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出版者:上海财经大学出版社

作者:Robert Steiner(英)

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2002-09-01

价格:40

装帧:精裝本

isbn号码:9787810497879

丛书系列:

图书标签:

• 金融
• 计算
• 财务
• 投资
• 理财
• 数学
• 公式
• 利率
• 现金流
• 估值

《金融计算》一书，聚焦于现代金融领域的核心数学工具与计算方法，为读者提供了一套系统而深入的学习路径。本书旨在帮助金融从业者、研究人员以及对金融数学感兴趣的学生，掌握量化金融分析的理论基础和实践技能。 第一部分：金融数学基础 本部分奠定坚实的理论基础，首先回顾并深化了概率论与数理统计在金融中的应用。我们将详细讲解随机过程，特别是布朗运动及其在描述资产价格波动中的作用。在此基础上，本书将引入马尔科夫链、泊松过程等概念，阐释它们如何用于建模离散事件和状态转移，这在风险管理和操作风险分析中至关重要。 偏微分方程（PDE）的理论与应用是本部分的重要组成部分。我们将深入探讨Black-Scholes-Merton期权定价模型背后的数学原理，解析希尔伯特空间、随机微分方程（SDE）等高级数学工具。通过讲解，读者将理解如何利用PDE求解各种衍生品定价问题，并掌握傅里叶变换、拉普拉斯变换等解析技巧在金融建模中的应用。 第二部分：数值方法与计算技术 理论的掌握需要强大的计算能力作为支撑。本部分将介绍一系列金融计算中常用的数值方法。 蒙特卡洛模拟：我们将从基本概念出发，详细讲解如何利用蒙特卡洛方法模拟资产价格路径，进行期权定价、风险度量（如VaR、CVaR）以及投资组合优化。书中将包含对各种抽样技术（如重要性采样、准蒙特卡洛序列）的介绍，以提高模拟效率和精度。 有限差分法：针对偏微分方程的求解，本书将详细阐述全隐式、Crank-Nicolson等有限差分格式。读者将学会如何离散化金融模型，并在计算机上实现这些算法，以计算复杂衍生品的定价和对冲参数。 数值积分与优化：介绍各种数值积分方法，如梯形法则、辛普森法则，以及它们在计算期望值和累积分布函数中的应用。同时，本书还将涵盖优化算法，如梯度下降、牛顿法，用于资产配置、投资组合重组等问题。 有限元法：在处理具有复杂边界条件的金融问题时，有限元法是另一种强大的工具。本书将介绍其基本原理和在金融领域的应用，例如在某些特定风险模型或衍生品定价中的使用。 第三部分：金融建模与应用 理论与方法相结合，本书将深入探讨具体的金融模型及其计算实现。 衍生品定价：除了Black-Scholes模型，本书还将涵盖更复杂的模型，如随机波动率模型（Heston模型）、跳扩散模型等，并给出相应的数值定价方法。读者将学习如何计算远期、期货、各种期权（欧式、美式、奇异期权）的定价和希腊字母。 风险管理：风险是金融领域的核心议题。本书将详细讲解如何利用计算方法进行市场风险、信用风险和操作风险的度量与管理。包括 VaR、CVaR 的计算、压力测试、情景分析等。 资产定价与投资组合管理：介绍现代投资组合理论（MPT）的计算实现，如均值-方差优化。本书还将探讨因子模型、统计套利策略的量化方法。 量化交易策略：书中将涉及一些基础的量化交易策略的构建和回测方法，例如均值回归、动量策略等，并讨论其风险和收益的计算。 第四部分：编程实现与实战 理论知识需要通过实践来巩固。本书将以Python语言为主要编程工具，穿插介绍C++等语言在高性能计算中的应用。 Python在金融计算中的应用：详细讲解NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib等库在金融数据处理、数值计算、图表绘制中的使用。 算法实现：书中将提供大量算法的Python代码示例，包括但不限于期权定价、风险度量、模拟等。这些代码将经过精心设计，清晰易懂，便于读者理解和修改。 案例分析：通过真实的金融案例，展示如何将本书所学理论和计算方法应用于解决实际金融问题。例如，分析一个特定衍生品的定价过程，或评估一个投资组合的风险敞口。 《金融计算》力求在理论深度和实践可操作性之间取得平衡。本书不仅是金融计算理论的权威指南，更是读者将其应用于实际金融问题、提升专业能力的宝贵资源。通过学习本书，读者将能够自信地运用现代数学工具和计算技术，在复杂的金融世界中做出更明智的决策。

