Financial Modelling in Python

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Financial Modelling in Python / Shayne Fletcher, C. Gardner, Christopher Gardner

資料種別:

電子ブック

出版情報:

Wiley Online Library - AutoHoldings Books
John Wiley & Sons, Inc., 2009

著者名:

ISBN:

9780470987841 [0470987847]
9780470685006 [047068500X]

書誌ID:

OB00561228

子書誌情報

フルテキスト

所蔵情報

書誌詳細

その他の標題:

FINANCIAL MODELING IN PYTHON

主題:

Information Technology - General and Others

言語:

英語

目次情報:

Welcome to Python / 1：

Why Python? / 1.1：

Python is a general-purpose high-level programming language / 1.1.1：

Python integrates well with data analysis, visualisation and GUI toolkits / 1.1.2：

Python 'plays well with others' / 1.1.3：

Common misconceptions about Python / 1.2：

Roadmap for this book / 1.3：

The PPF Package / 2：

PPF topology / 2.1：

Unit testing / 2.2：

doctest / 2.2.1：

PyUnit / 2.2.2：

Building and installing PPF / 2.3：

Prerequisites and dependencies / 2.3.1：

Building the C++ extension modules / 2.3.2：

Installing the PPF package / 2.3.3：

Testing a PPF installation / 2.3.4：

Extending Python from C++ / 3：

Boost.Date_Time types / 3.1：

Examples / 3.1.1：

Boost.MultiArray and special functions / 3.2：

NumPy arrays / 3.3：

Accessing array data in C++ / 3.3.1：

Basic Mathematical Tools / 3.3.2：

Random number generation / 4.1：

N(.) / 4.2：

Interpolation / 4.3：

Linear interpolation / 4.3.1：

Loglinear interpolation / 4.3.2：

Linear on zero interpolation / 4.3.3：

Cubic spline interpolation / 4.3.4：

Root finding / 4.4：

Bisection method / 4.4.1：

Newton-Raphson method / 4.4.2：

Linear algebra / 4.5：

Matrix multiplication / 4.5.1：

Matrix inversion / 4.5.2：

Matrix pseudo-inverse / 4.5.3：

Solving linear systems / 4.5.4：

Solving tridiagonal systems / 4.5.5：

Solving upper diagonal systems / 4.5.6：

Singular value decomposition / 4.5.7：

Generalised linear least squares / 4.6：

Quadratic and cubic roots / 4.7：

Integration / 4.8：

Piecewise constant polynomial fitting / 4.8.1：

Piecewise polynomial integration / 4.8.2：

Semi-analytic conditional expectations / 4.8.3：

Market: Curves and Surfaces / 5：

Curves / 5.1：

Surfaces / 5.2：

Environment / 5.3：

Data Model / 6：

Observables / 6.1：

LIBOR / 6.1.1：

Swap rate / 6.1.2：

Flows / 6.2：

Adjuvants / 6.3：

Legs / 6.4：

Exercises / 6.5：

Trades / 6.6：

Trade utilities / 6.7：

Timeline: Events and Controller / 7：

Events / 7.1：

Timeline / 7.2：

Controller / 7.3：

The Hull-White Model / 8：

A component-based design / 8.1：

Requestor / 8.1.1：

State / 8.1.2：

Filler / 8.1.3：

Rollback / 8.1.4：

Evolve / 8.1.5：

Exercise / 8.1.6：

The model and model factories / 8.2：

Concluding remarks / 8.3：

Pricing using Numerical Methods / 9：

A lattice pricing framework / 9.1：

A Monte-Carlo pricing framework / 9.2：

Pricing non-callable trades / 9.2.1：

Pricing callable trades / 9.2.2：

Pricing Financial Structures in Hull-White / 9.3：

Pricing a Bermudan / 10.1：

Pricing a TARN / 10.2：

Hybrid Python/C++ Pricing Systems / 10.3：

nth_imm_of_year revisited / 11.1：

Exercising nth_imm_of_year from C++ / 11.2：

Python Excel Integration / 12：

Black-scholes COM server / 12.1：

VBS client / 12.1.1：

VBA client / 12.1.2：

Numerical pricing with PPF in Excel / 12.2：

Common utilities / 12.2.1：

Market server / 12.2.2：

Trade server / 12.2.3：

Pricer server / 12.2.4：

Appendices

Python / A：

Python interpreter modes / A.1：

Interactive mode / A.1.1：

Batch mode / A.1.2：

Basic Python / A.2：

Simple expressions / A.2.1：

Built-in data types / A.2.2：

Control flow statements / A.2.3：

Functions / A.2.4：

Classes / A.2.5：

Modules and packages / A.2.6：

Conclusion / A.3：

Boost.Python / B：

Hello world / B.1：

Classes, constructors and methods / B.2：

Inheritance / B.3：

Python operators / B.4：

Enums / B.5：

Embedding / B.7：

Hull-White Model Mathematics / B.8：

Pickup Value Regression / D：

Bibliography

Index

Welcome to Python / 1：

Why Python? / 1.1：

Python is a general-purpose high-level programming language / 1.1.1：

Python integrates well with data analysis, visualisation and GUI toolkits / 1.1.2：

Python 'plays well with others' / 1.1.3：

Common misconceptions about Python / 1.2：

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