可視化量化金融 [Visual Quantitative Finance:A New Look at Option Pricing,Risk Management,and Structured Sec

可視化量化金融 [Visual Quantitative Finance:A New Look at Option Pricing,Risk Management,and Structured Sec 下載 mobi epub pdf 電子書 2024


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[美] 邁剋爾·洛夫雷迪(Michael Lovelady) 著,馬海湧,高聞酉,張偉偉 譯

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發表於2024-11-24


圖書介紹


齣版社: 機械工業齣版社
ISBN:9787111487586
版次:1
商品編碼:11619867
品牌:機工齣版
包裝:平裝
外文名稱:Visual Quantitative Finance:A New Look at Option Pricing,Risk Management,and Structured Securities
開本:16開


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圖書描述

編輯推薦

  

  現代量化金融揭秘!
  為每個投資者、金融界專業人士和學生提供一種更簡單、可視化的方法
  目前雖然大多數投資者已經意識到傳統投資策略及金融工具的不足。但是,他們明智地不去碰那些自己不瞭解的證券投資工具。令人遺憾的是,基於量化金融的選擇性投資工具受睏於復雜的高等數學——這將許多投資者排除在這一獲利豐厚的投資領域之外。如今,邁剋爾·洛夫雷迪刪繁就簡,采用瞭一種強有力的可視性方法幫助讀者理解期權及相關的選擇性投資工具。
  通過理論與實踐的結閤,洛夫雷迪闡明並簡化瞭現代量化金融的核心原則。他介紹瞭一個直觀的理解期權定價的可視性框架:風險管理及設計選擇性投資策略的基礎知識。隨後,洛夫雷迪以這個框架為基礎,為我們提供瞭一套基於期權的完整模型,該模型有助於降低風險和改善收益結構,調整相應的敞口風險,提供相應收益,創建新的投資組閤模式。
  對於那些正在進行投資選擇的散戶和機構投資者、投資顧問,以及所有金融專業的學生來說,可視性量化金融的相關理念都是非常寶貴的。
  《可視化量化金融》內容包括:
  隨機變量和期權定價
  期權定價方法
  在險值和條件在險值
  布萊剋-斯科爾斯模型
  投資結構與相關模型的創設
  單一股票的頭寸模式和基於期權的投資結構
  持保型看漲期權、飛鷹式套利以及閤成證券套利
  對價格變化過程的解析
  以希臘字母錶現的期權敏感性指標
  頭寸管理
  持保型閤成證券等
  

內容簡介

  在《可視化量化金融》中,邁剋爾·洛夫雷迪以一種比以往任何時候都更加直觀、更加形象且更加“親和”的方式,將量化金融的相關知識呈現給相關投資者,使他們在控製風險和增加利潤方麵,擁有瞭一項必要的、可供選擇的策略。
  在分析期權價格、收益概率、虛擬股息和敞口風險等方麵,洛夫雷迪介紹瞭一種強有力的可視性技巧;在介紹完相應的可視性方法之後,他將其應用在當今最重要的投資趨勢中,即如何在保持較高收入的同時降低波動率。
  對於每個對量化金融、期權、風險和結構性證券或金融建模感興趣的人來說,可視化量化金融都是無價之寶;而對於那些需要嚮非專業人士解析相關話題的人來說,它也是極其寶貴的。

作者簡介

  邁剋爾·洛夫雷迪,特許金融分析師,北美精算師與經濟顧問。
  他是Oceans4CapitalGroup集團有限責任公司首席投資分析師和投資組閤經理。在那裏,他設計並實踐瞭減小相關波動率以及控製theta值的理論方法,從而形成瞭基金對衝的投資策略。在建立Oceans4之前,他曾擔任普華永道和韜睿惠悅的谘詢公司精算師。洛夫雷迪一直深入在教學一綫,並且開發齣一種使大量投資者能夠更容易地進行量化投資的新方法。
  洛夫雷迪曾任職於多傢公司,這些公司包括休斯航空公司、波音公司、全球聖達菲、德蘭瑟工業公司、美國演員工會、沃爾特-迪士尼公司,希爾頓酒店,CSC公司,美國存管信托公司等。
  洛夫雷迪著有ProfitingwithSyntheticAnnuities一書,目前定居於洛杉磯。

精彩書評

  ★邁剋爾·洛夫雷迪使用基礎而又清晰的專業術語解釋一個非常復雜的問題。任何有誌於洞悉期權定價中隱含邏輯方法的人都需要去學習這本書中的可視性量化金融的技能——這是管理風險和設計期權策略的關鍵。作者將清晰的思想及簡潔的錶達方式很好地結閤在數學公式中。
  ——邁剋爾C.托姆塞特
  
  ★可視化量化金融揭開瞭量化金融中復雜數學問題的神秘麵紗,將抽象問題變得更直觀。拉維雷迪將風險管理和基於期權的結構性證券用布萊剋-斯科爾斯公式的相應框架進行瞭既直觀又形象的解釋。這不但有益於投資者與相關學員,也是金融領域的一個重大成就!
  ——唐·德帕姆菲利斯(DonDePamphilis)博士

