Python による金融理論

第7章. これからどこへ行くのか？

この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：[e-mail]

知識への投資は最高の利子を生む。

ベンジャミン・フランクリン

政治は現在のためのものだが、方程式は永遠のものだ。

アルバート・アインシュタイン

おめでとう。あなたは本書の最終章に到達した。章を真面目に追ってきたのなら、金融理論とPythonプログラミングの両方において、すでに多くの重要なアイデアや概念に出会っていることだろう。それは素晴らしいことだ。本書で扱ったトピックは、広さ、深さともに、エキサイティングで変化の激しい計算ファイナンスの世界を探求するための良い出発点となっている。しかし、探求し学ぶべきことはまだまだたくさんある。この最終章では、Python for Financeの1つ、あるいはいくつかの方向へ進み、さらに深化するための示唆を提供する。

数学

この 本書は、線形代数、確率論、最適化理論など、さまざまな数学的ツールやテクニックを駆使している。金融問題に適用されるツールやテクニックは極めて標準的なものであり、Pythonを有益に活用するために高度な数学的スキルを必要としない。しかし、現代の経理は応用数学の一分野と考えることができ、オプション・プライシングや金融危険性管理など、高度な数学に大きく依存する分野もある。

以下のリストは、経理の数学的スキルを向上させるために使用できる、いくつかの標準的な教科書の参考文献である：

• Aleskerov, Fuad, Hasan Ersel and Dmitri Piontkovski.2011.経済学者のための線形代数.ハイデルベルク：ハイデルベルク: シュプリンガー・フェアラーク.

• Bhattacharya, Rabi and Edward Waymire.2007.A Basic Course in Probability Theory.ニューヨーク：Springer Verlag.

• Jacod, Jean and Philip Protter.2004.Probability Essentials.ベルリンとハイデルベルク：Springer Verlag.

• ペンバートン、マルコム、ニコラス・ラウ。2016.経済学者のための数学-入門テキスト。第4版.Manchester and New York：Manchester University Press.

• プロッター、フィリップ2005.確率積分と微分方程式.第2版：Springer Verlag.

• ルーディン、ウォルター1987.実解析と複素解析.第3版.ロンドン：McGraw-Hill.

• Sundaram, Rangarajan.1996.最適化理論のファーストコース.ケンブリッジ：ケンブリッジ大学出版局。

• ウィリアムズ、デヴィッド1991.マルチンゲールによる確率2001年再版。ケンブリッジ：Cambridge UniversityPress.

金融理論

経理は広大な領域であり、様々な特殊化がある。本書では、平均分散ポートフォリオ理論、資本資産価格モデル、ブラック・ショールズ・マートン・オプション価格モデルなど、最も重要で一般的な金融モデルを取り上げている。より一般化すると、単純でより現実的な静的モデル経済（時間的に2点のみ）だけでなく、時間の経過とともに不確実性が徐々に解消していく動的モデル経済もカバーしている。しかし、オプション価格決定のための連続時間モデルなど、より高度な数学的ツールを必要とする数理ファイナンスの全領域はカバーされていない。 ...