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出版者:Imperial College Press

作者:Omur Ugur

出品人:

页数:316

译者:

出版时间:2008-12-22

价格:USD 108.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781848161924

丛书系列:

图书标签:

• Finance
• 计算金融
• 金融工程
• 金融建模
• 量化金融
• Python
• 数值方法
• 金融衍生品
• 风险管理
• 投资组合优化
• 时间序列分析

探索金融世界的计算力量：一本深入解析现代金融建模与分析的实践指南 在当今高度互联且数据驱动的金融领域，掌握强大的计算工具和方法是理解、预测和驾驭市场变化的关键。本书并非《Introduction to Computational Finance》的介绍，而是为你打开一扇通往金融世界计算奥秘的大门，让你领略如何运用数学、统计学和计算机科学的融合，去解析复杂的金融现象，构建精准的投资策略，并应对瞬息万变的金融市场。 我们生活在一个信息爆炸的时代，海量金融数据以前所未有的速度产生和积累。从股票价格、债券收益率到期权合约、外汇波动，这些数据蕴含着巨大的价值，但也需要精密的工具才能从中提取有用的信息。本书将引导你深入理解金融建模的核心思想，从经典的风险价值（VaR）计算到复杂的蒙特卡洛模拟，从期权定价的布莱克-斯科尔斯模型到利率期限结构建模，每一个概念都将通过清晰的数学推导和直观的计算过程进行阐释。 本书的特色在于其强大的实践导向。我们不仅仅停留在理论层面，更将重点放在如何将这些理论付诸实践。你将学习如何利用流行的编程语言，如Python或R，来构建和实现各种金融模型。从数据预处理、可视化，到算法开发、回测和性能评估，我们将一步步指导你完成一个完整的量化分析流程。你将有机会亲手编写代码，体验将抽象的数学公式转化为可执行的计算程序的过程，从而加深对金融建模的理解。 本书的内容涵盖了金融工程、数量分析、风险管理和算法交易等多个关键领域。在金融工程方面，我们将深入研究衍生品定价的各种方法，包括但不限于远期、期货、期权和掉期，并探讨如何使用数值方法来处理那些无法找到解析解的复杂衍生品。在数量分析方面，我们将聚焦于统计建模技术，例如时间序列分析、回归分析和因子模型，以及如何利用这些模型来理解资产收益的驱动因素，并进行预测。 风险管理是本书的重要组成部分。我们将详细介绍各种风险度量方法，如标准差、Beta、VaR和条件风险价值（CVaR），并讨论如何利用计算技术来量化和管理市场风险、信用风险和操作风险。你将学习如何构建风险组合，进行压力测试，以及利用对冲策略来降低投资组合的整体风险。 对于那些对量化交易和算法开发感兴趣的读者，本书也将提供宝贵的见解。我们将探讨构建交易策略的基本原则，包括趋势跟踪、均值回归和统计套利，并介绍如何利用历史数据进行策略的回测和优化。你将了解如何设计交易执行算法，如何管理交易成本，以及如何评估交易策略的实际表现。 本书不仅仅是技术手册，更是一本激发你对金融世界探索欲望的指南。我们鼓励读者积极思考，将书中的概念与现实世界的金融事件联系起来。通过解决书中提供的各类练习题和案例分析，你将能够巩固所学知识，培养独立解决金融问题的能力。无论你是金融行业的从业者，希望提升自己的量化技能，还是对金融市场充满好奇的学生，希望深入了解其背后的计算原理，本书都将为你提供坚实的基础和丰富的实践经验。 让我们一起踏上这段充满挑战和机遇的计算金融之旅，用智慧和技术去解锁金融市场的无限可能！

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《Introduction to Computational Finance》这本书的章节安排非常合理，循序渐进，丝毫不让人感到突兀。从基本的数值方法到复杂的金融衍生品定价，再到风险管理和投资组合优化，每一个主题都得到了深入浅出的讲解。我尤其喜欢书中关于金融数据分析和可视化的部分。它不仅介绍了常用的数据处理工具和技术，还展示了如何利用图表来直观地展示金融数据的特征和趋势。这对于我这样的初学者来说，非常有帮助。我尝试着利用书中介绍的方法，来处理一些我感兴趣的金融数据，并从中发现了一些有趣的模式。这种“动手实践”的学习过程，让我对计算金融学产生了浓厚的兴趣，也让我对未来在该领域的发展充满了期待。

