Fletcher 和 Gardner 编写了一本全面的资源,不仅对金融领域的从业者感兴趣,也适合那些在工程、物理、精算数学等领域使用数值方法的人。通过展示如何将 Python 的高级优雅、可访问性和灵活性,与 C++ 的低级计算效率结合在一起,并应用于有趣的金融建模问题中,他们提供了一个实施模板,这对那些希望优化计算和人力资源使用的人将非常有用。他们记录了将外部数值库嵌入 Python 所需的所有技术细节,并贡献了一个实用的库,大大降低了构建金融模型的启动成本。这本书对所有需要在金融资产估值中应用数值方法的人来说都是必读之作。——大卫·劳顿,布莱恩特大学金融学教授这本书面向那些对设计金融衍生品定价和风险管理框架感兴趣的行业从业者和学生,使用 Python 编程语言进行开发。它是一本实用的书,提供了完整的、经过测试的工作代码,指导读者构建一个灵活、可扩展的 Python 定价框架。定价框架的松耦合基础组件旨在加快新模型的开发,并提供了真实世界定价问题的具体应用。本书的主题循序渐进地介绍,前后内容相互关联。主题包括基本数学算法、常见的数值分析算法、交易、市场和事件数据模型表示、基于格子和模拟的定价以及模型开发。数学内容简洁明了,直击要点。本书还提供了大量实用的技术信息,例如 C++/Python 混合开发(嵌入与扩展)以及 Python 程序与 Microsoft Excel 集成的技术。封面介绍Python 在量化金融应用中广泛使用,然而覆盖这一领域的材料却出奇地稀少。本书填补了这一空白,展示了如何释放 Python 语言在金融建模中的强大功能,并深入介绍了它在实际定价应用中所需的编程技巧。关键语言功能的描述与开发一个强大且通用的衍生品定价框架并行进行。作者还分享了他们在数学方面的专业知识,带领我们游览了一系列先进的数值和量化技术。** ——彼得·布罗德赫斯特,美国银行美林外汇期权分析专家封底介绍Fletcher 和 Gardner 编写了一本全面的资源,不仅对金融领域的从业者感兴趣,也适合那些在工程、物理、精算数学等领域使用数值方法的人。通过展示如何将 Python 的高级优雅、可访问性和灵活性,与 C++ 的低级计算效率结合在一起,并应用于有趣的金融建模问题中,他们提供了一个实施模板,这对那些希望优化计算和人力资源使用的人将非常有用。他们记录了将外部数值库嵌入 Python 所需的所有技术细节,并贡献了一个实用的库,大大降低了构建金融模型的启动成本。这本书对所有需要在金融资产估值中应用数值方法的人来说都是必读之作。** ——大卫·劳顿,布莱恩特大学金融学教授这本书面向那些对设计金融衍生品定价和风险管理框架感兴趣的行业从业者和学生,使用 Python 编程语言进行开发。它是一本实用的书,提供了完整的、经过测试的工作代码,指导读者构建一个灵活、可扩展的 Python 定价框架。定价框架的松耦合基础组件旨在加快新模型的开发,并提供了真实世界定价问题的具体应用。本书的主题循序渐进地介绍,前后内容相互关联。主题包括基本数学算法、常见的数值分析算法、交易、市场和事件数据模型表示、基于格子和模拟的定价以及模型开发。数学内容简洁明了,直击要点。本书还提供了大量实用的技术信息,例如 C++/Python 混合开发(嵌入与扩展)以及 Python 程序与 Microsoft Excel 集成的技术。

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长期以来,人工智能 (AI)在金融领域的研究和实施方面一直非常活跃。早在 1960 年代,金融部门就已经参与围绕贝叶斯统计(机器学习的主要内容)开发创新。这些开创性的用例基于监控股票市场和为投资者做出预测。今天,这一传统继续存在于人工智能驱动的机器人顾问身上,旨在提供基于算法的自动化财务规划服务,而无需人工协助。现代金融已将其人工智能应用多样化,包括简化内部业务流程和改善整体客户体验。财务专业人士和客户都可能会定期遇到 AI,因为大多数与服务相关的日常问题都是使用某种程度的AI 驱动的自动化来处理/解决的。为了满足客户对更快、更方便、更安全的金融体验不断增长的需求,这一趋势可能会加速。
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