Financial-Models-Numerical-Methods 项目教程

Financial-Models-Numerical-Methods 项目教程

Financial-Models-Numerical-Methods Collection of notebooks about quantitative finance, with interactive python code. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fi/Financial-Models-Numerical-Methods

1. 项目介绍

Financial-Models-Numerical-Methods 是一个开源项目，旨在通过 Jupyter Notebook 的形式，展示量化金融领域中各种数值方法和金融模型的实际应用。该项目由 cantaro86 维护，包含多个主题的 Notebook，涵盖了从基础的 Black-Scholes 模型到复杂的 Lévy 过程和 Kalman 滤波器等高级主题。

项目特点

• 交互式 Python 代码：每个 Notebook 都包含可以直接运行的 Python 代码，方便用户学习和实验。
• 多领域覆盖：涵盖了随机微分方程（SDE）、偏微分方程（PDE）、傅里叶变换方法、Lévy 过程、Kalman 滤波器等多个领域。
• 非入门级：适合具有一定金融数学、随机计算和统计学基础的用户。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

首先，确保你已经安装了 Python 和 Jupyter Notebook。你可以通过以下命令安装所需的依赖：

pip install jupyter numpy scipy matplotlib pandas

2.2 克隆项目

使用 Git 克隆项目到本地：

git clone https://github.com/cantaro86/Financial-Models-Numerical-Methods.git

2.3 启动 Jupyter Notebook

进入项目目录并启动 Jupyter Notebook：

cd Financial-Models-Numerical-Methods
jupyter notebook

2.4 运行示例

打开任意一个 Notebook，例如 1.1 Black-Scholes numerical methods.ipynb，点击 Cell -> Run All 来运行所有代码单元。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 Black-Scholes 模型

Black-Scholes 模型是金融衍生品定价的基础模型之一。项目中的 1.1 Black-Scholes numerical methods.ipynb 展示了如何使用蒙特卡洛方法和二叉树方法来计算期权价格。

3.2 Heston 模型

Heston 模型是一种用于描述波动率随机变化的模型。1.4 SDE - Heston model.ipynb 提供了 Heston 模型的路径生成和期权定价的实现。

3.3 Kalman 滤波器

Kalman 滤波器在金融时间序列分析中广泛应用。5.1 Linear regression - Kalman filter.ipynb 展示了如何使用 Kalman 滤波器进行线性回归和市场数据清洗。

4. 典型生态项目

4.1 QuantLib

QuantLib 是一个开源的 C++ 库，用于定量金融计算。它提供了丰富的金融工具和模型，可以与 Financial-Models-Numerical-Methods 项目结合使用，扩展其功能。

4.2 PyTorch

PyTorch 是一个深度学习框架，可以用于金融时间序列预测和风险管理。结合 PyTorch 和本项目中的数值方法，可以构建更复杂的金融模型。

4.3 SciPy

SciPy 是一个基于 Python 的科学计算库，提供了大量的数值算法和工具。项目中的许多数值方法都依赖于 SciPy 的功能。

通过以上步骤，你可以快速上手 Financial-Models-Numerical-Methods 项目，并结合其他开源项目进行更深入的金融建模和分析。

Financial-Models-Numerical-Methods Collection of notebooks about quantitative finance, with interactive python code. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fi/Financial-Models-Numerical-Methods