E-book details

Finanse i Python. Łagodne wprowadzenie do teorii finansów

Finanse i Python. Łagodne wprowadzenie do teorii finansów

Yves Hilpisch

Ebook

Finanse i Python. Łagodne wprowadzenie do teorii finansów

Rozwój technologii i dostęp do danych finansowych stały się ogromnym ułatwieniem w korzystaniu z globalnych rynków finansowych. Jeśli zechcesz, możesz szybko zacząć przygodę na przykład z handlem algorytmicznym. Wystarczy, że masz niewielkie pojęcie o matematyce, programowaniu i ekonomii. Niestety, nieliczne programy nauczania o finansach integrują ze sobą te trzy dziedziny. Tymczasem koncepcje matematyczne wspaniale ułatwiają zrozumienie pojęć z zakresu inżynierii finansowej, a wczesne włączanie ćwiczeń programistycznych pozwala na znaczne zwiększenie efektywności takiej edukacji.

Dzięki tej praktycznej, przystępnie napisanej książce szybko zrozumiesz podstawy teorii finansów, modelowania danych finansowych i zastosowania Pythona w finansach obliczeniowych. Znajdziesz tu systematyczne wprowadzenie do inżynierii finansowej, handlu algorytmicznego czy zarządzania aktywami. Zdobędziesz umiejętności tworzenia w Pythonie programów, które ułatwią Ci rozwiązywanie takich problemów jak ustalanie składu portfeli inwestycyjnych zgodnie z nowoczesną teorią portfela, a także wycena opcji i innych instrumentów pochodnych. Jeśli zajmujesz stanowisko kierownicze w branży finansowej, z pewnością przyda Ci się wiedza o zastosowaniu Pythona w finansach. Jeśli już biegle kodujesz w Pythonie, łatwiej skorzystasz ze swoich umiejętności w tworzeniu przydatnych aplikacji z zakresu inżynierii finansowej.

W książce między innymi:

  • matematyczne podstawy teorii finansów i programowania w Pythonie
  • modele ekonomiczne i modelowanie danych finansowych
  • zastosowanie Pythona w obliczeniach związanych z finansami
  • wycena, podejmowanie decyzji, równowaga i alokacja aktywów
  • zastosowanie bibliotek i narzędzi Pythona w modelowaniu finansowym

Teoria finansów? Z Pythonem to dziecinnie proste!

Wprowadzenie
  • Po co jest ta książka?
  • Docelowi odbiorcy
  • Treść książki
  • Konwencje stosowane w książce
  • Korzystanie z kodu źródłowego
  • Podziękowania

1. Finanse i Python

  • Krótka historia finansów
  • Główne trendy w finansach
  • Świat czterech języków
  • Podejście zastosowane w tej książce
  • Pierwsze kroki z Pythonem
  • Podsumowanie
  • Bibliografia

2. Gospodarka dwustanowa

  • Gospodarka
    • Aktywa rzeczowe
    • Agenci
    • Czas
    • Pieniądze
  • Przepływy pieniężne
    • Zysk
    • Odsetki
    • Wartość bieżąca
    • Wartość bieżąca netto
  • Niepewność
  • Aktywa finansowe
  • Ryzyko
    • Miara probabilistyczna
    • Oczekiwana wartość
    • Oczekiwany zysk
    • Zmienność
  • Roszczenia warunkowe
    • Replikacja
    • Arbitraż cenowy
    • Zupełność rynku
  • Papiery wartościowe Arrowa-Debreu
  • Wycena martyngałowa
    • Pierwsze fundamentalne twierdzenie wyceny aktywów
    • Wycena na podstawie oczekiwań
    • Drugie fundamentalne twierdzenie wyceny aktywów
  • Portfel średniej-wariancji
  • Wnioski
  • Inne źródła

3. Gospodarka trójstanowa

  • Niepewność
  • Aktywa finansowe
  • Osiągalne roszczenia warunkowe
  • Wycena martyngałowa
    • Miary martyngałowe
    • Wycena obojętna na ryzyko
  • Superreplikacja
  • Replikacja przybliżona
  • Linia rynku kapitałowego
  • Model wyceny aktywów kapitałowych
  • Wnioski
  • Inne źródła

4. Optymalność i równowaga

  • Maksymalizacja użyteczności
    • Krzywe obojętności
    • Właściwe funkcje użyteczności
    • Użyteczność logarytmiczna
    • Użyteczność czasowo-addytywna
  • Oczekiwana użyteczność
    • Optymalny portfel inwestycyjny
    • Czasowo-addytywna oczekiwana użyteczność
  • Wycena na rynkach zupełnych
    • Arbitraż cenowy
    • Wycena martyngałowa
  • Stopa procentowa wolna od ryzyka
  • Przykład liczbowy (I)
  • Wycena na rynkach niezupełnych
    • Miary martyngałowe
    • Wycena równowagi
  • Przykład liczbowy (II)
  • Wnioski
  • Inne źródła

5. Gospodarka statyczna

  • Niepewność
    • Zmienne losowe
    • Przykłady liczbowe
  • Aktywa finansowe
  • Roszczenia warunkowe
  • Zupełność rynku
  • Fundamentalne twierdzenia wyceny aktywów
  • Wycena opcji metodą Blacka-Scholesa-Mertona
  • Zupełność modelu Blacka-Scholesa-Mertona
  • Wycena opcji metodą dyfuzji ze skokami Mertona
  • Wycena agenta reprezentatywnego
  • Wnioski
  • Inne źródła

6. Gospodarka dynamiczna

  • Dwumianowa wycena opcji
    • Symulacja i wycena oparte na pętlach Pythona
    • Symulacja i wycena oparte na kodzie wektoryzowanym
    • Porównanie szybkości
  • Wycena opcji metodą Blacka-Scholesa-Mertona
    • Symulacja ścieżek cen akcji metodą Monte Carlo
    • Wycena europejskiej opcji sprzedaży metodą Monte Carlo
    • Wycena amerykańskiej opcji sprzedaży metodą Monte Carlo
  • Wnioski
  • Inne źródła

7. Co dalej?

  • Matematyka
  • Teoria finansów
  • Programowanie w Pythonie
  • Python w finansach
    • Nauka o danych finansowych
    • Handel algorytmiczny
    • Finanse obliczeniowe
    • Sztuczna inteligencja
    • Inne źródła
  • Na zakończenie
  • Title: Finanse i Python. Łagodne wprowadzenie do teorii finansów
  • Author: Yves Hilpisch
  • Original title: Financial Theory with Python: A Gentle Introduction
  • Translation: Leszek Sagalara
  • ISBN: 978-83-283-8924-3, 9788328389243
  • Date of issue: 2022-07-20
  • Format: Ebook
  • Item ID: finpyt
  • Publisher: Helion