数量金融(原书第2版)(第3卷) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:机械工业出版社作者:保罗·威尔莫特出品人: 页数:560 译者:郑振龙出版时间:2015-4 价格:149.00元装帧:精装 isbn号码:9787111495000 丛书系列:保罗·威尔莫特数量金融系列

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具体描述

本书介绍了高级金融工程技术及操作原理。作者列出了大量彭博资讯系统的页面，通过真实的条款佐证他所阐述的各项观点；同时也结合了大量必不可少的VisualBasic计算机代码、模型的电子数据表解释、产品说明书以及期权分类表格。除了实用性导向外，作者以漫画的形式出现在整本书中，以带有个人色彩的口语化文字对书中讨论的关键部分内容给出强调与解释。

《金融衍生品定价与风险管理：策略、模型与实践》内容简介：本书深入探讨了现代金融的核心领域——金融衍生品。从期权、期货、互换到更复杂的结构化产品，本书系统性地阐释了它们的定价机制、交易策略以及在风险管理中的关键作用。本书的目标读者是金融专业人士，包括交易员、风险经理、投资组合经理、金融工程师、以及对金融市场深度运作感兴趣的研究者和高年级学生。第一部分：金融衍生品基础与定价理论本部分奠定了理解金融衍生品所需的核心知识。首先，我们将从最基础的工具——远期和期货合约开始，详细介绍它们是如何工作的，其标的资产可以是商品、货币、利率，甚至是股票指数。我们会剖析它们的结算机制、交易场所（如交易所和场外市场）以及它们在套期保值和投机中的应用。随后，本书将聚焦于期权。我们将详细介绍欧式期权、美式期权，以及它们的看涨（Call）和看跌（Put）变体。从期权的内在价值和时间价值的概念入手，我们将深入探讨影响期权价格的关键因素，如标的资产价格、行权价格、到期时间、波动率以及无风险利率。在定价理论方面，本书将详细介绍两种最主流的定价模型：二项期权定价模型（Binomial Option Pricing Model）：这是一个直观且易于理解的模型，通过离散的时间步长来模拟标的资产价格的运动。我们将逐步构建二项树，并演示如何利用无风险套利原理来推导出期权的价格。这个模型是理解更复杂模型的基础。布莱克-斯科尔斯-默顿（Black-Scholes-Merton，BSM）模型：作为期权定价的“圣杯”，BSM模型将期权定价问题转化为一个偏微分方程，并在连续时间内求解。我们将详细推导BSM公式，并深入解释其背后的假设，例如标的资产价格遵循几何布朗运动，市场是完全竞争的，以及交易是连续且无摩擦的。我们将讨论BSM模型的优点与局限性，并介绍如何根据实际情况对其进行调整。除了这些基础模型，本书还将介绍一些更高级的定价方法，例如蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation），这是一种强大的数值方法，特别适用于定价具有复杂路径依赖性或内置期权的衍生品，例如奇异期权（Exotic Options）。我们将解释蒙特卡洛模拟的原理，包括随机数生成、路径模拟以及价格估计，并展示其在定价和风险度量中的应用。第二部分：主要衍生品工具与策略在掌握了基础的定价理论后，本部分将深入探讨各种主要的金融衍生品工具，并介绍它们在实际市场中的应用策略。期货与期权策略：除了基本的买卖策略，我们将探讨更复杂的期权组合策略，如价差交易（Spreads）（例如垂直价差、水平价差、对角价差）、跨式（Straddle）和勒式（Strangle）策略，以及蝶式（Butterfly）和秃鹫式（Condor）策略。我们将分析这些策略的盈亏图、适用场景以及它们如何帮助投资者管理风险和捕捉特定市场形态。互换（Swaps）：本部分将重点介绍利率互换（Interest Rate Swaps，IRS）和货币互换（Currency Swaps）。我们将解释它们如何允许参与者交换不同类型的现金流，以及它们在管理利率风险、汇率风险和优化融资成本方面的作用。我们将讨论互换的定价、市场结构以及与互换相关的风险。奇异期权（Exotic Options）：随着金融市场的发展，越来越复杂的期权工具应运而生。我们将介绍一些常见的奇异期权，如亚式期权（Asian Options）、障碍期权（Barrier Options）、回望期权（Lookback Options）、以及复合期权（Compound Options）等。