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Shreve 著作《金融随机分析》中文版

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简介:
本书为Steven Shreve所著《金融随机分析》的中文译本,深入浅出地介绍了金融市场中的随机过程理论及其应用,是金融工程领域内的经典之作。 《金融随机分析》共分为两卷,《金融随机分析(第2卷)》是其中的一部分。全书第一卷主要涵盖了随机分析的基础知识以及离散时间模型,并通过简单的二叉树模型介绍了无套利期权定价方法,尽管使用的是相对基础的数学工具,但其背后的风险中性定价理念却非常深刻。 第二卷则深入探讨了连续时间模型及其在金融学中的应用。这一部分不仅包括实用性强、操作便捷的实际定量经济学内容,还涵盖了较为全面的随机分析理论知识。每章都配有评注和习题以帮助读者更好地理解和掌握所学的知识点。

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客服
客服
  • Shreve
    优质
    本书为Steven Shreve所著《金融随机分析》的中文译本,深入浅出地介绍了金融市场中的随机过程理论及其应用,是金融工程领域内的经典之作。 《金融随机分析》共分为两卷,《金融随机分析(第2卷)》是其中的一部分。全书第一卷主要涵盖了随机分析的基础知识以及离散时间模型,并通过简单的二叉树模型介绍了无套利期权定价方法,尽管使用的是相对基础的数学工具,但其背后的风险中性定价理念却非常深刻。 第二卷则深入探讨了连续时间模型及其在金融学中的应用。这一部分不仅包括实用性强、操作便捷的实际定量经济学内容,还涵盖了较为全面的随机分析理论知识。每章都配有评注和习题以帮助读者更好地理解和掌握所学的知识点。
  • 过程(Shreve微积习题解答
    优质
    本书提供了《金融随机过程》(Steven E. Shreve 著) 中关于随机微积分部分习题的详细解答,旨在帮助读者深入理解和掌握相关理论及其在金融工程领域的应用。 这是Shreve编著的《Stochastic Calculus for Finance》金融随机过程课后练习题的答案。
  • .pdf
    优质
    《金融中的随机分析》一书深入探讨了概率论和随机过程在金融市场模型构建与风险评估中的应用,是金融工程领域的重要参考文献。 随机分析的基础知识以及离散时间模型被介绍,并通过简单的二叉树模型阐述了无套利期权定价方法。尽管这种方法仅使用基本数学工具,但其中蕴含的风险中性定价概念却非常深刻。
  • Python大数据(德 Hilpisch ,2015)清晰完整扫描
    优质
    本书由Python专家Yves Hilpisch撰写,提供了使用Python进行金融大数据分析的全面指南。中文版保留了原书的所有内容和代码示例,并进行了细致的翻译工作,适合希望利用Python在金融领域进行数据分析的专业人士阅读。 此文件为0积分下载;大小47.4M;清晰完整中文扫描版PDF格式,共530页,对应英文书名为《Python for Finance》,译者:姚军。
  • 过程题解
    优质
    《金融中的随机过程题解》一书汇集了大量关于金融数学中应用随机过程理论的实际问题与解答,旨在帮助读者深入理解并掌握随机微积分在衍生品定价、风险管理等领域的应用技巧。本书适合金融工程专业的学生及从业人员参考学习。 随机过程书后习题答案详解(全部),涵盖清华大学和北京交通大学的相关内容。
  • 器学习》:Packt出社的 Machine-Learning-for-Finance
    优质
    本书由Packt出版社出版,详细介绍了如何将机器学习技术应用于金融市场分析和投资策略优化。通过丰富的案例和实践指南,读者可以掌握构建预测模型、风险管理和交易算法的核心技能。 《金融机器学习》一书发布了配套的代码库,该库包含了完成书中所有项目所需的文件和支持资源。这本书探讨了在金融领域应用机器学习的新进展,并解释了主要的技术概念与算法,同时提供了一些用于实现模型的Python示例代码。 此存储库中的计算量较大,建议使用支持GPU的计算机运行以提高效率。可以免费获取数据科学平台提供的在线Jupyter笔记本和GPU资源,在Kaggle平台上编辑需要一个帐户来创建并保存新的副本。也可以直接在该平台上浏览或下载代码并在本地环境中进行操作。 具体章节包括: - 第1章:从零开始的神经网络及介绍到Keras框架 - 练习Excel表格 - 第2章:结构化数据信用卡欺诈检测 - 第3章:计算机视觉基础构建块,MNIST数字分类 以上是代码库的主要内容概述。
  • R语言在领域的多元时间序列——蔡瑞胸
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    本书由蔡瑞胸撰写,专注于运用R语言进行金融领域中的多元时间序列分析。书中详细介绍了如何使用R软件处理和解析复杂的金融数据,为读者提供实用的统计方法与模型构建技巧,是从事金融数据分析的专业人士及研究者的理想参考书。 《多元时间序列分析及金融应用 R语言》中文版,带书签。
  • 基于Pandas和森林的交易模型
    优质
    本研究构建了一个结合Pandas数据处理与随机森林算法的金融交易分析模型,旨在优化预测精度及效率,为投资决策提供有力支持。 基于Pandas随机森林的简单金融交易分析模型可以用于分析金融交易并预测股票趋势。