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Beschreibung
Advanced Quantitative Finance with Python and QuantLib-Python is a practical, code-driven guide for quantitative analysts, financial engineers, traders, and risk professionals seeking to build modern quantitative finance solutions using Python and QuantLib-Python. Combining financial theory with hands-on implementation, the book demonstrates how to develop pricing models, risk analytics,… stochastic simulations, and portfolio management workflows used in real-world financial markets. The book begins with quantitative modelling foundations and exploratory data analysis (EDA) techniques for financial datasets before introducing the Black-Scholes framework and its practical implementation. Readers then explore stochastic volatility models, advanced methods for pricing exotic derivatives, and sophisticated interest-rate lattice models. The coverage extends to fixed-income and interest-rate derivative pricing using QuantLib 1.42, including practical applications of modern term-structure and interest-rate modeling techniques. The final chapters focus on portfolio analysis and advanced stochastic models, enabling readers to evaluate risk, model market dynamics, and build data-driven investment strategies. Throughout the book, readers work with Python and QuantLib-Python examples that demonstrate how quantitative models can be implemented, tested, and applied in production environments. By the end of the book, readers will have the skills to develop robust quantitative finance applications, price complex financial instruments, analyze market data, and implement advanced models for trading, risk management, and portfolio optimization. What You Will Learn Build quantitative finance applications in Python and QuantLib-Python for pricing and risk analysis. Apply Black-Scholes, stochastic volatility, and exotic option pricing models to real market scenarios. Develop interest-rate and fixed-income valuation models using advanced lattice frameworks and QuantLib. Perform portfolio analysis, risk assessment, and stochastic modelling for investment decision-making. Who this book is for: Financial engineers in banks, quant developers, hedge funds, or proprietary trading firms. MSc and PhD quantitative finance students. FinTech CTOs and leaders of algorithmic trading teams. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
10.11.2026
Sprache
Englisch
EAN
9798868831829
Herausgeber
APRESS
Sonderedition
Nein
Autor
Aaron De La Rosa
Seitenanzahl
386
Einbandart
Broschiert
Buch Untertitel
Cutting-Edge Tools for Financial Modeling and Engineering
Schlagwörter
Quantitative finance Python, QuantLib Python Tutorial, Derivatives Pricing with Python, Interest Rate Models QuantLib, Monte Carlo Simulation Finance, Finite Difference Methods Derivatives, Stochastic Volatility Python, Portfolio Optimization Python, Risk Management Quantitative Finance, Financial Engineering Tools Python
Thema-Inhalt
UMX - Programmier- und Skriptsprachen, allgemein
KJ - Betriebswirtschaft und Management
Höhe
254 mm
Breite
17.8 cm
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