的股票组合，并根据优化建议进行了一些调整，效果出乎意料地好。

我必须承认，《Computational Financial Mathematics using Mathematica》这本书彻底改变了我对金融工程和计算数学交叉领域的看法。在我拿到这本书之前，我对“计算”和“金融数学”这两个词的结合感到有些模糊，觉得可能会过于理论化，或者过于技术化，难以掌握。然而，这本书的出现，彻底打破了我的顾虑。作者通过Mathematica这个强大的工具，将金融世界的复杂性以一种非常直观和易于理解的方式呈现出来。我非常喜欢书中对期权定价的讲解，不仅仅是Black-Scholes模型，还包括了二叉树模型、蒙特卡洛模拟等多种方法。尤其是在使用Mathematica模拟欧式期权和美式期权价格时，我能够清晰地看到两种期权在定价上的差异，以及期权到期前行权的可能性如何影响其价值。 书中对数值方法的介绍也同样令我印象深刻。我之前在课堂上学习过有限差分法，但总是感觉理论脱离实践，直到我看到书中利用Mathematica实现二维偏微分方程求解，用于美式期权定价，才真正体会到其威力。我可以修改网格密度、时间步长等参数，观察结果的收敛性和精度变化，这种互动式的学习体验是我以往从未有过的。此外，书中关于资产定价和投资组合优化的章节也让我受益匪浅。通过Mathematica的代码，我能够构建自己的投资组合，并进行风险分析和收益预测，这比单纯地阅读理论文章要生动得多。我甚至尝试用书中提供的优化算法来配置我的实际投资组合，虽然过程需要反复调试，但最终的结果让我对风险和收益有了更清晰的认识。

《Computational Financial Mathematics using Mathematica》这本书，绝对是我在金融数学领域探索过程中遇到的一本“宝藏”。我之所以如此看重这本书，是因为它以一种非常独特且极具吸引力的方式，将理论的深度与实践的可操作性巧妙地结合在一起，尤其是在利用Mathematica这一强大的计算工具方面。书中对期权定价的讲解，让我对这一曾经令我头疼的领域有了全新的认识。作者并没有仅仅停留在Black-Scholes模型的公式层面，而是通过Mathematica的动态图形和可视化工具，生动地展示了波动率、无风险利率、到期时间等参数如何影响期权价格的走势，这种直观的演示方式，极大地加深了我对模型背后逻辑的理解。 更让我印象深刻的是，书中对蒙特卡洛模拟方法的详细阐述，这为估算复杂金融衍生品的价格提供了一条有效的途径。对于那些缺乏解析解的产品，书中提供的Mathematica代码清晰地展示了如何构建随机路径、计算期望值，并对结果的精度进行评估。我曾尝试利用书中提供的代码来模拟一个路径依赖型期权的价格，并对模拟次数和步长进行调整，我能够直观地看到计算结果如何随之变化，从而深刻理解数值模拟的原理和局限性。此外，书中关于风险管理和投资组合优化章节的讲解也让我受益匪浅。利用Mathematica，我可以构建复杂的风险模型，进行压力测试，并进行最优的资产配置，这为我的投资决策提供了坚实的基础。

