دانلود کتاب Stochastic Finance with Python: Design Financial Models from Probabilistic Perspective

معرفی کتاب Stochastic Finance with Python: Design Financial Models from Probabilistic Perspective

اگر به دنبال ورود به دنیای نوین مالیِ تصادفی و یادگیری نحوه طراحی مدل‌های مالی با استفاده از زبان برنامه‌نویسی قدرتمند پایتون هستید، کتاب Stochastic Finance with Python: Design Financial Models from Probabilistic Perspective نوشته‌ی Avishek Nag یکی از به‌روزترین و جامع‌ترین منابع موجود است. این کتاب که در 398 صفحه توسط انتشارات معتبر Apress در دسامبر 2024 منتشر شده، مرجعی بی‌نظیر برای دانشجویان، تحلیل‌گران مالی، مهندسان مالی، پژوهشگران و علاقه‌مندانی است که می‌خواهند مباحث پیشرفته‌ی مالیِ تصادفی را با رویکردی کاملاً عملیاتی و پروژه‌محور بیاموزند.

در این اثر، نویسنده تلاش کرده تا پیچیده‌ترین مفاهیم نظریه‌ی احتمالات و فرآیندهای تصادفی را با زبانی ساده و کاربردی به مخاطب منتقل کند. تمرکز اصلی بر طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های مالی با استفاده از کتابخانه‌های علمی پایتون مانند NumPy، Pandas، Matplotlib، SciPy و QuantLib است تا خواننده بتواند بلافاصله پس از یادگیری هر مبحث، آن را در قالب کدنویسی درآورده و با داده‌های واقعی بازار تست کند.

درباره کتاب Stochastic Finance with Python: Design Financial Models from Probabilistic Perspective

کتاب حاضر در قالب ده فصل اصلی و چندین پیوست کاربردی تدوین شده است. ساختار آن به‌گونه‌ای طراحی شده که حتی اگر پیش‌زمینه‌ای از ریاضیات تصادفی یا برنامه‌نویسی ندارید، می‌توانید با پیمودن مسیر اصولیِ فصول، به‌تدریج بر تمامی ابزارها و مهارت‌های لازم تسلط پیدا کنید.

در فصل‌های ابتدایی، مباحث پایه‌ای مانند احتمالات و آمار، توزیع‌های آماری مهم در مالی و مفاهیم مقدماتی تصادفی مرور می‌شود. سپس وارد مباحث میان‌سطحی مانند فرآیندهای تصادفی، حرکت براونی، معادلات دیفرانسیل تصادفی و انتگرال‌گیری ایتو خواهید شد. در ادامه، تکنیک‌های پیشرفته‌تری مانند محاسبات عددی مونت‌کارلو، مدل‌های نوسان تصادفی، مدل‌های نرخ بهره و مدل‌سازی ریسک اعتباری ارائه می‌گردد.

در هر فصل، کدهای پایتون به‌صورت گام‌به‌گام همراه با توضیحات کامل آورده شده‌اند. همچنین تمرین‌های پایان فصل به شما کمک می‌کند تا درک عمیق‌تری از مطالب کسب کرده و دانش خود را در قالب پروژه‌های کوچک و بزرگ محک بزنید. نکته‌ی جالب توجه اینکه تمامی دیتاست‌های استفاده‌شده در کتاب از منابع رایگان و دست‌اول مانند Yahoo Finance، FRED و Quandl دریافت شده‌اند تا خواننده بتواند به‌راحتی آن‌ها را تولید و بازتولید کند.

خلاصه کتاب Stochastic Finance with Python: Design Financial Models from Probabilistic Perspective

خلاصه‌ای از سرفصل‌های اصلی کتاب به شرح زیر است:

• فصل 1: آشنایی با مالیِ تصادفی و کاربردهای پایتون در بازارهای مالی
• فصل 2: مرور مفاهیم احتمالات و آمار کلاسیک
• فصل 3: توزیع‌های پرکاربرد در مالی (نرمال، لگ‌نرمال، تی، پایدار)
• فصل 4: فرآیندهای تصادفی و حرکت براونی
• فصل 5: معادلات دیفرانسیل تصادفی و انتگرال ایتو
• فصل 6: روش‌های عددی و شبیه‌سازی مونت‌کارلو
• فصل 7: مدل‌سازی قیمت‌گذاری اختیار معامله (Black-Scholes و فراتر از آن)
• فصل 8: مدل‌های نوسان تصادفی (Heston, SABR)
• فصل 9: مدل‌های نرخ بهره (Vasicek, CIR, Hull-White)
• فصل 10: مدیریت ریسک و ارزش‌در‌معرض‌خطر (VaR & CVaR)

در پایان کتاب نیز چهار پیوست برای نصب و راه‌اندازی محیط پایتون، مرور مقدماتی زبان برنامه‌نویسی، معرفی کتابخانه‌های تخصصی و راهنمای منابع پیشرفته‌تر در نظر گرفته شده است.

