金融市場用的數學方法（英文） [Mathematical Methods for Financial Markets] 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[法] 詹布蘭科（Jeanblanc J.） 著

圖書標籤:

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

齣版社： 世界圖書齣版公司

ISBN：9787510058431

版次：1

商品編碼：11327700

包裝：平裝

外文名稱：Mathematical Methods for Financial Markets

開本：24開

齣版時間：2013-03-01

用紙：膠版紙

頁數：732

正文語種：英文

內容簡介

　　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.

內頁插圖

目錄

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

深度解析金融市場動態：風險、定價與量化策略的基石 本書深入探討瞭金融市場運作的核心數學框架，旨在為讀者提供理解和駕馭現代金融復雜性的工具。本書不涉及《金融市場用的數學方法》（Mathematical Methods for Financial Markets）一書的具體內容，而是專注於構建一個獨立、全麵且深入的金融數學知識體係，重點涵蓋金融衍生品定價、風險管理、隨機過程在金融中的應用，以及量化交易策略的構建與分析。 --- 第一部分：金融基礎與概率論重構 本部分首先為讀者奠定堅實的概率論與隨機微積分基礎，這是所有高級金融建模的先決條件。我們摒棄過於抽象的純數學敘述，轉而聚焦於金融場景中的應用和直覺培養。 1.1 連續時間概率論與信息結構 詳細介紹鞅論、條件期望、以及在信息流下的隨機過程演化。我們將重點討論金融市場中的“無套利原則”如何與數學期望聯係起來，引入Filtration（信息流）的概念，解釋市場信息的積纍如何影響定價。內容將包括Doob-Meyer分解、局部鞅（Local Martingales）的性質，以及它們在建立真實世界定價框架中的關鍵作用。 1.2 隨機微分方程（SDEs）的金融應用 SDEs是描述資産價格隨機波動的核心工具。本章將係統介紹布朗運動（Wiener Process）、幾何布朗運動（GBM）的應用，並深入探討更復雜的隨機波動模型，例如Heston模型所依賴的平方根過程。我們將詳細解析伊藤引理（Itô's Lemma）的推導及其在轉換不同隨機變量函數時的實用技巧。 1.3 風險中性測度與鞅錶示定理 理解金融衍生品定價的關鍵在於“風險中性世界”的構建。本章詳述如何通過Girsanov定理實現概率測度的變換，將真實世界（P-measure）轉換到風險中性世界（Q-measure）。我們還會深入探討鞅錶示定理，解釋為何在無套利條件下，任何依賴於未來隨機事件的金融閤約，都可以被錶達為某一特定鞅的期望。 --- 第二部分：衍生品定價的精要 本部分專注於構建和求解各類衍生品定價的核心偏微分方程（PDE）和積分方程。 2.1 期權定價的經典模型：Black-Scholes框架 對Black-Scholes-Merton模型進行徹底的梳理，從推導Black-Scholes PDE開始，清晰闡述其背後的假設與局限性。我們將詳細解析解析解（如歐式看漲/看跌期權的精確公式），並討論如何利用Delta、Gamma、Vega等希臘字母（Greeks）來對衝現貨頭寸。 2.2 復雜衍生品與數值方法 麵對美式期權、奇異期權（Asian, Barrier options）等解析解難以獲得的閤約，本書轉嚮數值方法。 有限差分法（Finite Difference Methods, FDM）： 重點講解如何將PDE離散化，建立顯式、隱式和Crank-Nicolson格式，並分析它們的穩定性和收斂性，特彆是在處理美式期權的“早行權限”區域時的邊界條件設置。 濛特卡洛模擬（Monte Carlo Simulation）： 介紹如何使用準隨機數（Quasi-Monte Carlo）來提高收斂速度，以及如何應用方差縮減技術（如控製變量法、重要性抽樣法）來高效計算復雜路徑依賴期權的定價。 2.3 利率衍生品與遠期定價 針對固定收益市場，本部分將介紹短率模型（如Vasicek和CIR模型）如何刻畫利率的隨機性。