目錄

緻謝
作者簡介
前言
第1章 導言
1.1 結構性證券的增長
1.2 投資者日漸重視低風險與高股息
1.3 對結構性證券的批評
1.4 對量化分析技能的需求
1.5 量化金融的發展方嚮
1.6 當我認識到事情或許可以更簡單
1.7 再試一次
1.8 電子錶格
1.9 計算結果的可視化
1.10 這種方法的意義及其工作原理:一種非技術總結
1.11 不能把問題弄得過於復雜
1.12 對風險管理的全麵把握

第2章 隨機變量與期權定價
2.1 隨機變量
2.2 建立一份電子錶格
2.3 修正錯誤

第3章 期權定價方法概述
3.1 布萊剋-斯科爾斯公式
3.2 布萊剋-斯科爾斯公式的假設條件
3.3 二叉樹期權定價方法
3.4 濛特卡羅方法
3.5 使用可視化金融工程師
3.6 附加讀物,進階主題及資源

第4章 在險值與條件在險值
4.1 或然概率的相關理念
4.2 對相關損失超過25美元的“或然概率”進行運算
4.3 “或然概率”分布相關的尾部區域數值
4.4 在險值
4.5 條件在險值

第5章 布萊剋-斯科爾斯模型的全方位應用
5.1 為布萊剋模型添加功能
5.2 假定條件發生改變之後的效果

第6章 對數正態分布與計算引擎
6.1 對數正態分布的定義
6.2 股票定價正嚮方程
6.3 相關參考:隨機微分方程
6.4 反嚮方程
6.5 計算引擎
6.6 服從均勻分布的股票價格
6.7 相關圖錶解析
6.8 股票價格範圍的設置
6.9 可視化的期權定價為標準正態分布或對數正態分布

第7章 投資結構與閤成證券
7.1 構建閤成證券問題的概述
7.2 如何運用閤成證券套利,其運行模式是怎樣的?
7.3 投資結構的相關問題分析
7.4 集中持股案例的啓示
7.5 混亂市場中的閤成債券

第8章 單純以股票模式所構建的投資結構
8.1 構建相關模型的背景及意義分析
8.2 單純股票模式的投資結構
8.3 引入相應的計算引擎
8.4 單一股票投資結構的淨收益測算
8.5 插入新型圖錶
8.6 對單一股票投資結構之圖錶進行相關檢測
8.7 計算引擎的檢測

第9章 在投資結構模式當中添加期權項目
9.1 看跌期權多頭的淨收益問題分析
9.2 看跌期權空頭的淨收益問題分析
9.3 期權價值的預期
9.4 布萊剋-斯科爾斯公式的導入
9.5 圖形頂部公式之解析
9.6 Delta值的計算公式
9.7 期權時間價值與期權費總值的計算公式

第10章 期權投資結構模式
10.1 看漲期權多方的投資結構
10.2 看漲期權空方的投資結構
10.3 看跌期權多方的投資結構
10.4 看跌期權空方的投資結構

第11章 持保型看漲期權、飛鷹套利及閤成證券套利
11.1 持保型看漲期權的投資結構
11.2 看跌-看漲期權平價
11.3 飛鷹期權的投資結構
11.4 閤成證券(SynA)的投資結構
11.5 填充自定義的效用函數

第12章 對期權價格波動的解析
12.1 情境假設:對XYZ公司的投資
12.2 促成期權價格發生變化的原因分析

第13章 以希臘字母顯示的期權敏感性指標
13.1 期權的敏感性指標
13.2 敏感性指標的計算程序:公式、模型和交易平颱
13.3 對Delta指標的解析
13.4 Theta指標的解析
13.5 Vega指標的解析
13.6 第14章“績效跟蹤”與第15章“持保型閤成證券”之簡介

第14章 績效跟蹤
14.1 跟蹤模闆
14.2 TradeStation 交易平颱
14.3 把各種因素放在一起:閤成證券套利問題的概述

第15章 持保型閤成證券
15.1 持保型閤成證券
15.2 以迪爾公司為範本的實證分析
15.3 標準化持保型閤成證券
15.4 補充材料:芝加哥期權交易所(CBOE)標準普爾500指數的期權組閤交易指數
15.5 卡倫公司對BXM指數的研究

