具体描述
本书在编写过程了参考了SOA和CAS关于金融数学的考试大纲，在内容取舍上基本与金融数学的考试范围相符。为了内容的完整与系统，本书还增加了一些金融数学考试大纲以外的材料，如期权定价的模型、二叉树模型、随机利率等。书中设计了较多的例题和习题，涉及大量计算和绘图。
作者简介
目录信息
读后感
如果学利息理论或是金融数学(SOA,Financial Mathematics)，中文书里推荐这本． 前后看了几本关于利息理论的教材，这本书内容很全面，也比较深入浅出，有涉及实务的部分，也有理论证明的部分，总结归纳很不错．当然讲得最清楚的就是原版的教材了，不过那么大一本也挺沉...
评分如果有个老师教着看或许还行，但自学的话实在看不下去。全书只是概念的堆砌，既没有仔细的讲解（来由，应用），例子也像没有煮熟的米一样生硬。重点不突出，泛泛交代。 对人大出版的其他数学教材极为失望，觉得不过是利用一点名气来出书骗钱。 In a word，烂书一本。如果你必...
评分如果学利息理论或是金融数学(SOA,Financial Mathematics)，中文书里推荐这本． 前后看了几本关于利息理论的教材，这本书内容很全面，也比较深入浅出，有涉及实务的部分，也有理论证明的部分，总结归纳很不错．当然讲得最清楚的就是原版的教材了，不过那么大一本也挺沉...
评分如果有个老师教着看或许还行，但自学的话实在看不下去。全书只是概念的堆砌，既没有仔细的讲解（来由，应用），例子也像没有煮熟的米一样生硬。重点不突出，泛泛交代。 对人大出版的其他数学教材极为失望，觉得不过是利用一点名气来出书骗钱。 In a word，烂书一本。如果你必...
评分如果有个老师教着看或许还行，但自学的话实在看不下去。全书只是概念的堆砌，既没有仔细的讲解（来由，应用），例子也像没有煮熟的米一样生硬。重点不突出，泛泛交代。 对人大出版的其他数学教材极为失望，觉得不过是利用一点名气来出书骗钱。 In a word，烂书一本。如果你必...
用户评价
这本书最大的价值在于，它能够将抽象的金融概念与具体的数学模型相结合，为读者提供了一个全面而深入的理解框架。作者在讲解量化交易策略（quantitative trading strategies）时，真是让我看到了数学在金融市场中的强大力量。我了解到，许多成功的交易策略，其背后都隐藏着精密的数学算法和模型。例如，书中关于趋势跟踪（trend following）和均值回归（mean reversion）策略的介绍，就让我看到了如何利用统计学方法来识别市场中的交易机会。作者通过实证分析，展示了这些策略在不同市场环境下的表现，以及如何通过参数优化来提高策略的稳健性。此外，书中关于高频交易（high-frequency trading）和算法交易（algorithmic trading）的章节，也让我对现代金融市场的运作方式有了更深的了解。我了解到，这些交易模式高度依赖于复杂的数学模型和高速的计算能力，其核心在于利用数学来捕捉市场中的微小波动和套利机会。阅读这本书，我不仅学到了金融数学的理论知识，更重要的是看到了数学在金融市场中的实际应用和巨大潜力。它为我打开了一扇通往量化金融世界的大门，让我能够以一种更专业、更深入的视角去理解金融市场。
评分初次接触《金融数学》，我对其内容感到一丝畏惧，但阅读过程中，我却逐渐被其严谨的逻辑和深刻的洞察力所吸引。作者在讲解金融衍生品定价时，展现了非凡的洞察力，他不仅仅是列出公式，而是深入剖析了模型背后所依赖的假设，以及这些假设在真实市场环境中的局限性。例如，关于欧式期权定价的二叉树模型（binomial tree model），作者通过简洁的数学语言，清晰地展示了如何将复杂的期权定价过程分解为一系列离散的步骤，并最终得出期权的公允价值。这种方法的直观性，使得我对期权定价的理解不再停留在表面。