从一个对金融数学感到畏惧的学生，到如今能够熟练运用Mathematica解决各种金融计算问题，《Computational Financial Mathematics using Mathematica》这本书功不可没。我之所以如此钟爱这本书，是因为它以一种非常系统和循序渐进的方式，将复杂的金融数学理论与Mathematica的计算能力相结合，让我能够真正地“动手”学习。书中对期权定价的讲解，不仅仅是停留在理论公式的层面，而是通过Mathematica提供的丰富功能，让我能够直观地看到这些公式是如何运作的。例如，在讲解Black-Scholes模型时，作者利用Mathematica的可视化功能，让我能够清晰地看到波动率、无风险利率、股票价格以及到期时间等因素是如何影响期权价格的，并且能够通过滑块等交互式组件来实时观察这些变化。 我尤其喜欢书中对数值方法的介绍，比如有限差分法和蒙特卡洛模拟，它们为解决那些没有解析解的金融问题提供了强大的工具。书中提供了详细的Mathematica代码，让读者可以亲手实现和测试这些方法。我曾尝试用书中提供的代码来模拟一个奇异期权的价格，通过调整网格密度和模拟次数，我能够观察到计算结果的收敛过程，并理解不同数值方法的优缺点。此外，书中对资产定价、投资组合优化和风险管理等主题的深入探讨，也让我受益匪浅。利用Mathematica，我可以构建更复杂的金融模型，进行更精确的风险评估，并优化我的投资组合，这为我进行实际投资和研究提供了宝贵的工具和方法。这本书让我对金融数学的学习充满了信心和乐趣。

《Computational Financial Mathematics using Mathematica》这本书，与其说是一本教材，不如说是一本为金融从业者和学术研究者量身打造的“工具箱”和“指南”。我之所以如此看重这本书，是因为它成功地架起了理论与实践之间的桥梁，尤其是在利用Mathematica这一强大工具进行金融计算方面。书中对期权定价的讲解，不仅仅是罗列公式，而是通过Mathematica生动地展示了模型背后的逻辑和动态。例如，当讲解Black-Scholes模型时，作者并没有仅仅停留在静态的计算，而是利用Mathematica的可视化功能，展示了波动率、无风险利率、股票价格等变量如何随着时间推移而影响期权价格，这种动态的展示方式，让我对期权定价有了更直观、更深刻的理解。 我特别喜欢书中关于蒙特卡洛模拟的章节，它为理解复杂金融衍生品的定价提供了强有力的手段。对于那些没有解析解的金融产品，如障碍期权或回溯期权，书中提供的Mathematica代码清晰地展示了如何进行随机路径的生成和期望值的计算。我曾尝试用书中提供的代码模拟一个亚洲期权的价格，并对模拟次数和步数进行调整，我能够直观地看到计算结果如何随之变化，从而理解数值模拟的精度和效率。此外，书中关于风险管理和投资组合优化的内容也让我受益匪浅。利用Mathematica，我可以构建不同的风险模型，进行压力测试，并优化投资组合的配置，以达到风险和收益的最佳平衡。这本书让我感觉，金融数学不再是冰冷的公式，而是可以触及、可以操作的强大工具。

在我看来，《Computational Financial Mathematics using Mathematica》这本书的出现，无疑为金融计算领域的研究者和实践者注入了新的活力。它不仅仅是一本关于数学模型的书，更是一本关于如何利用强大计算工具来解决实际金融问题的指南。我之所以如此推崇它，是因为它将Mathematica的强大功能与金融数学的精髓完美地结合起来，使得原本复杂晦涩的理论变得触手可及。从期权定价的Black-Scholes模型到更复杂的数值方法，书中都提供了详尽的Mathematica代码示例，并且这些示例都经过精心设计，旨在帮助读者理解每个步骤的逻辑和原理。我尤其喜欢书中关于波动率微笑和偏斜的讲解，作者通过Mathematica的可视化工具，清晰地展示了市场中隐含波动率的非平稳性，并解释了其背后的原因。 更让我印象深刻的是，书中对数值方法的介绍，如有限差分法和蒙特卡洛模拟，并没有止步于理论层面，而是提供了可执行的Mathematica代码，让读者可以亲手实现和验证。我曾尝试用书中提供的代码来实现一个美式期权定价的二叉树模型，并通过调整二叉树的层数，观察期权价格的变化，这种互动式的学习体验让我对数值方法的收敛性和精度有了更直观的认识。此外，书中对资产定价、投资组合优化和风险管理等主题的深入探讨，也让我受益匪浅。利用Mathematica，我可以构建更复杂的金融模型，进行更精确的风险评估，并优化我的投资策略，这为我进行实际投资和研究提供了宝贵的工具和方法。

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