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这本书的语言风格非常学术化，但又不会过于晦涩难懂。作者在讲解每一个概念时，都力求做到精确和严谨，但同时也注重为读者提供清晰的解释和必要的背景知识。我特别欣赏书中关于金融工程的章节。它不仅介绍了常见的金融衍生品，还深入探讨了如何利用计算方法来对这些衍生品进行定价和对冲。书中提供的Python代码实现，让我能够直观地看到这些模型的运作方式，并能与理论知识进行对照。这对于我理解金融工程学的核心内容非常有帮助。我曾经在课堂上学习过这些模型，但总觉得缺乏实践经验。这本书正好弥补了这一不足，它让我能够通过编程来“玩转”这些模型，从而加深理解。

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这本书给我的感觉是，它并非一本简单的技术手册，而是一本能够激发思考、培养独立解决问题能力的入门指南。作者在讲解各个模型和算法时，都非常注重逻辑的严谨性和思想的深度。我最欣赏的是书中关于金融风险建模的部分。它不仅介绍了常用的风险度量方法，还深入探讨了如何构建更复杂的风险模型，例如VaR模型和信用风险模型。书中提供的R语言代码实现，让我能够亲自动手实践，并对模型的性能进行评估。这让我对金融风险有了更深刻的认识，也让我明白了计算金融学在风险管理中的重要作用。我尝试着利用书中介绍的一些方法，来分析我自己的投资组合的风险，并从中获得了一些有价值的洞察。这种“学以致用”的学习体验，是我在其他同类书籍中很少体验到的。

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这本书的封面设计就散发着一种严谨而又充满活力的气息，深邃的蓝色背景搭配着简洁的银色字体，在书架上显得尤为引人注目。我是在一个偶然的机会下，在一家颇具规模的书店的金融科技区域发现它的。当时我正在寻找一本能够帮助我从零开始构建对计算金融学基本概念的理解的入门书籍，而这本书的标题“Introduction to Computational Finance”恰好精准地击中了我的需求。翻开书页，我被其清晰的排版和对数学符号、代码示例的细致处理所吸引。即便我之前在金融领域有过一些接触，但对于如何将抽象的金融模型转化为可执行的计算机程序，一直感到有些迷茫。这本书给我的第一印象是，它似乎能够填补我知识体系中的这一重要空白，让我对量化金融的实际应用有一个更直观、更系统的认识。我尤其关注书中对算法选择和实现效率的讨论，这对于我这样的初学者来说至关重要，因为我知道在实际的金融建模中，计算效率往往直接影响到模型的可用性和投资决策的及时性。我期待它能够提供一些实用的方法论，帮助我理解如何有效地分析和解决金融市场中的复杂问题，并能为我未来深入研究更高级的主题打下坚实的基础。我对这本书的期望很高，希望它能成为我学习计算金融学的理想起点。

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在我看来，《Introduction to Computational Finance》是一本非常实用的工具书，它为我打开了计算金融学领域的大门。书中提供的丰富的案例分析和代码示例，让我能够快速掌握核心概念，并将其应用于实际问题。我尤其喜欢书中关于量化投资策略开发的章节。它不仅介绍了常见的交易策略，还探讨了如何利用机器学习技术来优化交易信号，并对交易执行的效率和成本进行了分析。这让我看到了计算金融学在现代金融市场中的巨大潜力。我尝试着利用书中介绍的一些机器学习算法，来分析股票市场的历史数据，并试图找出潜在的交易机会。虽然这是一个复杂的过程，但这本书为我提供了非常清晰的指导和实用的工具，让我能够勇敢地迈出第一步。

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这本书的语言风格非常平实易懂，这对于一本涉及复杂技术和数学概念的书籍来说，显得尤为难能可贵。作者避免了使用过多的专业术语和晦涩的表达，而是尽量用清晰、简洁的语言来解释每一个概念。我最喜欢的部分是书中关于金融时间序列分析的章节。我对金融数据的动态性一直非常感兴趣，而书中提供的ARIMA模型、GARCH模型等分析方法，让我能够更好地理解和预测金融市场的波动性。书中提供的R语言代码示例，不仅可以直接复制粘贴使用，而且对代码的功能和背后的原理都有着详尽的解释，让我能够轻松上手，并根据自己的需求进行修改和扩展。这种“学以致用”的学习体验，是我在其他同类书籍中很少体验到的。我甚至开始尝试用这些模型来构建一些简单的交易策略，虽然目前还处于试验阶段，但这本书已经为我打开了一扇新的大门，让我对量化交易的可能性充满了期待。