同时，作者也并没有回避连续时间模型的重要性，他引导我理解了布莱克-斯科尔斯方程（Black-Scholes equation）是如何通过偏微分方程（partial differential equations）来描述期权价格的动态变化，并且对模型中的参数（如波动率、无风险利率）如何影响期权定价进行了深入的分析。书中对于利率衍生品（interest rate derivatives）的讲解，也让我大开眼界。我了解到像远期利率协议（forward rate agreement）和利率互换（interest rate swap）这类产品，其定价和风险管理都离不开精密的数学模型。作者对这些模型，如Ho-Lee模型或Hull-White模型，进行了详尽的介绍，并通过实例展示了它们在实际操作中的应用。阅读这本书，就像是获得了一把钥匙，能够打开理解复杂金融工具的神秘之门。
评分在我看来，《金融数学》这本书最大的亮点在于其“化繁为简”的能力。金融市场的许多复杂现象，在作者的笔下，都能够用清晰、严谨的数学语言得以阐释。我尤其对书中关于资产定价的理论推导过程印象深刻。作者在讲解诸如“无套利定价原理”（no-arbitrage pricing）等核心概念时，并没有简单地给出结论，而是通过逻辑严密的数学论证，一步步引导读者理解这些原理是如何建立在市场公理之上的。这种严谨的论证过程，让我对金融市场运行的底层逻辑有了更深刻的认识。同时，书中关于对冲策略（hedging strategies）的讲解，也让我受益匪浅。我了解到，通过构建特定的金融组合，可以有效地抵消某些风险敞口，例如Delta对冲（Delta hedging）的应用。作者通过详细的数学推导和实例分析，展示了如何通过动态调整持仓来维持对冲比例，从而实现风险的管理。这种将理论研究与实战操作相结合的讲解方式，使得这本书具有极高的实用价值。阅读过程中，我不仅理解了金融衍生品的定价原理，更重要的是掌握了如何利用数学工具来管理和控制金融风险。
评分这本书给我带来的最大感受，是它将金融世界中的不确定性，通过数学的语言变得可理解、可操作。在阅读《金融数学》的过程中，我仿佛获得了一双能够“看见”风险的眼睛。作者在讲解随机微分方程（stochastic differential equations）时，并没有直接抛出复杂的数学表达式，而是从金融资产价格的随机波动这一核心问题出发，循序渐进地引导读者理解这些方程是如何描述市场动态的。特别是对布朗运动（Brownian motion）的介绍，让我理解了金融市场中的“随机性”并非杂乱无章，而是遵循一定的概率规律。这种从具象到抽象，再从抽象回到具象的讲解方式，让我能够真正地理解模型背后的逻辑，而非仅仅是记忆公式。我尤其对书中关于利率模型的研究印象深刻，作者介绍了各种利率模型，如Vasicek模型和CIR模型，并深入分析了它们在刻画利率期限结构（term structure of interest rates）变化时的优劣。通过这些模型的学习，我不仅理解了利率风险是如何产生的，更重要的是学会了如何利用数学工具来评估和管理这种风险。这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的金融数学家在耳边耐心讲解，让我能够逐步掌握金融建模的精髓，并且能够将这些知识应用到实际的金融分析和决策中。
