本文選題：金融應(yīng)用 + IPython�。� 參考：《江西財經(jīng)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：金融已經(jīng)滲透到生活的各個領(lǐng)域,因此需要對金融的趨勢加以研判,這樣就誕生了金融建模。金融建模是運用數(shù)學(xué)工具來定量研究金融問題的一門學(xué)科。在完成金融建模后需要使用計算機(jī)進(jìn)行求解和模擬仿真。常見的金融模型包括:最優(yōu)求解、期權(quán)模型、資本資產(chǎn)定價模型和資產(chǎn)組合理論。而計算機(jī)求解和模擬仿真軟件包括 C++、Excel VBA、Matlab、Python 等。C++語言由于抽象程度不高,不是面向領(lǐng)域的,其導(dǎo)致學(xué)習(xí)難度高。Excel VBA則可擴(kuò)展性差,無法應(yīng)用求解實際問題。Matlab雖然是面向領(lǐng)域的,但其不是通用語言,無法與Web等很好整合。本文采用免費的Python語言為計算機(jī)求解和模擬仿真語言。具體來說,就是使用Python科學(xué)計算的集成開發(fā)環(huán)境Anaconda3中的IPython Notebook。IPython Notebook將程序代碼、問題描述、數(shù)學(xué)公式和圖形完美結(jié)合,這使得其易于學(xué)習(xí)。由于現(xiàn)有中文Python科學(xué)計算包資料不夠完整,本文給出Python科學(xué)計算包中的Numpy、Scipy、Sympy和matplotlib相關(guān)功能調(diào)用說明。在此基礎(chǔ)上,討論效用最優(yōu)和期權(quán)模型中的蒙特卡羅仿真方法。具體來說,首先介紹多維數(shù)組Numpy包的數(shù)據(jù)定義功能,然后給出其在投入產(chǎn)出方面的應(yīng)用實例。其次,給出符號計算包Sympy的功能,然后給出其通過海森矩陣在多元極值方面的應(yīng)用。第三,在介紹科學(xué)計算包Scipy的基礎(chǔ)上,給出了拉格朗日乘數(shù)法求解受限極值問題。最后,給出了繪圖包matplotlib的常見功能,給出了蒙特卡羅方法在期權(quán)估值方面的應(yīng)用。本文所有例子均給出了調(diào)試通過的完整ipynb源程序。
[Abstract]:Finance has infiltrated into every field of life, so we need to judge the trend of finance, so financial modeling is born. Financial modeling is a discipline that uses mathematical tools to quantitatively study financial problems. After the financial modeling is completed, it is necessary to use computer to solve and simulate. Common financial models include: optimal solution, option model, capital asset pricing model and portfolio theory. However, the computer solution and simulation software, such as C # Excel VBA / Matlab / Python and so on, is not domain oriented because of its low degree of abstraction, which leads to the difficulty of learning. Excel VBA is not extensible. Although Matlab is domain oriented, it is not a general language and can not be well integrated with Web and so on. In this paper, the free Python language is used as the computer solution and simulation language. Specifically, using IPython Notebook.IPython Notebook in Anaconda3, an integrated development environment for Python scientific computing, combines program code, problem description, mathematical formulas and graphics perfectly, which makes it easy to learn. Due to the incomplete data of the existing Chinese Python scientific computing package, this paper gives the description of the related functions of Numpy Scipyy Sympy and matplotlib in the Python Science Computing package. On this basis, the Monte Carlo simulation method in the utility optimal and option models is discussed. Specifically, the data definition function of multidimensional array Numpy package is introduced firstly, and then its application in input-output is given. Secondly, the function of symbolic computing packet Sympy is given, and then its application to multivariate extremum through Heyson matrix is given. Thirdly, on the basis of introducing the scientific computing package Scipy, the Lagrange multiplier method is given to solve the constrained extremum problem. Finally, the common functions of drawing package matplotlib are given, and the application of Monte Carlo method in option estimation is given. In this paper, all examples are given through the debugging of the complete ipynb source program.
【學(xué)位授予單位】：江西財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：F830;TP312

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1932595