Stochastic Finance with Python: จาก Monte Carlo ถึง Black-Scholes ด้วยโค้ด Python

ขอบเขตของบทความ: แนะนำขอบเขตเนื้อหาจากสารบัญเท่าที่หาได้และคำอธิบายหนังสือ ซึ่งในกรณีนี้มีเพียงคำอธิบายของสำนักพิมพ์ที่ร้านหนังสือเผยแพร่และโครงสร้างโฟลเดอร์ใน repository โค้ด ยังไม่ได้อ่านเนื้อหาเต็มเล่มหรือบทตัวอย่าง และไม่พบสารบัญรายบท

นักพัฒนาและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่อยากเข้าใจ model การเงินเชิง probability มักเจอตำราที่หนักทฤษฎีจนไม่เห็นว่าจะเขียนเป็นโค้ดอย่างไร หรือเจอโค้ดตัวอย่างที่ไม่อธิบายที่มาของสมการ หนังสือเล่มนี้วางตัวไว้ตรงกลางระหว่างสองแบบนั้น บทความนี้ช่วยดูว่าเนื้อหาครอบคลุมอะไร และเหมาะกับใคร

หนังสือเล่มนี้ว่าด้วยอะไร

Stochastic Finance with Python: Design Financial Models from Probabilistic Perspective เขียนโดย Avishek Nag ตีพิมพ์โดย Apress ปี 2024 ฉบับปกอ่อน ISBN 9798868810510 (Open Library) ซึ่งบันทึกความยาว xiv + 396 หน้า

คำอธิบายหนังสือ (Managementboek) ระบุว่าเล่มนี้พาผู้อ่านจากแนวคิดการเงินพื้นฐาน เช่น หุ้น options และ portfolio ไปสู่ทฤษฎี stochastic finance และ model ที่สร้างจากทฤษฎีนั้น โดยมีส่วนประกอบ Python ที่ใกล้เคียงระดับใช้งานจริง และแสดงวิธีประเมินผลลัพธ์ทางการเงินที่เป็นไปได้ด้วย stochastic process

เนื้อหาครอบคลุมหัวข้ออะไร

ตามลำดับที่คำอธิบายหนังสือเล่าไว้ (Managementboek):

1. พื้นฐานการเงิน ได้แก่ หุ้น options และ portfolio

2. probability theory, random variable, Monte Carlo simulation และ stochastic process ในมุมประยุกต์

3. random walk และ Brownian motion พร้อมบทนำ stochastic calculus และ stochastic differential equations

4. บทขั้นสูงเรื่องการจำลอง jump process และ parameter estimation ด้วยการกู้คืน density จาก Fourier transform

5. model Black-Scholes ทั้งในมุม risk-neutral probability และมุม PDE

6. บทสุดท้ายเรื่อง portfolio theory ตั้งแต่ mean-variance analysis จนถึงการจำลอง portfolio และ efficient frontier

คำอธิบายเดียวกันสรุปสิ่งที่ผู้อ่านจะได้เรียนไว้สี่ข้อ คือ probability และ statistics ประยุกต์ในบริบทการเงิน การออกแบบ model พยากรณ์ราคาหุ้นด้วย stochastic process และ Monte Carlo การประเมินราคา options ทั้งแบบ risk-neutral และแบบ PDE และการใช้ Python เชิงวัตถุสร้าง model ที่นำกลับมาใช้ซ้ำได้

โค้ดประกอบหนังสือ

Apress เผยแพร่โค้ดไว้ใน repository บน GitHub มีโฟลเดอร์ chapter2 ถึง chapter10 และไฟล์ setup.py หน้า README ระบุว่า release v1.0 ตรงกับโค้ดในหนังสือที่ตีพิมพ์ โดยยังไม่มีการแก้ไขหรือปรับปรุง จากชื่อโฟลเดอร์ เล่มนี้น่าจะมีอย่างน้อย 10 บท และบทที่ 1 ไม่มีโค้ด ข้อนี้เป็นการคาดจากโครงสร้าง repository

พื้นฐานที่ควรมีก่อนอ่าน

คำอธิบายหนังสือไม่ได้ระบุพื้นฐานที่ต้องมี แต่การที่เนื้อหาเริ่มจากพื้นฐานการเงินและ probability บ่งว่าผู้อ่านไม่จำเป็นต้องรู้ stochastic calculus มาก่อน ส่วนการที่ผลลัพธ์ข้อหนึ่งคือการใช้ Python เชิงวัตถุ บ่งว่าควรเขียน Python และใช้ class ได้แล้ว ทั้งสองข้อเป็นการประเมินจากคำอธิบาย

เหมาะกับใคร และใครควรเริ่มจากเล่มอื่นก่อน

• เหมาะ กับกลุ่มที่คำอธิบายหนังสือระบุ คือ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิจัยและ quant practitioners วิศวกรซอฟต์แวร์ และ AI architect ที่สนใจ quantitative finance

• เหมาะ กับคนที่อยากเห็นทั้งทฤษฎีและโค้ดของ Black-Scholes และ Monte Carlo ในเล่มเดียว

• อาจไม่ตรงความต้องการ ถ้าต้องการตำราคณิตศาสตร์การเงินที่พิสูจน์อย่างเข้มงวด เพราะคำอธิบายเน้นมุมประยุกต์

ข้อจำกัดของข้อมูลที่ใช้ในบทความนี้

• ไม่ได้อ่านเนื้อหาในเล่ม หน้าหนังสือบน Springer Link ต้องผ่านการยืนยันตัวตนก่อนเปิด และแคตตาล็อกห้องสมุดบางแห่งมีระบบกันบอท จึงไม่พบสารบัญรายบท

• ลำดับหัวข้อข้างต้นมาจากคำอธิบายของสำนักพิมพ์ที่ร้านหนังสือ Managementboek เผยแพร่ ไม่ใช่สารบัญ

• ข้อมูลในแคตตาล็อกเดิมของโฟลเดอร์ไม่มี ISBN บทความนี้ใช้ ISBN ฉบับปกอ่อนตาม Open Library ส่วนฉบับ e-book ใช้ ISBN 9798868810527 ตามที่ปรากฏในลิงก์ของ Springer

• ไม่ได้รันโค้ดใน repository

แหล่งอ้างอิง

• Stochastic Finance with Python · Managementboek · คำอธิบายหนังสือ สิ่งที่จะได้เรียน และกลุ่มผู้อ่าน

• Apress/Stochastic-Finance-with-Python · Apress (GitHub) · README และรายการโฟลเดอร์

• Open Library: 9798868810510 · Internet Archive · ข้อมูลฉบับ ปี และจำนวนหน้า