我们将分析它们的定价机制和在特定投资目标下的应用。信用衍生品（Credit Derivatives）：本部分将触及信用风险的管理工具，如信用违约互换（Credit Default Swaps，CDS）和信用关联票据（Collateralized Debt Obligations，CDOs）。我们将解释它们如何用来转移和对冲信用风险，以及在金融危机中这些工具所扮演的角色。第三部分：金融衍生品风险管理金融衍生品的灵活性也伴随着其固有的风险。本部分将深入探讨如何识别、度量和管理与衍生品相关的风险。 Delta-Gamma-Vega-Theta-Rho（Greeks）：我们将详细解析这些敏感性指标，它们量化了衍生品价格对标的资产价格（Delta）、价格变动率（Gamma）、波动率（Vega）、时间流逝（Theta）和无风险利率（Rho）的敏感程度。通过理解和计算Greeks，交易员和风险经理可以有效地监控和管理头寸的风险敞口。风险度量：本部分将介绍几种关键的风险度量方法，包括： VaR（Value at Risk）：衡量在给定的置信水平下，投资组合在未来某个时间段内可能的最大损失。我们将讨论不同的VaR计算方法，如历史模拟法、参数法（基于BSM假设）和蒙特卡洛模拟法。 ES（Expected Shortfall）/CVaR（Conditional Value at Risk）：衡量当损失超过VaR时，预期的平均损失。ES被认为是比VaR更保守和更全面的风险度量指标。压力测试（Stress Testing）与情景分析（Scenario Analysis）：评估在极端市场事件下投资组合的表现。我们将介绍如何设计和应用各种压力情景，以揭示潜在的脆弱性。风险对冲策略：基于对Greeks和风险度量方法的理解，本书将探讨各种对冲策略。我们将讨论如何使用期货、期权或其他衍生品来对冲特定风险敞口，例如动态对冲（Dynamic Hedging）的概念，即根据市场变化不断调整对冲头寸。模型风险（Model Risk）：任何金融模型都有其假设和局限性。本书将强调模型风险的重要性，即错误的模型选择、不当的应用或不准确的参数可能导致严重的定价和风险管理失误。我们将讨论如何识别、评估和管理模型风险，包括模型验证、情景分析以及备用模型的应用。市场风险、信用风险与操作风险：除了衍生品本身的定价风险，本书还将讨论衍生品交易中可能遇到的更广泛的风险类型，包括市场波动带来的市场风险，交易对手违约带来的信用风险，以及系统故障或人为错误导致的操作风险。第四部分：衍生品市场实践与前沿本部分将把理论与实践相结合，探讨衍生品市场的实际运作和最新的发展趋势。交易平台与监管：我们将简要介绍主要的衍生品交易所（如CME、Eurex）和场外交易市场，以及它们在流动性、透明度和交易执行中的作用。同时，我们将讨论全球主要的金融衍生品监管框架，例如多德-弗兰克法案（Dodd-Frank Act）和EMIR（European Market Infrastructure Regulation）等，以及它们对衍生品市场结构和行为的影响。算法交易与高频交易：随着技术的发展，算法交易和高频交易在衍生品市场中扮演着越来越重要的角色。我们将探讨它们如何利用复杂算法进行快速交易，以及它们对市场微观结构和波动性的影响。结构化产品（Structured Products）：本部分将介绍金融结构化产品，它们通常是结合了传统证券（如债券）和衍生品（如期权）的复杂金融工具，旨在满足特定的风险-收益特征。我们将讨论结构化产品的设计原理、定价挑战以及其中的风险。量化投资策略：金融衍生品是量化投资策略的重要组成部分。我们将介绍一些利用衍生品构建的量化投资策略，例如统计套利、因子投资以及事件驱动策略等。结论：《金融衍生品定价与风险管理：策略、模型与实践》旨在为读者提供一个全面、深入且实用的金融衍生品知识体系。本书结合了严谨的数学模型、精妙的交易策略和前沿的市场实践，帮助读者理解衍生品如何影响全球金融市场，以及如何有效利用这些工具来管理风险、创造价值。本书强调理解“为什么”和“如何”的重要性，鼓励读者批判性地思考模型假设，并将其理论知识应用于复杂的现实金融环境中。通过本书的学习，读者将能够更自信地应对金融衍生品领域的挑战，并做出更明智的投资和风险管理决策。

