Stochastic Calculus for Finance I

Name: Stochastic Calculus for Finance I
Author: Steven E. Shreve
ISBN: 9780387249681

The Binomial Asset Pricing Model

โดย Steven E. Shreve

บริการจัดหาผ่าน Fastwork

สอบถามการจัดหาเล่มนี้ผ่าน Fastwork อ่านตัวอย่าง

ดูข้อความที่จะคัดลอก

สวัสดีครับ สนใจสอบถามการจัดหาหนังสือ
ชื่อหนังสือ: Stochastic Calculus for Finance I
ผู้เขียน: Steven E. Shreve
Edition / ปี: 1st ed.
ISBN: 9780387249681
รหัสหนังสือ Libro: 2609240248_TH-00000000248
หน้ารายละเอียด: https://www.librothai.com/books/stochastic-calculus-for-finance-i
รูปแบบไฟล์: PDF
วันที่ต้องการใช้งาน: [ผู้สอบถามระบุ]
รบกวนตรวจสอบความพร้อม ราคา และระยะเวลาครับ

ราคาคิดตามไฟล์ จะถูกกว่าหนังสือจริง 2–3 เท่า

ฉบับ (Edition): 1st ed.
ISBN: 9780387249681
รหัสหนังสือ Libro: 2609240248_TH-00000000248
จำนวนหน้า: 187
รูปแบบไฟล์: PDF
เพิ่มในรายการเมื่อ: 25 ตุลาคม 2569
แท็ก: Quant Finance

เหมาะกับใคร

เหมาะกับ: นักศึกษาปริญญาตรีปีปลายหรือปริญญาโทด้านการเงินเชิงคณิตศาสตร์และวิศวกรรมการเงิน ตามที่สำนักพิมพ์ระบุ และคนทำงานที่อยากเข้าใจ risk-neutral pricing ก่อนเจอ Brownian motion ในคลิปของช่อง 'Quant'ify Your Career ผู้พูดแนะนำเป็นก้าวแรกจาก calculus สู่การเงิน
พื้นฐานที่ควรมี: คำนำระบุว่าเนื้อหาใช้ได้ผลกับนักศึกษาที่มีพื้นแคลคูลัสและ probability ที่ใช้แคลคูลัส หนังสือให้ทั้งผลลัพธ์ที่แม่นยำ เหตุผลประกอบ บทพิสูจน์บางส่วน และคำอธิบายเชิงสัญชาตญาณ
ควรข้ามถ้า: ยังไม่มีพื้นแคลคูลัสและ probability หรือคุ้นกับ probability theory และ martingale อยู่แล้ว ซึ่งบทนำบอกว่าข้ามไปเล่ม II ได้ ในคลิปของช่อง Dimitri Bianco ผู้พูดบอกว่าชุดนี้ลงรายละเอียดจนงงและเน้น derivatives pricing มาก

สรุปจากบทความรีวิวของ Libro ซึ่งเขียนจากบทตัวอย่าง และคลิป 5 รายการที่กล่าวถึงเล่มนี้

เกี่ยวกับหนังสือ

หนังสือ “Stochastic Calculus for Finance I” โดย Steven E. Shreve เน้นปูแบบจำลองการเงิน อนุพันธ์ พอร์ต ความเสี่ยง และเครื่องมือหลักของสาย Quant. เหมาะสำหรับใช้เป็นพื้นฐานและต่อยอดความเข้าใจเชิงปฏิบัติในหัวข้อนี้ Stochastic Calculus for Finance I by Steven E. Shreve focuses on quantitative finance, statistics, modeling, and research. It is useful as a practical reference for readers who want to build a stronger foundation and apply the ideas in study, research, investing, trading, or professional work.

บริการจัดหาผ่าน Fastwork

สอบถามการจัดหาเล่มนี้

กด “คัดลอกข้อมูลหนังสือ” ด้านบน แล้วเปิดบริการ Fastwork
วางข้อความในแชต ระบุวันที่ต้องการใช้งาน
ผู้ให้บริการตรวจสอบฉบับและความพร้อม แล้วส่งใบเสนอราคา จ้างและรับงานในระบบ Fastwork

เปิดบริการ Fastwork (เปิดแท็บใหม่)

อ่านรายละเอียดที่วิธีใช้บริการ

26 ตุลาคม 2569
สรุปคลิป Quant Books and Curriculum Design ของ Dimitri Bianco: หลักสูตร quant ปี 2026
Dimitri Bianco เล่าเหตุผลเบื้องหลังรายชื่อวิชาและตำราสาย quant ที่เขาจัดใหม่ปี 2026 ว่าอะไรเป็นวิชาแกน อะไรเป็นวิชาเลือก และวิชาไหนยังหาตำราที่พอใจไม่ได้
26 ตุลาคม 2569
สรุปคลิป Joydeep Dutta: ตำรา mathematical finance ที่เขาใช้สอนวิชา derivatives pricing
คลิปของ Joydeep Dutta อาจารย์คณิตศาสตร์ที่ IIT Kanpur ซึ่งเปิดตำราประกอบวิชา Introduction to Derivative Pricing ทีละเล่ม ตั้งแต่ชุดของ Shreve ไปจนถึงเล่ม Monte Carlo และโบนัสด้าน optimization
26 ตุลาคม 2569
สรุปคลิปรีวิว Options, Futures, and Other Derivatives ของ Hull จากช่อง Dimitri Bianco
คลิปรีวิวของ Dimitri Bianco ว่าด้วยตำรา Options, Futures, and Other Derivatives ของ John C. Hull ทั้งข้อดี ข้อจำกัด และคำตอบว่าซื้อเล่มนี้แล้วต้องมีเล่มอื่นอีกไหม
25 ตุลาคม 2569
Stochastic Calculus for Finance I: ปูพื้น risk-neutral pricing ด้วย binomial model
เล่มแรกของชุด Stochastic Calculus for Finance โดย Steven Shreve ใช้ binomial model สอน derivatives pricing แบบ no-arbitrage, martingale และ change of measure บทความนี้สรุปจากคำนำ สารบัญ และบทนำที่ Springer เปิดให้อ่านตัวอย่าง
26 ตุลาคม 2569
สรุปคลิปรีวิว Stochastic Finance with Python ของ Dimitri Bianco: เล่มที่อุดช่องว่างตำรา
Dimitri Bianco เทียบตำรา stochastic calculus สายการเงินที่ใช้กันในหลักสูตร quant แล้วรีวิว Stochastic Finance with Python ว่าอุดช่องว่างตรงไหน
26 ตุลาคม 2569
สรุปคลิป ‘Quant’ify Your Career: ตำราและคอร์สเรียน quant แยกตามวิชา
คลิปสั้นของช่อง ‘Quant’ify Your Career ที่ไล่ตำราและคอร์สออนไลน์สำหรับคนเรียน quant ด้วยตัวเองทีละวิชา ตั้งแต่ calculus, econometrics, time series ไปจนถึง machine learning