買這商品的人也買了...
-
財金統計學：使用 R 語言$850$765 -
深度學習快速入門 — 使用 TensorFlow (Getting started with TensorFlow)$360$180 -
$352Vue.js 快跑：構建觸手可及的高性能 Web 應用 (Vue.js: Up and Running: Building Accessible and Performant Web Apps) -
深度學習｜生命科學應用 (Deep Learning for the Life Sciences)$580$458 -
Angular 開發實戰$354$336 -
RStudio 的操作與基礎統計應用$860$774 -
數位訊號處理－Python 程式實作, 2/e (附實作光碟)$500$450 -
深度學習圖解 (Grokking Deep Learning)$594$564 -
tf.keras 技術者們必讀！深度學習攻略手冊$1,000$850 -
非監督式學習｜使用 Python (Hands-On Unsupervised Learning Using Python)$680$537 -
生成深度學習｜訓練機器繪畫、作曲、寫作與玩遊戲 (Generative Deep Learning)$580$458 -
$403機器學習理論導引 -
Python 資料可視化之美：極專業圖表製作高手書 (全彩印刷)$780$616 -
統計學：使用 Python 語言 (附光碟)$540$513 -
$862R語言數據可視化實戰 -
$811統計學習要素：機器學習中的數據挖掘、推斷與預測, 2/e (The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, 2/e) -
Python : 股票演算法交易實務 147個關鍵技巧詳解, 2/e$580$452 -
大數據時代超吸睛視覺化工具與技術：Excel + Tableau 成功晉升資料分析師, 2/e$600$468 -
資料科學的建模基礎 : 別急著 coding！你知道模型的陷阱嗎？$599$473 -
資料科學的統計實務 : 探索資料本質、扎實解讀數據，才是機器學習成功建模的第一步$599$473 -
ETF 量化投資學：智能投資的幸福方程式, 2/e$350$315 -
數位影像處理－Python 程式實作, 3/e (附範例光碟)$600$540 -
機器學習聖經：最完整的統計學習方法$880$695 -
$560動手學深度學習 (PyTorch 版) -
選擇權商品模型化導論：使用 Python 語言 (附光碟)$580$522
相關主題
商品描述
◎學習衍生性金融商品的最佳選擇，理論與實務兼顧，每章皆附習題演練。
◎使用免費軟體Ｒ來學習，取代手算及背誦龐雜資料。
◎避開繁瑣的數學推導過程，使用Ｒ語言處理和解說，實務操作更好上手。
◎本書資料、計算、製表及繪圖等動作皆有對應的R指令，讓衍生性商品從業人員、
投資人與學習者能得到更多專業知識。
隨書附贈資料檔光碟
不認識衍生性金融商品，就不了解當代財務管理與金融市場的運作！
金融市場的交易處處可見風險，但隨著時間演變，自然發展出金融工具以處理風險，該工具就稱為衍生性商品，是由利率、匯率、股價、指數、商品所衍生之交易契約。其收益是衍生於現有市場的工具或價格變動，可以說是一個吸引人且具挑戰性的項目。
本書介紹的衍生性金融商品內容包含基礎導論、選擇權交易策略、遠期與期貨交易、二項式定價模型、BSM模型、蒙地卡羅方法、美式選擇權、新奇選擇權、利率與利率交換和利率模型。全書以R語言介紹衍生性金融商品的原理，以初學者角度編撰，避開繁雜數學式，是一本讓讀者同時能看懂也可以熟悉操作的實用工具書！
作者簡介
林進益
學歷：
國立中山大學財務管理博士
國立政治大學經濟學研究所碩士
東海大學經濟學系學士
經歷：
國立屏東大學財務金融學系副教授
致理商專國貿科講師
國立屏東商專財務金融科講師
