Pricing Derivative Securities pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:World Scientific Publishing Company

作者:T. W. Epps

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2007-06-30

价格:USD 58.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9789812833976

丛书系列:

图书标签:

• Pricing
• Finance
• Derivatives
• 金融工程
• 期权定价
• 金融衍生品
• 随机微积分
• 布朗运动
• 利率模型
• 信用风险
• 数值方法
• 风险管理
• 投资银行

探索金融市场复杂性的前沿：一本关于量化金融的深度解析 书名：量化金融的精要：从基础模型到高级策略 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的量化金融知识体系，涵盖了从金融市场的基础结构到复杂衍生品定价模型的构建与应用，再到量化交易策略的开发与实证检验。我们力求在理论的严谨性与实践的可操作性之间找到最佳平衡点，帮助金融专业人士、量化分析师、风险管理者以及对金融工程感兴趣的学者，构建起坚实的知识基石，并掌握应对现代金融市场挑战的先进工具。 第一部分：金融市场的基石与随机过程的语言 本部分将奠定读者理解现代金融理论所需的数学与统计学基础。我们首先回顾经典经济学中的理性预期假设与有效市场假说，并探讨其在实际市场中的局限性。 第一章：市场结构与资产定价基础 本章深入剖析了股票、债券、外汇及商品等主要金融市场的运作机制。重点讨论了交易成本、流动性对定价的影响，以及不同市场结构（如订单簿交易与做市商系统）如何塑造价格发现过程。我们将引入套利机会的界定及其在无套利定价框架下的重要性。 第二章：概率论与随机过程的金融应用 量化金融的本质是对不确定性的数学建模。本章详细阐述了概率论中的条件期望、鞅理论（Martingale Theory）的核心概念，并将其应用于资产回报率的建模。随后，我们引入布朗运动（Wiener Process）作为连续时间金融建模的基石，探讨了几何布朗运动（Geometric Brownian Motion, GBM）在描述股票价格演化中的作用及其缺陷。更进一步，我们将介绍更复杂的随机过程，如跳跃扩散模型（Jump-Diffusion Models）和Heston模型的随机波动率框架，以更好地刻画市场中的极端事件和波动率聚类现象。 第二部分：经典定价理论的深入剖析与扩展 在掌握了随机过程的工具后，本部分开始构建和分析核心的衍生品定价框架。 第三章：无套利定价与风险中性度量 本章是全书的核心理论部分之一。我们详细推导了Black-Scholes-Merton（BSM）模型的建立过程，基于风险中性定价原理，利用鞅的期望求解欧式期权价格。本章将重点讲解风险中性测度（Q测度）的构造，即通过Girsanov定理实现从真实概率测度（P测度）到风险中性测度的转换。我们将严格证明BSM公式的适用条件，并讨论其在实际应用中（如连续交易假设、常数波动率假设）面临的挑战。 第四章：偏微分方程方法在定价中的应用 除了鞅论方法，偏微分方程（PDE）为衍生品定价提供了另一种强大的视角。本章将推导欧式期权满足的Black-Scholes PDE，并展示如何利用有限差分法（Finite Difference Methods）来数值求解该方程，特别是对于具有复杂边界条件的奇异期权。我们将比较鞅方法与PDE方法的优劣，并讨论它们在处理美式期权和奇异期权时的侧重点。 第五章：美式期权、奇异期权与数值方法 美式期权因其提前执行的权利，无法简单通过解析公式求解。本章重点介绍求解美式期权价格的先进数值技术，包括二叉树模型（Binomial Trees）和三叉树模型，并着重探讨如何利用最小二乘蒙特卡罗方法（Least Squares Monte Carlo, LSMC）来处理高维美式期权问题。此外，我们还将分析亚洲期权、障碍期权等路径依赖型奇异期权的定价挑战与求解策略。 第三部分：波动率建模与动态风险管理 现代金融的核心在于波动率的预测与管理。本部分聚焦于波动率的计量经济学模型和衍生品定价中的波动率微笑现象。 