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我花了整整一周的时间来消化这本书的前半部分，最大的感受是作者的严谨程度令人印象深刻，他似乎对每一个公式的推导都进行了详尽的佐证，仿佛带着读者一步步回溯到那个理论诞生的历史情境。尤其是在风险管理章节，作者对不同波动率模型的比较分析，简直可以说是教科书级别的梳理。他没有简单地罗列公式，而是深入探讨了每个模型背后的假设前提以及在何种市场条件下会失效，这种深度剖析远超我阅读过的许多同类书籍。但是，美中不足的是，或许是因为篇幅的限制，某些高阶主题的讲解略显仓促，仿佛在接近尾声时突然加快了语速，让人来不及细细品味。例如，在涉及衍生品定价的复杂模型时，我感觉自己像是被拽着跑过了一片知识的雷区，虽然大致知道了路径，但对其中的陷阱和细节处理还不够得心应手。我希望作者能在后续再版时，能够为这些深入的部分增加更多的拓展阅读材料或者附带的电子资源链接，以满足那些渴望钻研到更深层次读者的需求。

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这本书的目录结构给我留下了深刻的印象，它不仅仅是知识点的简单罗列，更像是一张精心绘制的金融世界地图。章节之间的过渡设计得极其流畅，从宏观的经济环境分析，自然地过渡到微观的资产定价模型，再延伸到投资组合的构建与优化，整个知识体系的层层递进，展现出作者对金融学框架的深刻把握。这种结构上的完整性，使得读者能够清晰地看到各个知识点是如何相互支撑，共同构筑起现代金融理论的大厦的。然而，在对特定金融工具的介绍上，我发现其广度与深度之间存在一个微妙的失衡。比如，对于一些新兴的、去中心化的金融工具的讨论，篇幅显得有些单薄和保守，仿佛作者的重点仍然锚定在传统金融市场，对于数字资产、DeFi 领域的最新发展着墨不多。在这个日新月异的时代，一本优秀的金融读物理应具备一定的预见性和对前沿动态的捕捉能力，目前的版本在这一点上略显滞后，使得读者在展望未来金融格局时，感觉信息维度不够立体和全面。

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这本书的语言风格非常独特，它既保持了学术著作应有的精确和客观，又在不经意间流露出一丝洞察世事的睿智。我特别喜欢作者在阐述一些宏大金融哲学观点时所采用的那种沉稳的、近乎哲思的笔调，它让原本枯燥的数学推导有了一层人文关怀的底色。这让我在阅读过程中，不止一次停下来，思考金融的本质和人类的贪婪与理性之间的永恒博弈。然而，这种风格在处理需要高度操作性的章节时，显得有些力不从心。比如，当我尝试去理解如何将书中的某个估值框架应用到一个真实的IPO案例时，我发现书中的文字描述过于抽象和概念化，缺乏具体的“傻瓜式”操作步骤指导。这就好比，你拿到了一份精美的食谱，所有的配料和步骤都写得文绉绉的，但就是没有告诉你炉灶应该开多大火，锅要预热多久。对于那些需要立即上手操作的金融从业者来说，这本书提供的理论支撑很足，但实战的“拐杖”似乎有点软。

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这本书的装帧设计非常吸引人，封面采用了深邃的蓝色调，配上烫金的字体，整体给人一种专业而稳重的感觉，很适合放在书架上。拿到手里就能感受到纸张的质感，印刷清晰，排版布局合理，阅读起来非常舒适，没有出现墨迹晕染或者字体重叠的问题。不过，我个人觉得在章节标题的设计上可以更活泼一些，毕竟金融这个领域有时候也需要一些创新和趣味性来吸引年轻读者。在内容呈现上，作者似乎非常注重理论的系统性，每一个概念的引入都循序渐进，逻辑链条非常清晰，这对于初学者来说无疑是一大福音。只是在实际案例的选取上，我期望能看到更多贴近当前市场热点，比如最新的量化策略或者新兴的金融科技应用，那样会更有代入感和实践指导意义。整体而言，从实体书的角度来看，它的品控和视觉呈现是上乘的，为阅读体验打下了坚实的基础。这本书的开本大小适中，便于携带，即便是通勤路上翻阅也不会觉得笨重，体现了出版方对读者实际需求的考量。

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作为一名非科班出身的金融爱好者，我带着极大的热情开始阅读这本书，本以为会淹没在专业术语的海洋中，但出乎意料的是，它的导论部分做得非常出色，作者似乎深谙如何将复杂的概念“翻译”成普通人能够理解的语言。他使用了很多生活化的类比来解释诸如有效市场假说或期权平价理论这样的核心概念，这极大地降低了我对这本书的畏惧感。例如，他对“信息不对称”的解释，引用了一个关于二手车市场的生动故事，让我瞬间茅塞顿开。但是，随着阅读深入，这种“平民化”的倾向似乎有所减弱，一些关键的计量经济学基础知识被直接假定读者已经掌握，这对于像我这样从零开始的自学者来说，构成了新的障碍。我不得不频繁地中断阅读，去查阅其他关于回归分析或时间序列的书籍，这打断了我的阅读节奏和对主线内容的连贯理解。如果能在附录中增加一个简短的数学或统计学预备知识回顾，这本书的受众面会更广阔，对学习者的友好度也会大幅提升。

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