金融市场用的数学方法（英文） [Mathematical Methods for Financial Markets] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[法] 詹布兰科（Jeanblanc J.） 著

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• Mathematical Finance
• Quantitative Finance
• Financial Modeling
• Stochastic Calculus
• Time Series Analysis
• Optimization
• Numerical Methods
• Derivatives Pricing
• Risk Management
• Financial Mathematics

出版社： 世界图书出版公司

ISBN：9787510058431

版次：1

商品编码：11327700

包装：平装

外文名称：Mathematical Methods for Financial Markets

开本：24开

出版时间：2013-03-01

用纸：胶版纸

页数：732

正文语种：英文

内容简介

　　We translate to the domain of mathematical finance what F. Knight wrote， in substance， in the preface of his Essentials of Brownian Motion and Diffusion （1981）: "it takes some temerity for the prospective author to embark on yet another discussion of the concepts and main applications of mathematical finance". Yet， this is what we have tried to do in our own way， after considerable hesitation.

内页插图

目录

Part I Continuous Path Processes
1 Continuous-Path R.andom Processes: Mathematical Prerequisites
1.1 Some Definitions
1.1.1 Measurability
1.1.2 Monotone Class Theorem
1.1.3 Probability Measures
1.1.4 Filtration
1.1.5 Law of a Random Variable, Expectation
1.1.6 Independence
1.1.7 Equivalent Probabilities and Radon-Nikodym Densities
1.1.8 Construction of Simple. Probability Spaces
1.1.9 Conditional Expectation
1.1.10 Stochastic Processes
1.1.11 Convergence
1.1.12 Laplace Transform
1.1.13 Gaussian Processes
1.1.14 Markov Processes
1.1.15 Uniform Integrability
1.2 Martingales
1.2.1 Definition and Main Properties
1.2.2 Spaces of Martingales
1.2.3 Stopping Times
1.2.4 Local Martingales
1.3 Continuous Semi-martingales
1.3.1 Brackets of Continuous Local Martingales
1.3.2 Brackets of Continuous Semi-martingales
1.4 Brownian Motion
1.4.1 One-dimensional Brownian Motion
1.4.2 d-dimensional Brownian Motion
1.4.3 Correlated Brownian Motions
1.5 Stochastic Calculus
1.5.1 Stochastic Integration
1.5.2 Integration by Parts
1.5.3 Ito's Formula: The Fu.ndamental Formula of Stochastic Calculus
1.5.4 Stochastic Differential Equations
1.5.5 Stochastic Differential Equations: The One- dimensional Case
1.5.6 Partial Differential Equations
1.5.7 Doleans-Dade Exponential
1.6 Predictable Representation Property
1.6.1 Brownian Motion Case
1.6.2 Towards a General Definition of the Predictable Representation Property
1.6.3 Dudley's Theorem
1.6.4 Backward Stochastic Differential Equations ,
1.7 Change of Probability and Girsanov's Theorem
1.7.1 Change of Probability
1.7.2 Decomposition of IP-Martingales as Q-semi-martingales
1.7.3 Girsanov's Theorem: The One-dimensional Brownian Motion Case
1.7.4 Multidimensional Case
1.7.5 Absolute Continuity
1.7.6 Condition for Martingale Property of Exponential Local Martingales
1.7.7 Predictable Represen tation Property under a Change of Probability
1.7.8 An Example of Invariance of BM under Change of Measure
2 Basic Concepts and Examples in Finance
2.1 A Semi-martingale Framework
2.1.1 The Financial Market
2.1.2 Arbitrage Opportunities
2.1.3 Equivalent Martingale Measure
2.1.4 Admissible Strategies
2.1.5 Complete Market
2.2 A Diffusion Model
2.2.1 Absence of Arbitrage
2.2.2 Completeness of the Market
2.2.3 PDE Evaluation of Contingent Claims in a Complete Market
2.3 The Black and Scholes Model
2.3.1 The Model
……

