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

Книга посвящена анализу производных финансовых инструментов (деривативов) с использованием языка Python. Основное внимание уделяется рыночной оценке стоимости опционов и других деривативов, а также практическим аспектам моделирования, калибровки и хеджирования.

Первая часть книги знакомит с основами рыночной оценки и стилизованными фактами рынка, такими как волатильность, корреляция и форма поверхности подразумеваемой волатильности. Рассматриваются реальные данные по индексам DAX и EURO STOXX 50, а также ставкам Euribor.

Вторая часть посвящена теоретическим основам оценки: рисково-нейтральной оценке в дискретном и непрерывном времени, модели Блэка-Шоулза-Мертона и биномиальной модели Кокса-Росса-Рубинштейна. Подробно разбираются "греки" (чувствительности) опционов.

Третья часть книги содержит практические примеры реализации на Python: анализ рыночных данных, численное интегрирование, метод Монте-Карло для оценки опционов, а также калибровку моделей волатильности. Все примеры сопровождаются готовыми скриптами и пояснениями.

Книга предназначена для финансовых аналитиков, трейдеров, риск-менеджеров и разработчиков, желающих применить Python для количественного анализа деривативов. Она сочетает в себе теоретическую строгость и практическую направленность, предлагая готовые решения для задач оценки и хеджирования.