第六章：波动率的计量经济学建模 本章回顾了传统的GARCH族模型（ARCH, GARCH, EGARCH, GJR-GARCH），用以捕捉金融时间序列的波动率聚集性。在此基础上，我们深入探讨了随机波动率模型（Stochastic Volatility Models），特别是Heston模型，它允许波动率本身服从随机过程，从而能更好地解释波动率的动态变化及其与资产收益率的负相关性。 第七章：波动率曲面与插值技术 市场中观察到的隐含波动率并非一个常数，而是依赖于行权价和到期日的函数，即波动率曲面（Volatility Surface）。本章讨论了市场中隐含波动率的结构性偏差（波动率微笑/扭曲），并详细介绍了构建光滑且无套利约束的波动率曲面的实用技术，包括SABR模型（Stochastic Alpha Beta Rho）的应用与参数校准。 第八章：动态对冲与风险分解 有效的衍生品交易离不开精确的风险管理。本章详细阐述了Delta、Gamma、Vega、Theta等希腊字母（Greeks）的计算与解释。我们将讨论如何利用这些指标进行动态对冲，以维持投资组合的风险中性敞口。此外，本章还将涉及更高级的二阶风险管理工具，如Vanna和Charm，以及在存在交易成本和离散对冲频率下的对冲误差分析。 第四部分：信用风险、利率模型与高级主题 本部分将视野扩展到信用衍生品和固定收益市场，介绍更为复杂的金融工具和风险建模。 第九章：利率衍生品与短期利率模型 利率市场是固定收益工具定价的基石。本章从贴现因子和远期利率的概念出发，介绍连续时间利率模型的经典框架，包括Vasicek模型和Cox-Ingersoll-Ross (CIR) 模型。重点在于零息债券定价，以及如何利用这些模型对利率衍生品如远期利率协议（FRAs）和利率期权（Caps, Floors, Swaptions）进行定价。 第十-十章：信用风险建模与违约强度过程 信用风险是金融机构面临的主要风险之一。本章区分了结构化模型（如Merton模型，将公司股权视为看涨期权）和减化模型（Reduced-Form Models）。我们着重分析减化模型中的违约强度过程（Intensity Process），包括恒定强度模型和随机强度模型，并探讨如何利用这些模型对信用违约互换（CDS）等信用衍生品进行定价和风险敞口计量。 第五部分：量化投资策略与机器学习的应用 本部分将理论知识与前沿的量化投资实践相结合，探索如何利用数据驱动的方法构建可行的交易系统。 第十一章：因子模型与投资组合优化 本章回顾了经典的资产定价模型，如CAPM和多因子模型（Fama-French三因子、五因子模型），用以解释资产的超额收益。随后，我们将进入投资组合优化领域，从均值-方差模型出发，探讨如何利用风险预算、Black-Litterman模型等技术，构建稳健且具有风险调整后高收益的投资组合。 第十二章：高频数据与机器学习在量化中的集成 随着数据处理能力的提升，机器学习（ML）在金融领域的应用日益广泛。本章探讨了如何处理和分析高频交易数据，识别微观市场结构信号。我们将介绍回归模型（如岭回归、Lasso）、分类模型（如支持向量机、随机森林）以及深度学习（如LSTM）在预测收益率、识别市场微结构异象中的具体应用，并讨论模型的可解释性与过拟合的风险。 结语：量化金融的未来挑战 本书在总结现代量化金融理论与实践的同时，也展望了该领域面临的未来挑战，包括模型风险的量化、气候变化对资产定价的影响，以及监管环境变化带来的新模型需求。本书旨在成为读者在复杂金融世界中导航的必备工具书。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计简洁大气，传递出一种严谨的学术风格，让我对内容充满期待。我一直对金融衍生品的定价策略和数学模型感到好奇，但往往在理解那些高度抽象的公式时感到力不从心。我希望这本书能够以一种清晰且易于理解的方式，将复杂的理论概念梳理清楚。我特别欣赏作者在开篇对“资产价格的随机性”的深入探讨。我知道，理解资产价格的波动是衍生品定价的基础，而作者如何将其与概率论和统计学相结合，是影响我阅读体验的关键。我期待书中能够提供详实的例子，来解释如“几何布朗运动”等概念的金融意义。此外，我对于书中对“Black-Scholes模型”的讲解抱有极大的兴趣。这无疑是金融衍生品定价领域中最具影响力的模型之一，但我更希望了解其背后的金融直觉和数学推导过程，而不是仅仅记住最终的公式。例如，为什么模型会用到偏微分方程，以及方差和期望在其中扮演的角色。我更希望作者能够深入分析该模型在现实市场中的适用性和局限性，并可能探讨一些修正或替代的定价方法。

