Metodi computazionali in finanza

Recensioni dei lettori

Il libro fornisce una panoramica ben strutturata di vari argomenti avanzati della finanza quantitativa, tra cui i metodi di trasformazione di Fourier e le simulazioni Monte Carlo. È apprezzato per la chiarezza delle spiegazioni ed è considerato utile per coloro che vogliono prepararsi a una carriera nel settore finanziario. Tuttavia, soffre della mancanza di esempi pratici di programmazione, di numerosi refusi e di riferimenti non aggiornati.

⬤ Ben scritto e facile da seguire
⬤ chiara esposizione di problemi matematici complessi
⬤ ampia sezione di riferimento
⬤ copertura completa degli argomenti di ingegneria finanziaria
⬤ buona preparazione per una carriera nella finanza quantitativa
⬤ ottimo per lo studio.

⬤ Numerosi refusi ed errata corrige
⬤ manca di esempi pratici di programmazione e di codici
⬤ considerato meno utile come riferimento rapido
⬤ alcuni esempi e riferimenti sono obsoleti
⬤ potrebbe non essere adatto ai principianti.

(basato su 13 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Computational Methods in Finance

Contenuto del libro:

Poiché i prodotti finanziari di oggi sono diventati più complessi, gli analisti quantitativi, gli ingegneri finanziari e gli altri operatori del settore finanziario hanno bisogno di tecniche robuste per l'analisi numerica. Coprendo tecniche quantitative avanzate, Computational Methods in Finance spiega come risolvere equazioni funzionali complesse attraverso metodi numerici.

La prima parte del libro descrive i metodi di determinazione del prezzo di numerosi derivati secondo una varietà di modelli. Il libro passa in rassegna i processi comuni per la modellazione degli asset in diversi mercati. Esamina poi molti approcci computazionali per il pricing dei derivati. Tra questi vi sono le tecniche di trasformazione, come la trasformata rapida di Fourier, la trasformata rapida frazionaria di Fourier, il metodo di Fourier-coseno e il metodo dei punti di sella; il metodo delle differenze finite per la soluzione di PDE nel quadro della diffusione e di PIDE nel quadro del salto puro; e la simulazione Monte Carlo.

La parte successiva si concentra sulle fasi essenziali del pricing dei derivati nel mondo reale. L'autore spiega come calibrare i parametri del modello in modo che i prezzi del modello siano compatibili con i prezzi di mercato. L'autore illustra inoltre le varie tecniche di filtraggio e le loro implementazioni e fornisce esempi di filtraggio e di stima dei parametri.

Nato dai corsi tenuti dall'autore alla Columbia University e al Courant Institute dell'Università di New York, questo testo autonomo è pensato per gli studenti di ingegneria finanziaria e finanza matematica e per i professionisti del settore finanziario. Aiuterà i lettori a determinare con precisione il prezzo di una vasta gamma di derivati.