國立屏東商業技術學院財務金融系副教授
著作：
財金統計學：使用R語言 (五南出版)
經濟與財務數學：使用R語言 (五南出版)
目錄大綱
Chapter1 衍生性金融商品導論
1. 何謂衍生性商品？
1.1 衍生性金融商品的現況
1.2 基本的衍生性商品
1.3 一些內涵
2. 收益圖與利潤圖的應用
2.1 直線型收益或利潤線
2.2 非直線型到期收益與利潤曲線
3. 結構性商品
3.1 保本型商品
3.2 高收益商品
4. 結論
附 錄
本章習題
Chapter2 選擇權交易策略
1. 利率與債券價格
1.1 1 年期以下的利率結構
1.2 1 年期以上的利率結構
2. 選擇權的基本策略
2.1 保護性賣權與買權
2.2 掩護性買權與賣權
2.3 買權與賣權平價理論
3. 選擇權的性質
3.1 選擇權之間的簡單套利關係
3.2 股利的考量
3.3 權利金的價值
4. 選擇權的組合策略
本章習題
Chapter3 遠期與期貨交易
1. 遠期合約與期貨合約
1.1 遠期（期貨）價格是否是未來現貨價格的預期值？
1.2 遠期價格與期貨價格之間的關係
2. 金融與商品遠期與期貨
2.1 金融遠期與期貨
2.2 商品遠期與期貨
3. 套利與避險
3.1 套利
3.2 避險
4. 隨機過程
4.1 定態隨機過程
4.2 非定態隨機過程
4.3 初見維納過程與布朗運動
本章習題
Chapter4 二項式定價模型
1. 常態分配與對數常態分配
1.1 對數常態分配
1.2 一般化維納過程與Itô’s lemma
2. 二項式模型的雛形
2.1 二元樹狀圖
2.2 選擇權定價
3. 二項式模型與其應用
3.1 等值平賭測度
3.2 二項式模型的應用
附 錄
附錄1
附錄2
本章習題
Chapter5 BSM 模型
1. BSM 模型
1.1BSM 模型的使用
1.2 BSM 模型的應用
2. BSM 模型的偏微分方程式
2.1 間斷的Delta 避險
2.2 連續的Delta 避險
3. 避險參數分析
3.1 BSM 模型的避險參數
3.2 一般的情況
附 錄
附錄1：（5-24）式的導出
附錄2：（5-25）式的導出
本章習題
Chapter6 蒙地卡羅方法
1. 何謂蒙地卡羅方法？
1.1 LLN 與CLT 的應用
1.2 一些應用
2. 變異數降低法
2.1 逆變數法
2.2 分層抽樣法
2.3 控制變異法
2.4 重要抽樣法
3. 準蒙地卡羅方法
3.1 van der Corput 序列
3.2 Halton 與Sobol 序列
3.3 亞式選擇權
本章習題
Chapter7 美式選擇權
1. 美式選擇權合約
1.1 美式選擇權合約的價格特性
1.2 BAW 與BSAm 模型
2. 樹狀圖
2.1 二元樹狀圖
2.2 比例與間斷的股利支付
2.3 三元樹狀圖
3. 有限差分法
3.1 顯式有限差分法
3.2 隱式有限差分法
4. 最小平方蒙地卡羅法
本章習題
Chapter8 新奇選擇權
1. 簡單的新奇選擇權
1.1 遠期起點選擇權與Cliquet 選擇權
1.2 任選選擇權與回顧選擇權
2. 全或零選擇權合約
2.1 簡單的全或零選擇權合約
2.2 全或零界限選擇權合約
3. 界限選擇權
4. 多資產選擇權
4.1 相關隨機變數的模擬
4.2 彩虹選擇權
4.3 一籃子選擇權
本章習題
Chapter9 利率與利率交換
1. 債券
1.1 債券收益率
1.2 利率風險
2. 利率期貨合約
2.1 利率期貨商品
2.2 定價與避險
2.3 利率上限與利率下限選擇權
3. 交換合約價格的決定
3.1 一個簡單的例子
3.2 交換價格的決定
4. 利率交換合約
4.1 一種簡單的IRS
4.2 交換率的決定
本章習題
Chapter10 利率模型
1. 遠期利率曲線
1.1 認識利率曲線
1.2 NSS 模型
2. 利率樹狀圖
2.1 是否存在風險中立的機率？
2.2 傳統的方法
3. 與利率結構一致的模型
3.1 Ho 與Lee 模型
3.2 BDT 模型
本章習題
中文索引
英文索引
.jpg)
