书籍介绍
《金融随机分析(共2卷)》是《金融随机分析》的第2卷，《金融随机分析》全书共分两卷。第一卷主要包括随机分析的基础性知识以及离散时问模型，利用较简单的离散时间二叉树模型给出了无套利期权定价方法；虽只用到简单的数学，但其中涉及的风险中性定价的概念卜分深刻。第二卷主要介绍连续时问模型及其在金融学中的应用；其中包含了较为实际的、具有很强操作性的定量经济学内容，同时也包含了较为完整的随机分析理论。全书各章均有评注和习题。
AI导读
核心看点
- 两卷本结构，从离散二叉树模型过渡到连续时间随机分析。
- 深入讲解风险中性定价、鞅论及无套利原理，逻辑严密。
- 涵盖美式期权、利率模型等应用，是金融工程领域的经典教材。
适合谁读
- 金融工程、金融数学专业的本科生及研究生，作为核心教材。
- 具备一定概率论与实变函数基础，希望深入量化领域的读者。
- 对随机分析理论感兴趣，追求严谨数学推导的金融从业者。
读前提醒
- 需具备扎实数学基础，建议搭配习题解答或参考书辅助学习。
- 第一卷侧重直观理解离散模型，第二卷理论难度陡增，需耐心。
- 可结合《期权期货与其他衍生品》对照阅读，以增强金融直觉。
读者共识
- 被誉为金融工程圣经，内容经典，是量化金融领域的基石之作。
- 数学推导严谨清晰，但门槛较高，非数学背景读者可能感到吃力。
- 翻译质量总体用心，虽偶有瑕疵，但不影响其作为顶级教材的地位。
本导读基于书籍简介、目录、原文摘录、短评和书评生成，不等同于全文精读。
精彩摘录
- "一般地，不论最初财富x_0以及delta_n如何选择，我们用符号delta_n来表示资产组合中股票的数量，用x_n来表示相应的资产组合的价值。如果所选择的x_0和delta_复制了一个衍生证券，我们用符号v_n来代替x_n，并称之为时刻n的衍生证券（无套利）价格。"
- "一个随机变了是一个将样本空间Ω映射到实数集的函数。一个随机变量的分布是对随机变量取不同值的概率的具体描述。随机变量不是分布，分布也不是随机变量。在通过历史数据估计得到的真实概率测度与风险中性概率测度之间转换时，这一点非常重要。测度的变换将改变随机变量的分布，但是不会改变随机变量本身。"
- "股价涨跌变化的概率并不相干，关键是涨跌变动的幅度（即u和d的值），在二叉树模型中，衍生证券的价格取决于可能的股票价格路径的集合，而非这些路径的可能性。"
- "这一无套利条件唯一决定了衍生证券在所有时刻的价格。 …… 在任何时刻，股价为下一时刻两种可能价格的风险中性均值的贴现。换言之，在风险中性概率下，股票的平均回报率为r，与货币市场的回报率相同。因此，如果这些概率果真可以决定抛掷硬币的结果（事实上不可能），那么投资者无论从事股票市场交易还是从事货币市场交易，都将获得相同的平均回报率。 …… 我们希望，无论抛掷硬币的结果如何，用以对冲的资产组合价格总能与衍生证券的支付相一致。换言之，这种对冲必须对所有股票价格路径有效。引入风险中性概率使我们可以给出上述论证并且求的方程组的解。引入任何其他概率都不会有与此相同的论证，因为只有在风险中性概率下，无论如何投"
- "独立性：如果x只依赖从第n+1次至第N次抛掷硬币的结果，那么：En(x)=E(x) 在风险中性测度下，贴现股票价格过程是一个鞅，即在每一个时刻n对任意的抛掷硬币结果序列成立。"
- "一般地，如果一个模型中存在一个风险中性测度（就哪条价格路径有零概率而言，该测度与真实概率测度一致；同时在该测度下，所有基础资产的贴现价格过程为鞅），那么这个模型中就不存在套利。这一结论又是被称为资产定价第一基本定理。"
作者简介
卡耐基·梅隆大学的计算金融MSCF项目是美国金融工程的带头者，历史悠久，在华尔街亦享有盛誉。本书作者史蒂文·E施里夫（Steven E．Shreve）教授正是本号业的创办人之一，他经常和华尔街大公司的负责人们沟通，了解行业内新的发展趋势以在课程中加以改进，极大地促进了课程的优化。因而，由他所写的《金融随机分析》（第一、二卷）一直是随机分析在数罱金融领域应用方面的著名教材，许多世界名校将其作为金融工程专业的必修教材。
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用户评论
金融工程圣经...
讲的非常好，而且非常的详细，简直是我这种跨专业学生的福音啊，好评！
以前写的书评真没意思，眼不见心不烦。这本书的习题都是作者把嚼碎的解答步骤喂给读者，读者只需在高等数学范围里求个导，积个分，做个变量替换就行了，连高等代数都用的少。我记得全书没有用到复变函数（当然用了点积分变换但只能算高等数学范围下的推导），也没用到泛函基础，这本书挺适合自学的，通篇就在解可解方程和一个数学家费力告诉你金融方面的知识。
圣经！！！
极其热爱这样的装帧，和内容
随机过程简化版
噩梦一样的科目，当时学到头疼<(。_。)>
"金融工程圣经"这是第四本圣经了hhh(但是好书无疑)
认真潜下心来学透他，一次崭新的机会，热爱的未来在眼前
为了写论文又要再学一遍。。加油！我的头发还有！
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