Analisi dei derivati con Python: Analisi dei dati, modelli, simulazioni, calibrazioni e coperture

Recensioni dei lettori

Il libro ha ricevuto recensioni contrastanti da parte degli utenti: alcuni ne hanno lodato le conoscenze avanzate e gli approfondimenti teorici, mentre altri hanno criticato il codice buggato e la mancanza di contenuti originali. È considerato elegante e stilizzato, ma non facile da digerire senza un forte background in matematica e Python.

Offre conoscenze avanzate e una buona base teorica. Alcuni utenti l'hanno trovato una grande risorsa per i modelli di prezzo e di mercato. Presentazione elegante.

Il codice fornito è buggato e non aggiornato, mancando le correzioni da quasi 10 anni. Alcuni utenti hanno ritenuto che il contenuto fosse un rimaneggiamento di materiale esistente senza nulla di nuovo. L'autore si è dimostrato poco disponibile quando gli utenti hanno chiesto assistenza e il libro è considerato troppo costoso.

(basato su 8 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

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

Contenuto del libro:

Potenziare l'analisi e la copertura delle opzioni utilizzando la potenza di Python.

Derivatives Analytics with Python mostra come implementare approcci di valutazione e copertura coerenti con il mercato utilizzando modelli finanziari avanzati, tecniche numeriche efficienti e le potenti capacità del linguaggio di programmazione Python. Questa guida unica nel suo genere offre spiegazioni dettagliate di tutta la teoria, i metodi e i processi, fornendovi il background e gli strumenti necessari per valutare le opzioni sugli indici azionari partendo da solide basi. Troverete e utilizzerete script e moduli Python autonomi e imparerete ad applicare Python all'analisi avanzata dei dati e dei derivati, beneficiando delle 5.000 righe di codice fornite per aiutarvi a riprodurre i risultati e i grafici presentati. La trattazione comprende l'analisi dei dati di mercato, la valutazione neutrale rispetto al rischio, la simulazione Monte Carlo, la calibrazione dei modelli, la valutazione e la copertura dinamica, con modelli che presentano volatilità stocastica, componenti di salto, tassi corti stocastici e altro ancora. Il sito web allegato contiene tutto il codice e i notebook IPython per l'esecuzione immediata e l'automazione.

Python sta guadagnando terreno nel settore dell'analisi dei derivati, consentendo alle istituzioni di fornire in modo rapido ed efficiente risultati di portafoglio, di trading e di gestione del rischio. Questo libro è la guida dei professionisti della finanza per sfruttare le capacità di Python per un'analisi dei derivati efficiente e performante.

⬤ Riporta i principali fatti stilizzati dei mercati azionari e delle opzioni.

⬤ Applicare le tecniche della trasformata di Fourier e il pricing avanzato di Monte Carlo.

⬤ Calibrare modelli avanzati di pricing delle opzioni sui dati di mercato.

⬤ Integrare modelli avanzati e metodi numerici per la copertura dinamica delle opzioni.

I recenti sviluppi dell'ecosistema Python consentono agli analisti di implementare attività di analisi altrettanto performanti che con C o C++, ma utilizzando solo un decimo del codice o anche meno. Derivatives Analytics with Python - Analisi dei dati, modelli, simulazione, calibrazione e copertura - mostra ciò che è necessario sapere per potenziare le attività di analisi dei derivati e del rischio.