评分☆☆☆☆☆

我一直对金融市场的波动性以及如何量化这种波动性感到着迷，而衍生品定价正是理解和利用这种波动的关键。当我翻开《Pricing Derivative Securities》这本书时，我首先被其开篇对资产价格随机性的建模所吸引。作者并没有急于引入复杂的公式，而是通过直观的图形和生动的比喻，解释了布朗运动等随机过程在描述资产价格变化中的作用。我特别欣赏作者在引入“伊藤引理”这样重要的数学工具时，所进行的详尽铺垫和背景介绍。我知道伊藤引理是许多衍生品定价公式推导的核心，而对其理解的深度直接决定了我对整个模型精髓的掌握程度。我期待书中能够通过清晰的数学推导和具体的案例分析，让我真正理解伊藤引理的含义以及它在衍生品定价中的应用。另外，我还对书中可能涵盖的“风险管理”和“对冲策略”部分充满了好奇。衍生品不仅仅是定价工具，更是风险管理和套利套期保值的重要手段。我希望这本书能够不仅仅停留在理论定价层面，更能深入探讨如何利用衍生品来管理和对冲风险，例如理解Delta对冲、Gamma对冲等概念的实际操作意义。这对我理解金融市场的运作机制和风险控制至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的第一印象，那种深邃的蓝色与金色线条交织的图案，在书架上散发出一种沉静而专业的学术气息。翻开扉页，精美的纸质和印刷质量就已经让我对接下来的阅读充满了期待。内容方面，我一直对金融衍生品定价的复杂性感到好奇，尤其是在理解各种期权、期货、互换等工具背后的数学模型时，常常会感到力不从心。这本书的开篇，似乎正是瞄准了这一痛点，用一种循序渐进的方式，从基础的概率论和随机过程入手，试图为我搭建起一个坚实的理论框架。我尤其欣赏作者在介绍这些基础概念时，并没有直接跳入枯燥的数学推导，而是通过一些贴近实际的金融场景来引入，比如对资产价格波动的模拟，以及风险中性定价的直观解释。这种“先感性，后理性”的教学方法，极大地降低了学习门槛，让原本可能令人生畏的数学公式变得更容易接受。我能够想象，在接下来的章节中，作者会逐步深入到Black-Scholes模型、二叉树模型等经典定价方法，并可能还会触及蒙特卡洛模拟等更现代的数值方法。我对书中对这些模型背后的假设、优势和局限性的探讨尤其感兴趣，因为在金融实践中，理解模型的适用范围和潜在风险至关重要。这本书不仅是理论知识的堆砌，更是一种思维方式的培养，它教会我如何去分析和解决现实世界中的金融定价问题，而不仅仅是背诵公式。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给人一种沉静而专业的学术氛围，让我对即将展开的阅读旅程充满期待。我一直对金融衍生品的定价理论和模型深感兴趣，但常常觉得在理解那些复杂的数学公式时缺乏系统性的指引。《Pricing Derivative Securities》这本书的开篇，似乎正是为我精心设计的“入门引导”。我特别欣赏作者在早期章节中对“资产价格的随机过程”的细致讲解。我知道，理解资产价格的波动性是衍生品定价的核心，而作者如何从概率论和统计学的角度来描述这种波动，是吸引我的关键。我期待书中能够用生动形象的比喻和直观的图表，来解释如“布朗运动”和“几何布朗运动”等概念的金融意义。此外，我对书中对“Black-Scholes模型”的深入讲解抱有极大的期望。这无疑是金融衍生品定价领域最经典的理论之一，但我更希望了解其背后的数学推导逻辑和金融直觉，而不是仅仅记忆最终的公式。例如，为什么模型会用到偏微分方程，以及方差和期望在其中扮演的角色。我更希望作者能够深入分析该模型在现实市场中的适用性和局限性，并可能探讨一些修正或替代的定价方法。