评分坦白讲，在拿起《金融数学》之前，我对金融数学的印象仅仅停留在“难”和“抽象”这两个词上。然而，这本书彻底颠覆了我之前的认知。作者以一种极其精妙的方式，将枯燥的数学概念与生动的金融应用场景相结合，让整个学习过程充满了乐趣和成就感。我特别喜欢书中关于风险模型的部分，它不仅仅是罗列风险度量方法，而是深入探讨了风险的来源、传导机制以及如何利用数学工具来量化和管理风险。比如，书中关于蒙特卡罗模拟（Monte Carlo simulation）的应用，就让我直观地理解了如何通过大量的随机抽样来估计复杂金融产品的价值和风险。作者通过生动的例子，展示了如何利用这种方法来评估期权的风险敞口，以及如何在投资组合中进行风险分散。此外，书中关于信用风险（credit risk）的章节，也给我带来了深刻的启发。我了解到信用评级（credit rating）和违约概率（default probability）等概念是如何被量化，以及如何构建模型来预测和管理信用风险。作者对Merton模型等经典信用风险模型的讲解，让我对企业违约的可能性有了更清晰的认识。这本书的价值在于，它不仅传授了知识，更重要的是培养了解决金融问题的能力，让我能够以一种更加理性、更加科学的方式去面对复杂的金融挑战。
评分《金融数学》这本书，给我带来的不仅仅是知识的增长，更是思维方式的重塑。在接触这本书之前，我对金融领域的理解，更多是停留在宏观经济和基本面分析层面。而这本书，则让我看到了金融背后更为深刻的数学逻辑和精妙的量化方法。作者在讲解波动率（volatility）的计算和应用时，真是让我耳目一新。我了解到，简单的历史波动率计算只是冰山一角，而像隐含波动率（implied volatility）这样更复杂的概念，是如何通过期权价格反向推导出来的。这种“逆向思考”的方式，让我对金融市场的定价机制有了全新的认识。书中关于风险预算（risk budgeting）的章节，也给我带来了很大的启发。我了解到，在构建投资组合时，不仅仅是要考虑整体风险，更要关注不同资产或策略对整体风险的贡献度，并通过数学方法进行分配和管理。这种精细化的风险管理思路，让我对如何有效地分散风险有了更深层次的理解。此外，书中关于金融建模中的实证分析（empirical analysis）部分，也让我受益匪浅。作者讲解了如何利用历史数据来检验模型的有效性，以及如何通过回归分析（regression analysis）等统计方法来量化金融变量之间的关系。这种结合理论与实证的研究方法，让我能够更批判性地看待金融模型，并且能够根据实际数据进行调整和优化。总而言之，这本书为我打开了一扇通往量化金融世界的大门。
评分不得不说，这本书在概念的梳理和逻辑的递进方面做得非常出色。当我开始阅读时，我带着一丝忐忑，毕竟金融数学这个名字本身就带着几分“高冷”。但作者的叙事方式却非常平易近人，他从最基础的概率论和统计学概念入手，如同搭建一座坚实的基石，然后层层递进，逐步引入更复杂的金融衍生品和风险模型。我尤其对书中关于随机过程的部分印象深刻，它为理解金融资产价格的波动提供了坚实的理论基础。作者通过生动的例子，比如如何模拟股票价格的变动，让我能够直观地理解伊藤引理（Itô's Lemma）等核心概念的意义和应用。他没有回避那些复杂的数学推导，但却用清晰的语言和循序渐进的步骤，将它们分解成易于理解的部分。这使得我在阅读过程中，既能深入理解理论的精髓，又能保持学习的动力。书中关于资产组合优化（portfolio optimization）的讨论，也给我带来了很多启发。我了解到现代投资组合理论（Modern Portfolio Theory）是如何通过数学方法来平衡风险与收益的，以及如何构建一个最优的资产配置方案。作者不仅解释了马科维茨模型（Markowitz model）的核心思想，还探讨了如何将这些理论应用于实际投资决策中。这种理论与实践相结合的讲解方式，让这本书的实用性大大提升。总的来说，《金融数学》是一本能够真正帮助读者建立起对金融数学体系完整认知的好书，它不仅传授知识，更重要的是培养一种严谨的分析能力和解决问题的思维模式。
