本书分四篇，第一篇介绍金融科技Python工具创新应用，第二篇介绍金融科技R工具创新应用，第三篇介绍金融科技Matlab工具创新应用；第四篇介绍金融人工智能机器学习算法创新应用。主要内容包括：（1）金融科技绪论；（2）资产组合的收益率与风险及其Python应用；（3）资产组合均值方差模型及其Python应用；（4）存在无风险资产的均值方差模型及其Python应用；（5）资本资产定价模型及其Python应用；（6）Black-Scholes期权定价模型及Python应用；（7）期权定价二叉树法及其Python应用；（8）期权定价蒙特卡罗模拟法及其Python应用；（9）期权定价有限差分法及其Python应用;（10）资产组合标准的均值方差模型及R应用；（11）存在无风险资产的均值方差模型及其R语言应用；（12）资本资产定价模型（CAPM）及其R语言应用；（13）Black-Scholes期权定价模型及其R语言应用；（14）期权定价二叉树法R应用；（15）期权定价的蒙特卡罗模拟法及其R语言应用，（16）期权定价的有限差分法及其R语言应用；（17）投资组合Matlab应用；（18）Black-Scholes与二叉树期权定价及其Matlab应用；（19）期权定价的蒙特卡罗模拟Matlab应用；（20）期权定价有限差分计算Matlab应用；（21）金融人工智能机器学习算法创新应用。>本书紧跟数字经济与财经数据科学时代潮流，内容新颖、全面，实用性强，融理论、方法、应用实例于一体，可供金融科技、数字金融、金融工程、金融数学、金融学、投资学、保险学、金融专业硕士、数字经济、经济学、财政学、财务管理、统计学、数量经济学、管理科学与工程、计算机应用技术、概率论与数理统计、大数据管理与应用、数据科学与大数据技术等专业的本科高年级学生与研究生选用。
鄂公网安备 42010302001612号 