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和章节设置给我一种耳目一新的感觉，它并没有像很多教科书那样上来就抛出大量公式，而是先从金融市场的基本原理和参与者的行为动机入手，构建了一个完整的金融生态图景。这让我觉得，这本书不是在教我“怎么做”，而是在教我“为什么这么做”。我尤其欣赏作者在引言部分对“风险与回报”之间关系的讨论，以及衍生品在平衡和管理这种关系中所扮演的关键角色。我非常期待书中能够深入探讨不同类型的衍生品，例如期权、期货、远期合约以及各种互换，并详细阐述它们各自的定价机制和应用场景。特别是对于期权定价，我希望能够清晰地理解“内在价值”和“时间价值”的概念，以及影响它们变化的关键因素。我更希望书中能够对Black-Scholes模型进行细致入微的讲解，不仅仅是推导公式，更要深入分析其背后的数学逻辑和金融直觉。例如，为什么需要用到偏微分方程，以及欧拉-拉格朗日方程在这种场景下的应用。理解这些，对我而言远比记住最终的公式更为重要。同时，我也对书中是否会涉及期权交易中的“希腊字母”（Greeks）及其在风险对冲中的作用感兴趣。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对金融市场运作机制充满好奇心的学生，一直被衍生品交易中蕴含的智慧和风险所吸引。《Pricing Derivative Securities》这本书的出现，为我打开了一扇通往复杂金融世界的大门。我尤其对书中可能包含的“套利定价理论”的深入分析感到兴奋。我知道，在有效的金融市场中，不存在无风险的套利机会，而衍生品定价正是基于这一前提。我希望书中能够详细阐述套利定价的原理，以及如何利用它来推导衍生品的理论价格。我期待书中能够通过清晰的数学推导，让我理解“风险中性定价”的本质。我知道，在风险中性世界里，资产的期望收益率为无风险利率，而这一概念是理解许多衍生品定价模型的基础。我更希望书中能够用实际的例子，例如欧洲期权和美洲期权的定价差异，来展示风险中性定价在不同情况下的应用。此外，我对书中可能涉及的“蒙特卡洛模拟”在衍生品定价中的应用也充满好奇。这是一种强大的数值方法，能够处理复杂的衍生品和多因素模型。我希望能够掌握其基本原理和实现步骤，以便能够自己动手进行模拟分析。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚刚开始涉足金融量化领域的学生，一直被衍生品定价的复杂性和深度所吸引。《Pricing Derivative Securities》这本书的出现，对我来说如同一盏明灯，照亮了我前行的道路。我尤其欣赏作者在开篇对于“数学建模”在金融工程中作用的强调。他并没有回避数学的严谨性，而是以一种循序渐进的方式，从最基础的概率论和统计学概念出发，逐步构建起复杂的金融模型。我非常期待书中能够对“风险中性定价”这一核心理论进行详尽的解释。我知道它是许多衍生品定价的基础，但如何理解在风险中性世界中，资产的预期收益率不再是风险溢价化的市场预期收益率，而是无风险利率，这需要一个清晰的逻辑链条。我希望书中能够通过具体的例子，例如股票期权的定价，来展示风险中性定价在实践中的应用。此外，我对书中可能涉及的“二叉树模型”的讲解也充满了期待。这是一种直观且易于理解的期权定价方法，我希望能够掌握其构建过程，以及如何将其扩展到更复杂的衍生品定价中。这本书能否帮助我建立起扎实的理论基础，并为我未来的研究和实践打下坚实的基础，是我最为关注的。