目錄
叢書序
前言
第1章 緒論 1
1.1 衍生品的概念 1
1.1.1 衍生品的定義 1
1.1.2 衍生品的作用 1
1.1.3 衍生品的類型 2
1.2 衍生品市場概述 4
1.2.1 衍生品市場的起源 4
1.2.2 場內(nèi)市場與場外市場 5
1.2.3 衍生品市場的主要參與者 6
1.2.4 衍生品市場的功能 8
1.2.5 衍生品市場發(fā)展的新趨勢 10
1.3 我國的衍生品市場 12
1.3.1 期貨市場 12
1.3.2 期權(quán)市場 14
1.4 衍生品的定價 16
習(xí)題 16
第2章 貨幣的時間價值與利率 18
2.1 貨幣的時間價值 18
2.1.1 單利 18
2.1.2 復(fù)利 19
2.2 零息利率 21
2.2.1 債券收益率 21
2.2.2 確定零息利率 22
2.3 遠期利率 24
2.4 Python實驗 25
2.5 補充閱讀 29
習(xí)題 31
第3章 遠期和期貨及其定價 33
3.1 遠期和期貨 33
3.1.1 遠期和期貨概述 33
3.1.2 遠期價值和遠期價格 34
3.1.3 遠期合約的頭寸及收益 34
3.2 遠期定價 35
3.2.1 無套利定價理論 36
3.2.2 不支付收益資產(chǎn)的遠期合約定價.37
3.2.3 支付已知現(xiàn)金收益資產(chǎn)的遠期合約定價 39
3.2.4 支付已知收益率資產(chǎn)的遠期合約定價 40
3.2.5 一般結(jié)論 41
3.2.6 遠期價格和期貨價格的關(guān)系 41
3.3 定價公式的應(yīng)用 42
3.3.1 股指期貨 42
*3.3.2 國債期貨 43
3.3.3 貨幣遠期和期貨 44
3.3.4 商品期貨 45
3.4 持有成本理論 47
3.5 Python 實驗48
3.6 補充閱讀 49
習(xí)題 50
第4章 互換及其定價 52
4.1 互換 52
4.1.1 互換概述 52
4.1.2 利率互換 53
4.1.3 貨幣互換 57
4.2 互換的運用 60
4.2.1 利用互換轉(zhuǎn)換某項資產(chǎn)的性質(zhì) 60
4.2.2 利用互換轉(zhuǎn)換某項負債的性質(zhì) 60
4.2.3 利用互換來進行信用套利 62
4.3 互換的定價 64
4.3.1 利率互換的估值 64
4.3.2 貨幣互換的估值 70
4.4 Python實驗71
4.5 補充閱讀 72
習(xí)題 73
第5章 期權(quán)及其價格屬性 75
5.1 期權(quán) 75
5.1.1 期權(quán)概述 75
5.1.2 期權(quán)的類型 75
5.1.3 期權(quán)的頭寸及收益 76
5.2 影響期權(quán)價格的因素 77
5.2.1 期權(quán)的價值狀態(tài) 77
5.2.2 期權(quán)的內(nèi)在價值和時間價值 78
5.2.3 期權(quán)價格的影響因素 78
5.3 期權(quán)價格的上下限 79
5.3.1 相關(guān)符號 79
5.3.2 不考慮股息的期權(quán)價格的上下限 79
5.4 看跌-看漲平價關(guān)系 83
5.4.1 歐式期權(quán)看跌-看漲平價關(guān)系 84
5.4.2 美式期權(quán)看跌-看漲平價關(guān)系 86
5.5 股息對期權(quán)價格的影響.87
5.5.1 考慮股息的看漲和看跌期權(quán)價格下限 87
5.5.2 考慮股息的看跌-看漲平價關(guān)系 88
5.6 Python 實驗 89
5.7 補充閱讀 90
習(xí)題 91
第6章 期權(quán)定價-離散模型 93
6.1 單步二叉樹模型 93
6.1.1 問題提出 93
6.1.2 無套利定價法 95
6.1.3 一般結(jié)論 97
6.1.4 風(fēng)險中性定價法 99
6.2 多步二叉樹模型 100
6.2.1 兩步二叉樹 100
6.2.2 美式看跌期權(quán) 103
6.2.3 上漲/下跌比例與波動率關(guān)系 103
6.3 Python實驗 105
6.4 補充閱讀 106
習(xí)題 107
第7章 期權(quán)定價-連續(xù)模型 108
7.1 維納過程和伊藤引理 108
7.1.1 隨機過程 109
7.1.2 股票價格過程 111
7.1.3 伊藤微積分 114
7.1.4 伊藤引理及其應(yīng)用 115
7.2 歐式期權(quán)的 Black-Scholes定價模型 116
7.2.1 股票價格的對數(shù)正態(tài)分布特性 117
7.2.2 Black-Scholes微分方程的基本概念 118
7.2.3 Black-Scholes微分方程的推導(dǎo) 118
7.2.4 Black-Scholes微分方程的重要結(jié)論——風(fēng)險中性定價原理 120
7.2.5 歐式期權(quán)定價公式 121
7.2.6 歷史波動率與隱含波動率 125
*7.3 美式期權(quán)的BAW定價模型.129
7.3.1 BAW定價模型原理 129
7.3.2 BAW定價模型分析 129
7.4 Python實驗 132
7.5 補充閱讀 138
習(xí)題 139
第8章 期權(quán)價格的敏感性 140
8.1 希臘字母 140
8.1.1 Delta(Δ) 141
8.1.2 Theta(Θ) 144
8.1.3 Gamma(Γ) 146
8.1.4 Vega(v) 149
8.1.5 Rho(ρ) 151
8.2 Δ,Θ,Γ之間的關(guān)系 151
8.3 公式的推廣 152
8.4 Python實驗 153
8.5 補充閱讀 154
習(xí)題 155
第9章 期權(quán)定價的數(shù)值方法 157
9.1 二叉樹 157
9.1.1 有收益資產(chǎn)美式期權(quán)的二叉樹定價 157
9.1.2 擴展 160
9.2 蒙特卡羅模擬 162
9.2.1 思想、原理和步驟 162
9.2.2 期權(quán)定價的蒙特卡羅方法 164
9.3 有限差分 165
9.3.1 隱式有限差分法 166
9.3.2 顯式有限差分法 168
9.4 Python實驗 170
9.5 補充閱讀 171
習(xí)題 172
參考文獻 173
附錄 Python基礎(chǔ)知識介紹 175