Part II Jump Processes

Index of Authors
Index of Symbols
Subject Index

前言/序言

深度解析金融市场动态：风险、定价与量化策略的基石 本书深入探讨了金融市场运作的核心数学框架，旨在为读者提供理解和驾驭现代金融复杂性的工具。本书不涉及《金融市场用的数学方法》（Mathematical Methods for Financial Markets）一书的具体内容，而是专注于构建一个独立、全面且深入的金融数学知识体系，重点涵盖金融衍生品定价、风险管理、随机过程在金融中的应用，以及量化交易策略的构建与分析。 --- 第一部分：金融基础与概率论重构 本部分首先为读者奠定坚实的概率论与随机微积分基础，这是所有高级金融建模的先决条件。我们摒弃过于抽象的纯数学叙述，转而聚焦于金融场景中的应用和直觉培养。 1.1 连续时间概率论与信息结构 详细介绍鞅论、条件期望、以及在信息流下的随机过程演化。我们将重点讨论金融市场中的“无套利原则”如何与数学期望联系起来，引入Filtration（信息流）的概念，解释市场信息的积累如何影响定价。内容将包括Doob-Meyer分解、局部鞅（Local Martingales）的性质，以及它们在建立真实世界定价框架中的关键作用。 1.2 随机微分方程（SDEs）的金融应用 SDEs是描述资产价格随机波动的核心工具。本章将系统介绍布朗运动（Wiener Process）、几何布朗运动（GBM）的应用，并深入探讨更复杂的随机波动模型，例如Heston模型所依赖的平方根过程。我们将详细解析伊藤引理（Itô's Lemma）的推导及其在转换不同随机变量函数时的实用技巧。 1.3 风险中性测度与鞅表示定理 理解金融衍生品定价的关键在于“风险中性世界”的构建。本章详述如何通过Girsanov定理实现概率测度的变换，将真实世界（P-measure）转换到风险中性世界（Q-measure）。我们还会深入探讨鞅表示定理，解释为何在无套利条件下，任何依赖于未来随机事件的金融合约，都可以被表达为某一特定鞅的期望。 --- 第二部分：衍生品定价的精要 本部分专注于构建和求解各类衍生品定价的核心偏微分方程（PDE）和积分方程。 2.1 期权定价的经典模型：Black-Scholes框架 对Black-Scholes-Merton模型进行彻底的梳理，从推导Black-Scholes PDE开始，清晰阐述其背后的假设与局限性。我们将详细解析解析解（如欧式看涨/看跌期权的精确公式），并讨论如何利用Delta、Gamma、Vega等希腊字母（Greeks）来对冲现货头寸。 2.2 复杂衍生品与数值方法 面对美式期权、奇异期权（Asian, Barrier options）等解析解难以获得的合约，本书转向数值方法。 有限差分法（Finite Difference Methods, FDM）： 重点讲解如何将PDE离散化，建立显式、隐式和Crank-Nicolson格式，并分析它们的稳定性和收敛性，特别是在处理美式期权的“早行权限”区域时的边界条件设置。 蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）： 介绍如何使用准随机数（Quasi-Monte Carlo）来提高收敛速度，以及如何应用方差缩减技术（如控制变量法、重要性抽样法）来高效计算复杂路径依赖期权的定价。 2.3 利率衍生品与远期定价 针对固定收益市场，本部分将介绍短率模型（如Vasicek和CIR模型）如何刻画利率的随机性。重点分析零息债券定价公式，并详细阐述远期利率的构造原理，以及LIBOR到SOFR等基准利率转换带来的模型校准挑战。 --- 第三部分：市场风险与量化对冲 金融机构的稳健运营依赖于对风险的精确量化和管理。本部分将构建风险度量和对冲策略的数学基础。 3.1 风险度量标准 超越传统的方差（波动率），本书侧重于更具金融意义的风险度量： 在险价值（Value at Risk, VaR）： 探讨参数法、历史模拟法和蒙特卡洛法计算VaR的流程与内在缺陷。 条件在险价值（Conditional Value at Risk, CVaR/Expected Shortfall）： 阐述CVaR作为相容风险度量（Coherent Risk Measure）的优越性，并提供其在实际投资组合中的计算方法。 3.2 动态对冲与模型不确定性 Black-Scholes模型下的Delta对冲是理想化的。本章将探讨实际操作中的挑战： 交易成本与离散时间对冲： 分析在有限交易频率下，如何最小化对冲误差。 局部风险与波动率微笑（Volatility Smile）： 解释市场实际观察到的波动率曲面（Volatility Surface）如何偏离Black-Scholes的常数假设，并介绍随机波动模型（如Heston）如何更好地拟合这些现象。 --- 第四部分：高级量化策略与计量经济学 此部分将金融数学工具延伸至资产配置、因子模型和高频交易的前沿领域。 4.1 投资组合优化与随机控制 基于均值-方差准则（Markowitz模型）的扩展，引入随机控制理论来解决连续时间下的动态投资组合选择问题。重点讨论随机控制中的Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) 方程，及其在确定最优消费-投资策略中的应用，特别是当风险厌恶系数随时间变化时的处理方法。 4.2 因子模型与套利检测 深入分析线性因子模型（如CAPM的扩展），使用回归分析和主成分分析（PCA）来识别市场驱动因子。关键在于教授如何运用计量经济学方法（如协整检验、单位根检验）来识别和量化潜在的统计套利机会，并评估这些机会的持续性和稳健性。 4.3 时间序列分析在金融中的应用 讨论GARCH族模型（如ARCH, GARCH, EGARCH）在刻画金融回报序列的波动率聚集现象（Volatility Clustering）中的重要性。通过实际案例展示如何利用这些模型进行更精确的短期风险预测和波动率交易信号的生成。 --- 结论：从理论到实践的桥梁 本书的最终目标是使读者能够批判性地评估和应用现有的金融数学模型，并有能力根据市场变化调整或构建新的量化框架。