评分这本书的叙事风格非常吸引人，它不像许多同类书籍那样枯燥乏味，而是将抽象的数学概念巧妙地融入到金融世界的具体场景之中。我尤其欣赏作者在讲解期权波动率微笑（volatility smile）现象时所采用的方法。我了解到，传统的布莱克-斯科尔斯模型假设波动率是恒定的，但实际市场中却存在着波动率随行使价和到期时间变化而变化的现象。作者通过引入更复杂的随机波动率模型（stochastic volatility models），如Heston模型，来解释这种现象的产生原因，并展示了如何利用这些模型来更精确地进行期权定价和风险管理。这种不断修正和完善理论的过程，让我看到了金融数学的进步和发展。此外，书中关于结构性产品（structured products）的讲解，也给我带来了很大的启发。我了解到，这些产品往往是将不同的金融工具进行组合，以满足特定的投资目标或风险偏好。作者通过数学建模，详细地分析了这类产品的收益和风险特征，并展示了如何对它们进行估值和风险管理。阅读这本书，就像是跟随一位经验丰富的金融工程师，一步步学习如何用数学的语言来构建和分析复杂的金融产品。
评分《金融数学》这本书，对我来说，是一次思维的“洗礼”。在阅读之前，我总觉得金融是一个充满不确定性和主观判断的领域，但这本书则让我看到了隐藏在表象之下的数学规律和逻辑。作者在介绍风险因子（risk factors）和因子模型（factor models）时，真是让我大开眼界。我了解到，金融市场的风险并非是随机的，而是可以被分解为一系列可识别的风险因子，例如市场因子、行业因子、个股因子等。作者通过费马-法兰克模型（Fama-French model）等经典因子模型，详细地展示了如何利用统计学方法来量化这些因子对资产收益的影响，以及如何利用这些模型来构建更有效的投资组合。这种“解构”市场风险的方法，让我对风险有了更清晰的认识。此外，书中关于资产配置（asset allocation）的讲解，也让我受益匪浅。我了解到，如何根据投资者的风险承受能力和投资目标，利用数学优化方法来构建最优的资产组合。作者详细介绍了均值-方差优化（mean-variance optimization）等经典方法，并探讨了如何在实际操作中考虑交易成本、税收等因素。阅读这本书，我不仅掌握了金融定价和风险管理的基本工具，更重要的是培养了一种用数学思维来分析和解决金融问题的能力。
评分这本《金融数学》给我带来的最深刻的体验，远不止是书中那些严谨的公式和抽象的理论。从第一次翻开它，我就仿佛踏入了一个充满逻辑与智慧的全新世界。作者以一种令人惊叹的清晰度，将原本可能令人望而却步的金融领域，通过数学的语言重新构建，使得每一个概念都变得触手可及，每一个推导都显得那么理所当然。我尤其欣赏的是书中对风险管理部分的阐述，它不仅仅停留在理论层面，更是通过大量的案例分析，将抽象的风险度量工具，如VaR（风险价值）和CVaR（条件风险价值），生动地呈现在我眼前。阅读的过程中，我能够清晰地感受到作者是如何一步步引导我理解这些工具背后的数学原理，以及它们在实际金融市场中是如何被应用来评估和控制风险的。这种学习过程，不仅提升了我对金融风险的认知，更让我对金融市场的复杂性有了更深层次的理解。书中关于期权定价的章节，更是让我对布莱克-斯科尔斯模型（Black-Scholes model）等经典定价理论有了豁然开朗的认识。作者并没有简单地罗列公式，而是花费了大量的篇幅解释模型背后的假设，以及这些假设在现实中可能存在的偏差。这种严谨的分析，让我能够批判性地看待这些理论，并理解它们在不同市场环境下的适用性。总而言之，《金融数学》不仅仅是一本关于金融和数学的书，它更是一种思维方式的启蒙，教会我如何用一种更加结构化、更加量化的方式去审视和解决金融问题。这本书的价值，在于它能够真正地赋能读者，让他们在理解金融世界的同时，也能够掌握分析和驾驭它的工具。
评分虽然赶工痕迹严重，但是这本书总体上讲还是不错的
评分旺旺~
评分我恨死这本书了！！！
评分三版。
评分等图书馆有了，就去看一看．
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