作者简介

保罗.威尔莫特本人是一个非常成功的波动率套利对冲基金的合伙人。尽管如此…他依然认为大多数快乐来自于教学。"我们都必须擅长某些事情。"他如实说道，将他的天真、无防备以及乐观的性格展示无疑。

目前，他与支持鼓励他的良师益友有时还兼任私人代购的安德莉亚一起幸福快乐的住在伦敦的中心。

目录信息

推荐序一／李强
推荐序二／张光平
译者序
第2版前言
全书简明目录
第五部分进阶主题
第45章金融建模
451引言
452警示：现行的建模方式
453总结
第46章布莱克斯科尔斯模型的缺陷
461引言
462离散对冲
463交易成本
464波动率建模概述
465确定性波动率曲面
466随机波动率
467不确定参数
468波动率的经验分析
469随机波动率和均值方差分析
4610波动率的渐进分析
4611跳跃扩散
4612崩盘建模
4613期权投机
4614最优静态对冲
4615非流动市场中对冲的反馈效应
4616效用理论
4617再论美式期权及相关问题
4618高级的红利建模
4619收益率的序列自相关
4620总结
第47章离散对冲
471引言
472启发式案例：三叉树分布模型
473刻画离散对冲头寸的模型
474高阶分析
475收益率和对冲误差的真实分布
476真实收益率分布下的总对冲误差
477哪些模型可以实现完全Delta对冲
478总结
附录47A最简单的布莱克斯科尔斯方程推导观察错误出在何处
附录47B卡方分布的概率密度函数
第48章交易成本
481引言
482成本的影响
483Leland模型（1985）
484Hoggard、Whalley和Wilmott模型（1992）
485非单一符号的Gamma
486交易成本的边际效应
487其他成本结构
488带宽对冲：Whalley、Wilmott（1993）和Henrotte（1993）的模型
489基于效用的模型
4810模型的解释
4811非正态分布的收益率
4812实证检验
4813将交易成本和离散对冲放在一起
4814总结
附录HoggardWhalleyWilmott方程的推导
第49章波动率模型概述
491引言
492波动率的不同类型
493波动率均值的统计估计
494极大似然估计
495偏斜和微笑
496波动率建模的不同方法
497波动率模型选择
498总结
附录如何推导BS偏微分方程（简单明了的办法）
第50章确定性波动率曲面
501引言
502隐含波动率
503时间依赖的波动率
504波动率微笑和偏度
505波动率曲面
506从欧式看涨期权价格倒推局部波动率曲面
507一个简单的波动率曲面参数化
508一个近似解
509平值跨式期权中隐含的波动率信息
5010风险反转组合中隐含的波动率信息
5011时间依赖性
5012市场规则
5013我该怎样使用局部波动率曲面呢
5014总结
附录曲线拟合101
第51章随机波动率
511引言
512随机波动率
513波动率的随机微分方程
514定价方程
515波动率风险的市场价格
516以期望值作为价值
517一个例子
518模型的选择
519一些著名的／流行的模型
5110关于偏差的一个注释
5111随机隐含波动率：SCHNBUCHER模型
5112总结
第52章不确定参数
521引言
522最好和最坏情形
523不确定相关系数
524非线性
525总结
第53章波动率经验分析
531引言
532随机波动率和非确定参数的回顾
533推导一个经验随机波动率模型
534估计波动率的波动率
535估计波动率漂移率
536样本外结果
537如何用这个模型
538总结
第54章随机波动率和均值方差分析
541引言
542资产及其波动率的模型
543均值的分析
544方差的分析
545选择让方差最小的Δ
546均值方差方程
547如何解释并且运用均值和方差
548静态对冲和组合最优化
549举例：定价并且对冲一个向上敲出看涨期权