重點分析零息債券定價公式，並詳細闡述遠期利率的構造原理，以及LIBOR到SOFR等基準利率轉換帶來的模型校準挑戰。 --- 第三部分：市場風險與量化對衝 金融機構的穩健運營依賴於對風險的精確量化和管理。本部分將構建風險度量和對衝策略的數學基礎。 3.1 風險度量標準 超越傳統的方差（波動率），本書側重於更具金融意義的風險度量： 在險價值（Value at Risk, VaR）： 探討參數法、曆史模擬法和濛特卡洛法計算VaR的流程與內在缺陷。 條件在險價值（Conditional Value at Risk, CVaR/Expected Shortfall）： 闡述CVaR作為相容風險度量（Coherent Risk Measure）的優越性，並提供其在實際投資組閤中的計算方法。 3.2 動態對衝與模型不確定性 Black-Scholes模型下的Delta對衝是理想化的。本章將探討實際操作中的挑戰： 交易成本與離散時間對衝： 分析在有限交易頻率下，如何最小化對衝誤差。 局部風險與波動率微笑（Volatility Smile）： 解釋市場實際觀察到的波動率麯麵（Volatility Surface）如何偏離Black-Scholes的常數假設，並介紹隨機波動模型（如Heston）如何更好地擬閤這些現象。 --- 第四部分：高級量化策略與計量經濟學 此部分將金融數學工具延伸至資産配置、因子模型和高頻交易的前沿領域。 4.1 投資組閤優化與隨機控製 基於均值-方差準則（Markowitz模型）的擴展，引入隨機控製理論來解決連續時間下的動態投資組閤選擇問題。重點討論隨機控製中的Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) 方程，及其在確定最優消費-投資策略中的應用，特彆是當風險厭惡係數隨時間變化時的處理方法。 4.2 因子模型與套利檢測 深入分析綫性因子模型（如CAPM的擴展），使用迴歸分析和主成分分析（PCA）來識彆市場驅動因子。關鍵在於教授如何運用計量經濟學方法（如協整檢驗、單位根檢驗）來識彆和量化潛在的統計套利機會，並評估這些機會的持續性和穩健性。 4.3 時間序列分析在金融中的應用 討論GARCH族模型（如ARCH, GARCH, EGARCH）在刻畫金融迴報序列的波動率聚集現象（Volatility Clustering）中的重要性。通過實際案例展示如何利用這些模型進行更精確的短期風險預測和波動率交易信號的生成。 --- 結論：從理論到實踐的橋梁 本書的最終目標是使讀者能夠批判性地評估和應用現有的金融數學模型，並有能力根據市場變化調整或構建新的量化框架。全書強調理論的嚴謹性與實際操作間的平衡，確保每一項數學工具的使用都有明確的金融動機支撐。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在金融行業工作多年的老兵，見證瞭市場的無數起伏。一直以來，我都對那些能夠深刻洞察市場本質的分析師們心懷敬意，我相信他們背後一定有深厚的數理功底。所以，當我看到《金融市場用的數學方法》這本書時，毫不猶豫地將其納入瞭我的書架。這本書並沒有讓我失望，它以一種非常係統和嚴謹的方式，將金融數學的精髓展現在我麵前。從基礎的概率論，到復雜的量化模型，作者循序漸進地引導讀者進入金融數學的殿堂。我特彆喜歡書中對各種衍生品定價模型的講解，那些公式背後的邏輯，以及它們如何在實際交易中發揮作用，都讓我茅塞頓開。這本書讓我明白，量化分析絕非簡單的套用公式，而是對市場規律的深刻理解和數學工具的靈活運用。它幫助我擺脫瞭以往憑經驗和直覺做決策的局限，讓我能夠更加理性地評估風險，發現潛在的收益機會。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受是，它不僅僅是一本教科書，更像是一次深度的心靈洗禮。在閱讀過程中，我曾多次停下來，反復咀嚼那些精闢的論述，思考其中的深意。書中關於隨機過程的闡述，讓我對市場的不確定性有瞭全新的認識，原本看似混亂的市場行為，在數學模型的描繪下，變得有序而可解釋。我尤其欣賞作者在解釋復雜概念時所展現齣的耐心和清晰度，那些原本令我望而卻步的數學公式，在他的筆下變得生動起來，不再是冷冰冰的符號，而是金融世界運轉的脈搏。它讓我明白，金融市場並非隻是財富的博弈，更是概率、統計和微積分的交響麯。這本書為我打開瞭一個全新的視角，讓我得以用一種更嚴謹、更科學的方式去審視金融市場的運行機製。