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对金融数学和量化投资充满热情的初学者，我一直在寻找一本能够系统地讲解衍生品定价理论的书籍。《Pricing Derivative Securities》这本书的出现，恰好满足了我的这一需求。我尤其欣赏作者在开篇对“金融市场基本假设”的详细阐述。我知道，理解这些假设，例如市场有效性、无套利原则以及资产价格的随机性，是掌握衍生品定价理论的关键。我期待书中能够通过严谨的逻辑和清晰的论证，让我深刻理解这些假设的含义及其在衍生品定价中的重要性。我对于书中对“Black-Scholes模型”的深入剖析尤为期待。这无疑是金融衍生品定价领域的里程碑式模型，但我更希望了解其背后的金融直觉和数学推导过程，而不是仅仅记住最终的公式。例如，为什么模型会用到偏微分方程，以及方差和期望在其中扮演的角色。我更希望作者能够深入分析该模型在现实市场中的适用性和局限性，并可能探讨一些修正或替代的定价方法。此外，我对书中可能涉及的“路径依赖衍生品”的定价方法也充满了兴趣。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我是一名在量化金融领域摸索了几年但仍感基础不牢的从业者，一直渴望能有一本能够系统梳理衍生品定价理论的书籍。当我拿到这本《Pricing Derivative Securities》时，我首先被它严谨的章节结构所吸引。从概率论的基石，到随机过程的引入，再到具体衍生品的定价策略，每一步都衔接得恰到好处，仿佛在为我规划一条清晰的学习路径。我尤其关注书中对于“风险中性定价”这一核心概念的阐述。我知道这是理解许多衍生品定价模型的基础，但如何将其从抽象的理论转化为可操作的工具，一直是我学习过程中的一个难点。我期待书中能通过大量的例证和详细的推导，帮助我深入理解这一概念的精髓，并掌握其在不同情境下的应用。此外，我对于书中可能包含的数值方法部分也充满期待。在实际交易中，许多衍生品的定价无法通过解析解得到，这时就需要依赖数值方法，例如蒙特卡洛模拟和有限差分法。我希望这本书能够详细讲解这些方法的原理、实现步骤以及优缺点，并提供一些代码实现上的指导，这对于我提升实战能力将非常有帮助。能够清晰地理解这些方法，并能够灵活运用它们来分析和定价复杂的金融产品，是我阅读这本书的最终目标。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对金融工程充满热情的学生，我一直在寻找一本能够系统且深入地讲解衍生品定价理论的书籍。《Pricing Derivative Securities》这本书的出现，无疑满足了我的这一需求。我特别喜欢书中一开始对“无套利原则”的详细阐释，这不仅是衍生品定价的基石，也是理解金融市场有效性的重要窗口。我希望作者能够通过严谨的逻辑和清晰的论证，让我深刻理解为什么在不存在套利机会的市场中，衍生品的定价必然遵循特定的数学规律。我对于书中对于Black-Scholes模型的讲解尤为期待。我知道这是金融衍生品定价领域最经典的模型之一，但其背后的假设，如常数波动率、无交易成本等，在现实市场中往往难以完全满足。我希望书中能够深入分析这些假设的含义，以及当这些假设被打破时，模型会产生怎样的偏差，并可能提供一些修正或改进的思路。此外，我对书中可能涉及的“路径依赖性衍生品”的定价方法也充满了兴趣。例如，亚式期权、障碍期权等，它们的支付与标的资产价格的平均值或在特定时间段内是否触及某个水平相关。我希望本书能够提供清晰的定价框架和计算方法，帮助我掌握如何处理这些复杂产品的定价问题。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