چرا باید کتاب Stochastic Finance with Python: Design Financial Models from Probabilistic Perspective را بخوانیم

1. ترکیب بی‌نظیر تئوری و عمل: بسیاری از کتب موجود یا صرفاً نظری هستند یا صرفاً عملی؛ این کتاب با اتکا بر پروژه‌های واقعی، هر دو وجه را به‌خوبی پوشش می‌دهد.

2. به‌روزرسانی 2024: با توجه به انتشار در دسامبر 2024، تمامی کدها با نسخه‌های جدید پایتون و کتابخانه‌هایش تست شده‌اند و از قدیمی نبودن کدها خبری نیست.

3. یادگیری سریع برای بازار کار: مهارت‌هایی که در این کتاب کسب می‌کنید، مستقیماً در شغل‌هایی مانند تحلیل‌گر کوانت، مهندس مالی، مدل‌ساز ریسک و توسعه‌دهنده الگوریتم‌های معاملاتی کاربرد دارند.

4. منابع گسترده: هر فصل حاوی منابع آنلاین رایگان، مقالات علمی مرتبط و لینک دیتاست‌های واقعی است تا بتوانید پروژه‌های خود را ادامه دهید.

5. نیازمند پیش‌زمینه‌ی خاصی نیست: اگر با مفاهیم پایه‌ای ریاضیات و یک‌سری مقدمات پایتون آشنا هستید، می‌توانید بدون دغدغه کتاب را تا انتها پیش ببرید.

درباره نویسنده کتاب Avishek Nag

آویشک ناگ یکی از متخصصان برجسته در حوزه‌ی مدل‌سازی مالی کوانت و یادگیری ماشین در بازارهای سرمایه است. او بیش از دوازده سال سابقه‌ی کاری در بانک‌های سرمایه‌گذاری و شرکت‌های فین‌تک در لندن، نیویورک و سنگاپور دارد. ناگ مدرک کارشناسی ارشد خود را در رشته‌ی مهندسی مالی از دانشگاه امپریال کالج لندن و دکترای خود را در رشته‌ی ریاضیات کاربردی از دانشگاه کمبریج دریافت کرده است.

او تاکنون چندین مقاله‌ی پژوهشی در ژورنال‌های معتبر بین‌المللی منتشر کرده و در کنفرانس‌های متعددی به‌عنوان سخنران کلیدی دعوت شده است. ناگ عاشق آموزش مفاهیم پیچیده به زبان ساده است و همین ویژگی باعث شده کتاب‌هایش مورد استقبال گسترده‌ی دانشجویان و حرفه‌ای‌ها قرار گیرد.

نگاه کلی به کتاب

نتیجه‌گیری

کتاب Stochastic Finance with Python: Design Financial Models from Probabilistic Perspective یکی از به‌روزترین و جامع‌ترین منابع برای کسانی است که می‌خواهند در دنیای مدرن مالی تصادفی و برنامه‌نویسی پایتون تخصص پیدا کنند. با اتکا بر 398 صفحه آموزش پروژه‌محور، می‌توانید از صفر تا صد مدل‌سازی‌های تصادفی را بیاموزید و مستقیماً وارد بازار کار شوید.

اگر به دنبال یک کتاب کاربردی، به‌روز و بی‌نظیر در حوزه‌ی مالی کوانت هستید، این اثر انتخابی عالی برای شما خواهد بود. با خواندن آن، نه‌تنها مفاهیم تئوری را به‌خوبی درک خواهید کرد، بلکه قادر خواهید بود بلافاصله آن‌ها را در قالب کدهای پایتون پیاده‌سازی کرده و با داده‌های واقعی بازار تست کنید.

دانلود کتاب Stochastic Finance with Python: Design Financial Models from Probabilistic Perspective را از طریق سایت سایبر یونی تجربه کنید.