我曾以為自己對金融已經有瞭一定的瞭解，但這本書的齣現，讓我意識到自己隻是站在瞭冰山的一角，真正的海洋，隱藏在那些數學的深處。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名就足夠吸引人——《金融市場用的數學方法》，光是這幾個字，就足以勾起我這個金融市場參與者濃厚的興趣。我一直覺得，金融世界的波動和機遇，就像一個錯綜復雜的謎題，而數學，無疑是解開這個謎題最強大的鑰匙。這本書就像一本秘籍，承諾將我引嚮那個更深層次的理解，讓我能透過錶麵的價格波動，看到背後隱藏的數學邏輯和概率規律。我滿心期待地翻開它，希望它能帶領我穿越那些繁復的公式和模型，去理解期權定價的精妙，去把握風險管理的深邃，去預測市場趨勢的脈絡。我渴望它能將抽象的數學概念，轉化為切實可用的金融工具，讓我能更自信地做齣投資決策，在瞬息萬變的金融市場中，找到那份理性的錨點。這本書的封麵設計也相當彆緻，簡潔而富有力量，仿佛預示著其中蘊含的智慧是如此的深邃而又不失優雅。我迫不及待地想去探索它所描繪的金融數學世界，去學習那些能讓我在這個領域中脫穎而齣的知識。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我印象深刻的是它在理論與實踐之間的完美平衡。作者並沒有一味地堆砌復雜的數學理論，而是緊密結閤金融市場的實際應用，通過大量的案例分析，將抽象的數學模型具體化、形象化。我曾嘗試過閱讀一些純理論的數學書籍，常常因為脫離實際而感到枯燥乏味，但這本書卻能始終抓住我的注意力。它讓我看到，數學不僅僅是紙麵上的公式，更是解決現實金融問題強大的武器。比如，書中關於濛特卡洛模擬在風險評估中的應用，讓我深刻理解瞭如何利用這種方法來模擬各種極端市場情景，從而更好地規避風險。這種將理論與實踐融會貫通的做法，對於我這樣的應用型學習者來說，簡直是太及時、太有價值瞭。我仿佛在與一位經驗豐富的交易員和一位嚴謹的數學傢進行對話，他們的智慧在我腦海中碰撞齣新的火花。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我一開始拿到這本書時，有些許的畏懼，畢竟“數學”這個詞，對於很多非理工科背景的人來說，都帶有一些“高冷”的意味。然而，《金融市場用的數學方法》這本書的齣現，徹底顛覆瞭我對金融數學的認知。作者用一種非常易於理解的語言，將那些看似晦澀的數學概念娓娓道來，並且巧妙地將它們與金融市場的實際操作聯係起來。我不再覺得那些復雜的公式遙不可及，而是將其看作是一種全新的語言，一種能夠更準確地描述和理解金融世界的語言。書中關於時間序列分析的講解，讓我對市場數據的內在規律有瞭更深的認識，也為我日後的數據分析工作提供瞭堅實的基礎。這本書讓我意識到，金融市場遠比我們想象的要復雜和精妙，而數學，就是我們探索這些復雜性的最有力工具。它激發瞭我學習更多金融數學知識的動力，讓我對未來的金融探索充滿期待。

評分☆☆☆☆☆

基礎知識積纍，買瞭好多書，英文版隻能慢慢看瞭

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實際上我們無時無刻不在接觸著金融.學好金融最重要的就是細心觀察,思考,提問,尋根,觀察身邊的小事,思考産生的影響,提齣自己的假設和問題,查找資料尋求問題的根源.比如今天去商場想買條項鏈,發現價格比前一段漲瞭不少,由此思考:是什麼原因導緻金價上漲,是通貨膨脹的問題,還是原料短缺的問題,然後通過各種渠道瞭解事實,深入剖析,並進一步尋找問題的根源,及對其它領域産生的影響. 隻要擁有勤學好問的精神,沒有什麼難得倒你. 祝你好運!

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的話就可以瞭吧颱胞磷膽堿的學生瞭

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不錯不湊不錯不錯不錯不湊

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世圖的經典書籍，做參考書用的

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書質量非常好

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好好好好好

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好書