Analyse des produits dérivés avec Python : Analyse de données, modèles, simulation, calibrage et couverture

Avis des lecteurs

Résumé:

Le livre a reçu des critiques mitigées de la part des utilisateurs, certains faisant l'éloge de ses connaissances avancées et de ses aperçus théoriques, tandis que d'autres critiquaient le code bogué et le manque de contenu original. Il est considéré comme élégant et stylisé, mais pas facile à assimiler sans un solide bagage en mathématiques et en Python.

Avantages:

Offre des connaissances avancées et une bonne base théorique. Certains utilisateurs ont trouvé qu'il s'agissait d'une excellente ressource pour les modèles de prix et de marché. Présentation élégante.

Inconvénients:

Le code fourni est bogué et n'est pas à jour, n'ayant pas été corrigé depuis près de 10 ans. Certains utilisateurs ont eu l'impression que le contenu était un remaniement du matériel existant, sans rien de nouveau. L'auteur n'aurait pas été d'une grande aide lorsque les utilisateurs ont demandé de l'assistance, et le livre est considéré comme hors de prix.

(basé sur 8 avis de lecteurs)

Titre original :

Derivatives Analytics with Python: Data Analysis, Models, Simulation, Calibration and Hedging

Contenu du livre :

Optimisez l'analyse et la couverture des options grâce à la puissance de Python

Derivatives Analytics with Python vous montre comment mettre en œuvre des approches d'évaluation et de couverture cohérentes avec le marché en utilisant des modèles financiers avancés, des techniques numériques efficaces et les puissantes capacités du langage de programmation Python. Ce guide unique offre des explications détaillées de toutes les théories, méthodes et processus, vous donnant le contexte et les outils nécessaires pour évaluer les options d'indice boursier à partir d'une base solide. Vous trouverez et utiliserez des scripts et des modules Python autonomes et apprendrez à appliquer Python à l'analyse avancée des données et des produits dérivés, tout en bénéficiant des 5 000 lignes de code fournies pour vous aider à reproduire les résultats et les graphiques présentés. La couverture comprend l'analyse des données de marché, l'évaluation risque-neutre, la simulation Monte Carlo, la calibration de modèles, l'évaluation et la couverture dynamique, avec des modèles qui présentent une volatilité stochastique, des composantes de saut, des taux courts stochastiques, et plus encore. Le site Web d'accompagnement contient tout le code et les blocs-notes IPython pour une exécution immédiate et l'automatisation.

Python gagne du terrain dans le domaine de l'analyse des produits dérivés, permettant aux institutions de fournir rapidement et efficacement des résultats en matière de gestion des portefeuilles, des transactions et des risques. Ce livre est le guide du professionnel de la finance pour exploiter les capacités de Python afin de réaliser des analyses de produits dérivés efficaces et performantes.

⬤ Ce livre est le guide des professionnels de la finance pour exploiter les capacités de Python afin de réaliser des analyses de produits dérivés efficaces et performantes.

⬤ Appliquer les techniques de transformée de Fourier et de tarification Monte Carlo avancée.

⬤ Calibrer les modèles avancés d'évaluation des options en fonction des données du marché.

⬤ Intégrer des modèles avancés et des méthodes numériques pour couvrir dynamiquement les options.

Les développements récents de l'écosystème Python permettent aux analystes de mettre en œuvre des tâches analytiques aussi performantes qu'avec C ou C++, mais en n'utilisant qu'un dixième du code, voire moins. Derivatives Analytics with Python -- Data Analysis, Models, Simulation, Calibration and Hedging (Analyse de données, modèles, simulation, calibrage et couverture) vous montre ce que vous devez savoir pour dynamiser vos efforts en matière d'analyse des produits dérivés et des risques.

Autres informations sur le livre :

• ISBN : 9781119037996
• Auteur : Yves Hilpisch
• Éditeur : Wiley
• Langue : anglais
• Reliure : Relié