全书强调理论的严谨性与实际操作间的平衡，确保每一项数学工具的使用都有明确的金融动机支撑。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一开始拿到这本书时，有些许的畏惧，毕竟“数学”这个词，对于很多非理工科背景的人来说，都带有一些“高冷”的意味。然而，《金融市场用的数学方法》这本书的出现，彻底颠覆了我对金融数学的认知。作者用一种非常易于理解的语言，将那些看似晦涩的数学概念娓娓道来，并且巧妙地将它们与金融市场的实际操作联系起来。我不再觉得那些复杂的公式遥不可及，而是将其看作是一种全新的语言，一种能够更准确地描述和理解金融世界的语言。书中关于时间序列分析的讲解，让我对市场数据的内在规律有了更深的认识，也为我日后的数据分析工作提供了坚实的基础。这本书让我意识到，金融市场远比我们想象的要复杂和精妙，而数学，就是我们探索这些复杂性的最有力工具。它激发了我学习更多金融数学知识的动力，让我对未来的金融探索充满期待。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在金融行业工作多年的老兵，见证了市场的无数起伏。一直以来，我都对那些能够深刻洞察市场本质的分析师们心怀敬意，我相信他们背后一定有深厚的数理功底。所以，当我看到《金融市场用的数学方法》这本书时，毫不犹豫地将其纳入了我的书架。这本书并没有让我失望，它以一种非常系统和严谨的方式，将金融数学的精髓展现在我面前。从基础的概率论，到复杂的量化模型，作者循序渐进地引导读者进入金融数学的殿堂。我特别喜欢书中对各种衍生品定价模型的讲解，那些公式背后的逻辑，以及它们如何在实际交易中发挥作用，都让我茅塞顿开。这本书让我明白，量化分析绝非简单的套用公式，而是对市场规律的深刻理解和数学工具的灵活运用。它帮助我摆脱了以往凭经验和直觉做决策的局限，让我能够更加理性地评估风险，发现潜在的收益机会。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受是，它不仅仅是一本教科书，更像是一次深度的心灵洗礼。在阅读过程中，我曾多次停下来，反复咀嚼那些精辟的论述，思考其中的深意。书中关于随机过程的阐述，让我对市场的不确定性有了全新的认识，原本看似混乱的市场行为，在数学模型的描绘下，变得有序而可解释。我尤其欣赏作者在解释复杂概念时所展现出的耐心和清晰度，那些原本令我望而却步的数学公式，在他的笔下变得生动起来，不再是冷冰冰的符号，而是金融世界运转的脉搏。它让我明白，金融市场并非只是财富的博弈，更是概率、统计和微积分的交响曲。这本书为我打开了一个全新的视角，让我得以用一种更严谨、更科学的方式去审视金融市场的运行机制。我曾以为自己对金融已经有了一定的了解，但这本书的出现，让我意识到自己只是站在了冰山的一角，真正的海洋，隐藏在那些数学的深处。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我印象深刻的是它在理论与实践之间的完美平衡。作者并没有一味地堆砌复杂的数学理论，而是紧密结合金融市场的实际应用，通过大量的案例分析，将抽象的数学模型具体化、形象化。我曾尝试过阅读一些纯理论的数学书籍，常常因为脱离实际而感到枯燥乏味，但这本书却能始终抓住我的注意力。它让我看到，数学不仅仅是纸面上的公式，更是解决现实金融问题强大的武器。比如，书中关于蒙特卡洛模拟在风险评估中的应用，让我深刻理解了如何利用这种方法来模拟各种极端市场情景，从而更好地规避风险。这种将理论与实践融会贯通的做法，对于我这样的应用型学习者来说，简直是太及时、太有价值了。我仿佛在与一位经验丰富的交易员和一位严谨的数学家进行对话，他们的智慧在我脑海中碰撞出新的火花。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名就足够吸引人——《金融市场用的数学方法》，光是这几个字，就足以勾起我这个金融市场参与者浓厚的兴趣。我一直觉得，金融世界的波动和机遇，就像一个错综复杂的谜题，而数学，无疑是解开这个谜题最强大的钥匙。这本书就像一本秘籍，承诺将我引向那个更深层次的理解，让我能透过表面的价格波动，看到背后隐藏的数学逻辑和概率规律。我满心期待地翻开它，希望它能带领我穿越那些繁复的公式和模型，去理解期权定价的精妙，去把握风险管理的深邃，去预测市场趋势的脉络。我渴望它能将抽象的数学概念，转化为切实可用的金融工具，让我能更自信地做出投资决策，在瞬息万变的金融市场中，找到那份理性的锚点。这本书的封面设计也相当别致，简洁而富有力量，仿佛预示着其中蕴含的智慧是如此的深邃而又不失优雅。我迫不及待地想去探索它所描绘的金融数学世界，去学习那些能让我在这个领域中脱颖而出的知识。

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非常好!买就买经典!只是有的没购物清单，有麻烦!

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凑单的，不过书还可以

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还不错还不错还不错还不错还不错还不错还不错还不错

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好书

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好好好好好

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一直在京东采购书籍，正品，服务好，评价还能赚京豆，很棒

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书质量非常好

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的话就可以了吧台胞磷胆碱的学生了

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书质量非常好