5410静态对冲
5411“价值”的其他定义
5412总结
第55章波动率的渐近分析
551引言
552快速的均值回复和波动率的高波动率
553模型的条件
554模型的几个例子
555符号
556渐近分析
557香草期权：渐近值
558香草期权：隐含波动率
559总结
第56章波动率案例学习：棘轮期权
561引言
562棘轮期权的微妙之处
563路径依赖，常波动率
564结果
565代码：在不确定波动率条件下，以相似性变量的方法计算的棘轮期权
566总结
第57章跳跃扩散
571引言
572跳跃的证据
573泊松过程
574存在跳跃时的对冲
575对冲扩散项
576对冲跳跃
577对冲跳跃风险和风险中性
578跳跃扩散模型的缺点
579跳跃波动率
5710确定性衰减的跳跃波动率
5711总结
第58章崩盘模型
581引言
582在险值
583一个简单的例子：对冲看涨期权
584一个关于崩盘的数学模型
585一个例子
586最优静态套保：降低在险值
587连续时间限制
588崩盘幅度的区间
589多次崩盘
5810多资产世界中的崩盘
5811固定和浮动汇率
5812总结
第59章用期权进行投机
591引言
592为投机者给期权定价的一个简单模型
593关于资产收益的更复杂的模型
594提前平仓
595对冲还是不对冲
596其他问题
597总结
第60章静态对冲
601引言
602静态复制投资组合
603匹配“目标”合约
604Vega匹配
605静态对冲：非线性控制方程
606非线性方程
607用非线性方程定价
608最优静态对冲：理论
609校准
6010在非线性模型中用香草期权对冲路径依赖期权
6011优化数学
6012总结
第61章流动性不足市场中对冲的反馈效应
611引言
612期权复制的交易策略
613超额需求函数
614整合交易策略
615复制的影响
616前向方程
617数值结果
618吸引与排斥
619总结
第62章效用理论
621引言
622排序问题
623效用函数
624风险厌恶
625常用的效用函数
626确定性等价财富
627最大化期望效用
628总结
第63章美式期权及相关问题的拓展讨论
631引言
632《衍生品周刊》刊登内容
633记住这些观点
634一些记号的变换
635最后，论文如下
636引言
637预备知识：定价和套期保值策略
638效用最大化执行时间
639通过出售美式期权获得利润
6310结束语
6311谁赢了，谁又输了呢
6312常问问题
6313同样的想法适用于另一种情况：认证期权
6314总结
第64章红利建模高级方法
641引言
642我们为什么需要红利模型
643红利对资产价格的影响
644随机分红
645泊松跳跃
646红利数量和发放时间的不确定性
647总结
第65章收益率的序列自相关
651引言
652证据
653电报方程
654衍生品的定价及对冲
655总结
第66章连续时间资产配置
661引言
662单一无风险资产和单一风险资产
663多资产
664最大化长期增长率
665交易成本简介
666总结
第67章崩盘风险下的资产配置
671引言
672崩盘风险下的最优投资组合：单一股票情形
673崩盘风险下最大化增长率：n种股票
674崩盘风险下最大化增长率：任意崩盘次数和其他深化
675总结
第68章无概率利率建模
681引言
682对于利率模型有什么要求
683短期利率过程的无概率模型
684最差情形和一个非线性方程
685对冲例子：价格区间
686生成“收益率包络”
687互换
688利率顶和利率底
689模型的运用
6810总结
第69章衍生品定价与最优对冲：无概率模型（续）
691引言
692一个真实组合
693债券期权
694内嵌多种决策的合约
695指数摊销利率互换
696可转债
697总结
第70章无概率利率模型拓展
701引言
702拟合远期利率