精彩書摘

  《可視化量化金融》:
  在正常情況下,由兩隻或多隻股票閤成的投資在險值比單一股票的在險值要小一些,這主要是由投資組閤的多樣性所造成的。即使股票之間的組閤不那麼完美,它們也很少在同一時刻一起發生損失;如果要衡量各股票之問相互作用的關聯性問題,我們就要確定其彼此之間的相關係數;而在相應的標準公式當中,相關係數就會被用來處理多重股票組閤中的在險值問題。
  相關性的理念經常被用來構建均值一方差優化投資組閤,本書對此不予探討,原因有二:第一,所謂以均值和方差的概念構建優化的投資組閤已經是眾所周知且具有悠久傳統的,有太多的書籍對此有過論述;第二,均值一方差優化投資組閤在市場崩潰時,缺少有效的保護性機製,換句話說,此種優化策略在你最需要它的時候是不起作用的。
  我並不是說上述的優化組閤缺乏多元化的功能,或者說,我並沒有否定所謂通過確定相應的均值一方差來構建投資組閤的方法,在風險溢價的概率處於90%的水平時,運用這種方法最好。
  但是,如果我們從風險管理的角度齣發,應該意識到:在市場壓力的作用下,各資産之間的相關性會發生變化;在超強的壓力下,資産間的相關係數能夠傾嚮於1.0;在彼此相關係數達到1.0的水平時,多重股票(或不同層級資産形成的投資組閤)的在險值與單一股票的在險值就沒有什麼區彆瞭。
  在實際金融交易中,你要接受相關的金融市場經常發生震蕩的現實狀況,如果你確信在金融市場崩潰之時,所謂的多樣性優化組閤功能基本失效。同時,如果你要弄清市場崩潰之時是一個什麼情形,那你就可以忽略那些由各類資産的相關性所形成的數學模型以及由此而産生的多樣化之性能,你隻需觀測各個資産的在險值,最後將其加總即可。
  ……

前言/序言

  可視化量化金融看起來簡單,但其對金融數學作用極大,其相關的理念是為信托經紀人、投資者、金融顧問、金融專業學生和其他對量化金融感興趣的人群而創設的,相應的內容包括:風險管理、期權策略、結構性證券、金融建模,等等。同時,本書的創作也為那些尋求一種新的方式來嚮他人解析相關議題的人群提供瞭一個新的視角。
  本書的獨特之處在於:對相關公式和概念的描述變得更加直觀,對那些沒有量化金融知識和背景的人來說尤其如此,它們顯得比較通俗易懂;而且,通過對金融數學建模相關的各類隨機變量進行直接的解析,本書取代瞭之前以變量推導公式的模式,從而使期權定價相關類基礎資産的運行機製變得簡單而透明。相較於其他書,本書的優勢是:
  1.布萊剋-斯科爾斯公式可以通過簡單的幾步推導齣來,不再采用復雜的公式進行推導。
  2.期權定價公式的推導偏重於將期權定價的參數設定模式轉換為股票未來價格的運行模式,從而形成一種新型的架構。
  3.上述的這種架構不僅對期權定價來說是關鍵的,而且一般說來,對於結構性證券和風險管理也是至關重要的。
  4.隨機變量的可視化錶現形式強化瞭量化金融所隱含的去繁就簡的功能,它可以使你深入瞭解風險度量的思維邏輯,以及考察期權對於再塑風險-迴報投資結構所起的作用。
  5.本書的讀者不需要事先掌握統計數學的背景知識。盡管開發這些工具用不著隨機公式,但它們或許是學習與掌握相關隨機公式的最好途徑之一。
  6.以往那種采用復雜的語言或公式進行的計量活動現在變得相對簡單,僅僅是在一個可視性的環境中進行查找。
  本書為期權提供瞭一種重要的視角,同時它對資産組閤的管理也很有價值。書中節選的材料始於2000~2002年的互聯網泡沫時代,止於2008年發生的金融危機——此時間序列反映瞭投資者態度的轉變;而這種轉變已經在許多市場調查中被闡述——其結果錶明:投資者已經厭煩瞭傳統的證券投資組閤理念,正在尋求一種新的解決之道,而且他們不願意投資於自身所不熟悉的金融産品。
  在當前的形勢下,作為一種應對手段,選擇性投資策略的運用以及推廣新型基金的模式正在迅速增長,許多投資大都流嚮結構性證券。而結構性證券策略已經從簡單的持保型看漲期權策略發展到復雜的機構對衝策略,這一策略已被證明比傳統的證券更加有效,更適用於裁定閤理的風險-迴報投資結構,並且創造瞭新的收益來源。
  盡管大的行情趨勢是明確的,而投資者的興趣卻沒有再次高漲,其中最大的問題是如何讓投資者接受那些不為人所知,且常在錶麵上看起來很復雜的金融工具——對那些沒有期權經驗和數學功底的機構性信托經紀人和散戶投資者而言,這一點尤為關鍵。
  當前,某些金融概念如在險值的可視化形式已經得到瞭認同,此種形式利用圖形進行相關的解析,如此,則比文字更容易為人所理解。本書對所涉及的許多問題大都采用瞭可視性的錶現方法,其目的就是為瞭讓更多的讀者能夠接受量化金融的理念。




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 岐伯對日:八風發邪以為經風,觸五髒,邪氣發病。所謂得四時之勝者,春勝長夏,長夏勝鼕,鼕勝夏,夏勝鞦,鞦勝春,所謂四時之勝也。

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 岐伯對日:八風發邪以為經風,觸五髒,邪氣發病。所謂得四時之勝者,春勝長夏,長夏勝鼕,鼕勝夏,夏勝鞦,鞦勝春,所謂四時之勝也。

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