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当我第一次翻阅《Introduction to Computational Finance》时，我被其内容的广度和深度所吸引。它不仅仅是介绍了基本的计算金融模型，还涵盖了从数据预处理到模型验证的整个流程。我尤其对书中关于金融衍生品定价的详细讲解印象深刻。它不仅介绍了经典的Black-Scholes模型，还深入探讨了二叉树模型和蒙特卡洛模拟等不同方法，并分析了各自的优缺点。书中提供的Python代码实现，让我能够直观地看到这些模型的运作方式，并能与理论知识进行对照。这对于我理解金融工程学的核心内容非常有帮助。我曾经在课堂上学习过这些模型，但总觉得缺乏实践经验。这本书正好弥补了这一不足，它让我能够通过编程来“玩转”这些模型，从而加深理解。我也非常欣赏书中关于模型风险和模型校准的讨论，这让我认识到，在实际应用中，模型的选择和参数的设定至关重要。

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在阅读这本书的过程中，我深刻体会到了作者在内容组织上的良苦用心。它并没有一开始就陷入晦涩难懂的数学推导，而是循序渐进地引入核心概念，并通过大量的图表和实例来辅助理解。例如，在介绍期权定价模型时，书中不仅解释了Black-Scholes模型的理论框架，还非常详细地展示了如何使用Python等编程语言来实现蒙特卡洛模拟和有限差分法来求解。我非常欣赏这种理论与实践相结合的教学方式，它让我能够真正地“动手”去理解这些复杂的模型，而不是仅仅停留在书本知识的层面。书中提供的代码片段清晰易懂，并且附带了详细的注释，这对于像我这样编程经验不算特别丰富的读者来说，简直是福音。我尝试着自己去运行和修改这些代码，并在过程中学习到了一些关于数值计算和数据可视化的技巧。更重要的是，它让我看到了将抽象的金融理论转化为实际可操作的工具的可能性。通过书中的讲解，我开始意识到，计算金融学并非高不可攀的学术象牙塔，而是能够切实解决实际金融问题的强大力量。这种成就感，以及对未来学习方向的清晰把握，都让我对这本书的价值深感肯定。

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阅读这本书的过程，与其说是在学习知识，不如说是在探索一个全新的世界。作者以一种非常诱人的方式，将原本看似枯燥的数学公式和计算机代码，转化为解决实际金融问题的强大工具。我尤其喜欢书中关于算法交易的章节。它不仅介绍了基本的交易策略，还探讨了如何利用机器学习技术来优化交易信号，并对交易执行的效率和成本进行了分析。这让我看到了计算金融学在现代金融市场中的巨大潜力。我尝试着利用书中介绍的一些机器学习算法，来分析股票市场的历史数据，并试图找出潜在的交易机会。虽然这是一个复杂的过程，但这本书为我提供了非常清晰的指导和实用的工具，让我能够勇敢地迈出第一步。这种学习体验，让我对计算金融学的兴趣倍增，并更加坚定了未来在该领域深入发展的决心。

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作为一名在金融行业工作多年的从业者，我对计算金融学领域一直保持着高度的关注。我接触过不少关于金融建模的书籍，但许多都过于侧重理论，或者假设读者已经具备了深厚的数学和编程背景。这本书《Introduction to Computational Finance》给我的感觉是，它找到了一个非常好的平衡点。它在保证学术严谨性的同时，也充分考虑到了初学者的接受能力。我特别赞赏书中对风险管理和投资组合优化的章节。这些是金融领域中最核心、最实际的应用，而书中提供的计算方法和案例分析，让我对如何利用计算机技术来量化和管理风险有了更深刻的理解。我尝试着运用书中介绍的风险度量方法，如VaR（Value at Risk）和CVaR（Conditional Value at Risk），来分析一些历史市场数据，并取得了不错的效果。这让我对书中的内容产生了强烈的共鸣，并 convinced 了计算金融学在现代金融决策中的重要作用。这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本思想启迪的书，它帮助我重新审视了金融分析和投资决策的底层逻辑。

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