703经济周期
704利率带
705崩盘建模
706流动性
707总结
第71章通货膨胀建模
711引言
712通货膨胀连接产品
713定价的初始想法
714数据告诉我们的
715定价的进一步想法
716数据分析
717我们能不能独立于利率来给通货膨胀率建模
718校准和风险的市场价格
719非线性定价方法
7110总结
第72章能源衍生品
721引言
722能源市场
723能源市场为什么如此特别
724为什么我们不能将布莱克斯科尔斯模型运用在能源衍生品中
725便利收益率
726Pilopovic′两因子模型
727能源衍生品
728总结
第73章实物期权
731引言
732金融期权与实物期权
733一个引导性示例：机器报废
734最优化投资：简单示例#2
735无成本的项目临时停业
736有成本的项目临时停业
737有序追加投资
738阿散蒂：金矿案例研究
739总结
第74章寿险保单结算与保单贴现
741引言
742寿命预期
743精算表
744视为违约的死亡
745单一保单的定价
746保单组合定价
747总结
附录宽客的年龄
第75章发放奖金时间
751引言
752单期奖金
753技巧因子
754将技巧因子引入方程式
755总结
第六部分数值方法与程序
第76章数值方法概述
761引言
762有限差分法
763蒙特卡罗方法
764数值积分
765总结
第77章单因子模型的有限差分法
771引言
772概述
773格点法
774用网格做差分
775θ的近似
776Δ的近似
777Γ的近似
778例子
779终值条件和回报
7710边界条件
7711显性有限差分法
7712显性有限差分法的收敛
7713代码#1：欧式期权
7714代码#2：美式期权
7715代码#3：二维输出
7716双线性插值法
7717迎风差分法
7718总结
第78章单因子模型的有限差分法进阶
781引言
782隐性有限差分法
783克兰克尼科尔森方法
784几种有限差分法的比较
785其他方法
786道格拉斯法
787三个时间点方法
788理查德森外推法
789自由边界问题和美式期权
7810跳跃条件
7811路径依赖型期权
7812总结
第79章两因子模型的有限差分法
791引言
792两因子模型
793显性方法
794计算时间
795交替方向隐性差分法
796“跳房子”方法
797总结
第80章蒙特卡罗模拟
801引言
802模拟与衍生品价值之间的联系：以股票、指数、货币以及商品为例
803路径的产生
804标的服从对数正态分布，非路径依赖
805蒙特卡罗模拟的优点
806使用随机数
807产生正态分布变量
808现实世界与风险中性世界，投机与对冲
809利率产品
8010计算希腊字母
8011更高维数：Cholesky分解
8012计算时间
8013加速收敛
8014蒙特卡罗模拟的优点和缺点
8015美式期权
8016Longstaff和Schwartz回归方法在美式期权的应用
8017基函数
8018总结
第81章数值积分
811引言
812常规的网格
813普通蒙特卡罗积分
814低差异序列
815高级技巧
816总结
第82章有限差分程序
821引言
822柯尔莫哥洛夫方程
823可转债的显性单因子模型
824美式看涨期权：隐性
825巴黎期权：显性
826认证期权
827可选认证期权
828随机波动率：显性
829不确定波动率
8210崩盘模型
8211显性EpsteinWilmott解
8212风险债券计算
第83章蒙特卡罗程序
831引言
832篮子期权的蒙特卡罗定价
833篮子期权的伪蒙特卡罗定价
834美式期权的蒙特卡罗定价
附录A你所需要的所有数学知识（一份执行摘要）
附录BVisualBasic计算机代码
参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

☆☆☆☆☆

用户评价

☆☆☆☆☆

这本书的组织结构非常精妙，它不像传统教材那样按部就班地堆砌知识点，而是更像一个逻辑严密的侦探故事，层层剥茧，逐步揭示数量金融的全貌。我特别喜欢作者在每卷的开头部分，都会有一个宏观的导读，简要概述本卷的核心思想以及它在整个金融体系中的定位。这种“先搭骨架，再填血肉”的叙事方式，极大地提高了阅读的连贯性和目的性。比如，在介绍套利定价理论（APT）的时候，作者非常清晰地梳理了从CAPM到APT的演进脉络，指出前者在解释资产收益方面的不足，从而引出后者引入多个风险因子进行解释的必要性。这种历史感和逻辑递进，让读者在学习知识点的同时，也了解了金融理论发展的脉络。这本书的深度和广度令人叹服，它不仅仅局限于描述性的模型，更深入到模型的假设条件和模型失效的边界条件，这种严谨的批判性思维培养，对于任何希望在量化领域有所建树的人来说，都是至关重要的财富。

☆☆☆☆☆

这本书的排版简直是一场视觉上的享受，字体选择和行距的把握恰到好处，即便长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。我注意到作者在处理那些关键的数学推导时，会用醒目的粗体或者斜体来强调，这极大地帮助了我快速抓住核心逻辑。最让我印象深刻的是，作者对于不同金融工具的描述，总是能够找到一个非常贴切的比喻或类比，这对于我这样一开始对某些衍生品感觉一头雾水的人来说，简直是救星。比如，书中对波动率微笑现象的解释，作者没有停留在数学公式的表述上，而是结合了市场参与者的行为心理和风险偏好，使得这个概念变得“有血有肉”。我记得有一次，我在处理一个涉及到时间序列分析的小项目，被一个模型假设卡住了很久，后来翻到书中的相关章节，作者关于“有效市场假说在量化模型中的局限性”的讨论，一下子点醒了我，让我找到了新的研究方向。这本书的价值，不仅仅在于它教了你“怎么算”，更在于它教会了你“为什么要这么算”，以及“在什么情况下这个方法可能失效”。

☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引人，那种深邃的蓝色调配上醒目的白色字体，让人一眼就能感受到其专业性和深度。我一开始是抱着学习新知识的心态去翻阅的，毕竟是“数量金融”这个领域，听起来就充满了挑战。初读下来，我发现作者的行文风格非常严谨，每一个概念的引入都循序渐进，没有那种为了炫技而堆砌复杂公式的感觉。举个例子，在讲解期权定价模型时，作者没有直接跳到复杂的随机微积分，而是先用非常直观的例子和思想实验来铺垫，比如用简单的二叉树模型来模拟价格变动，这让原本觉得晦涩难懂的部分一下子变得清晰起来。我特别欣赏作者在章节末尾设置的“深入思考”环节，它不仅仅是简单的习题，更像是引导读者去探索这个领域更深层次的逻辑和应用场景。虽然内容量不小，需要投入大量时间和精力去消化，但那种每翻过一页都有新收获的感觉，让人欲罢不能。这本书更像是一本教科书和实战手册的完美结合，它既有扎实的理论基础，又处处透露着对实际市场应用的关注，对于想系统性建立数量金融知识体系的人来说，绝对是一份不可多得的宝藏。

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我是一位有着几年交易经验的市场人士，过去我主要依赖直觉和经验进行决策，但随着市场复杂性的增加，我深感需要更系统、更数学化的工具来武装自己。选择这本书，是希望能够弥补我理论基础上的短板。这本书在这方面做得非常出色，它以一种近乎艺术性的方式，将看似枯燥的数学公式转化为了描述市场规律的语言。我尤其欣赏作者在案例分析中体现出的那种对“现实检验”的坚持，他不会神化任何一个模型，而是会清晰地指出该模型在不同市场状态下可能出现的偏差。例如，在处理极端风险事件（黑天鹅）时，作者对传统的正态分布假设提出了有力的质疑，并引导读者去探索更符合现实的重尾分布模型。这本书就像一位耐心的良师益友，它不会直接给你答案，而是提供一套强大的思维工具箱，让你学会如何自己去构建、测试和优化金融模型。读完之后，我感觉自己看待市场的视角发生了根本性的转变，从一个“观察者”变成了一个更具洞察力的“构建者”。

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坦白说，这本书的阅读门槛确实不低，它需要读者具备一定的概率论和微积分基础。我刚开始接触时，有好几章的内容我不得不反复阅读，甚至需要查阅一些高等数学的参考资料来辅助理解。然而，正是这种略带挑战性的难度，使得这本书的含金量极高。它拒绝了任何“速成”的诱惑，而是坚持将量化金融的底层逻辑彻底讲透。其中关于风险度量和资产组合优化的章节，简直是教科书级别的范本。作者没有采用那种过于简化的线性模型，而是深入探讨了高维空间中的约束优化问题，并详细解释了拉格朗日乘子法在金融工程中的实际意义。我感觉，读完这部分内容，我对投资组合经理们平时决策背后的数学逻辑有了更深层次的敬畏。这本书更像是为你打地基，一旦地基打牢了，你未来学习任何更前沿的量化技术都会事半功倍，因为它已经为你构建了一个坚固的知识框架。

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