- عنوان کتاب: Quantitative Risk Management Using Python -An Essential Guide for Managing Market, Credit, and Model Risk
- نویسنده: Peng Liu
- حوزه: مدیریت ریسک
- سال انتشار: 2025
- تعداد صفحه: 247
- زبان اصلی: انگلیسی
- نوع فایل: pdf
- حجم فایل: 2.35 مگابایت
باید اعتراف کنم: دلیل اصلی که تصمیم گرفتم این کتاب را بنویسم این بود که خودم موضوعات را بهتر بفهمم و امیدوارم بتوانم آنها را در یک دوره دانشگاهی بدون اینکه کاملاً سردرگم به نظر برسم، تدریس کنم. وقتی در سال ۲۰۲۲ از کار به عنوان یک متخصص مدیریت ریسک در یک بانک بینالمللی به دانشگاه منتقل شدم، به سرعت متوجه شدم که دانستن نحوه مدیریت ریسک یک چیز است؛ آموزش آن یک چیز کاملاً متفاوت. با گذشت زمان – و به ویژه با سرعت سریع تغییرات ناشی از مدلهای زبانی بزرگ و سایر پیشرفتها در هوش مصنوعی – متوجه شدهام که مدیریت ریسک از همیشه مهمتر است. نه فقط در موسسات مالی، بلکه در زندگی روزمره. بنابراین، این کتاب به روش من برای یادگیری از طریق انجام دادن تبدیل شد، به این امید که ممکن است به دیگران نیز کمک کند، چه تازه کار باشید و چه در حال گذر از چالشهای میاندورهای شغلی. فصلها طیف وسیعی از موضوعاتی را پوشش میدهند که به اعتقاد من برای ایجاد یک پایه محکم در مدیریت ریسک ضروری هستند. از موازنه کلاسیک ریسک-بازده گرفته تا استفاده از معاملات آتی و اختیار معامله برای پوشش ریسک و در نهایت نکات مهم استراتژیهای پوشش ریسک ایستا و پویا، در اینجا چیزی برای همه وجود دارد. همچنین روشهای عملی برای اندازهگیری و مدیریت ریسک بازار، مقدمهای جامع بر ریسک اعتباری و یک فصل کامل اختصاص داده شده به ریسک مدل را خواهید یافت که با پیشرفت یادگیری ماشین در امور مالی، به طور فزایندهای مرتبط میشود. در طول این کتاب، من سعی کردهام با استفاده از پایتون، تعادلی بین تئوری و عمل برقرار کنم تا مفاهیم را قابل دسترستر و کاربردیتر کنم. ما امیدوار نیستیم که خوانندگان را یک شبه به متخصصان کمی تبدیل کنیم، بلکه میخواهیم ابزارها و شهودی را در اختیار شما قرار دهیم تا با اعتماد به نفس به مدیریت ریسک کمی نزدیک شوید و شاید حتی در طول مسیر از آن لذت ببرید. امیدوارم این کتاب برای شما مفید باشد و از خواندن و یادگیری در طول مسیر لذت ببرید!
I must confess: the main reason I decided to write this book was to better understand the topics myself and hopefully teach them in a university course without sounding completely lost. When I transitioned from working as a risk management professional at an international bank to academia in 2022, I quickly realized that knowing how to manage risk is one thing; teaching it is an entirely different beast. Over time—and especially with the rapid pace of change brought about by large language models and other breakthroughs in AI—I have come to realize that risk management is more important than ever. Not just in financial institutions, but also in everyday life. So, this book became my way of learning by doing, in the hope that it might also help others, whether you are just starting out or navigating mid-career challenges. The chapters cover a range of topics that I believe are essential for developing a solid foundation in riskmanagement. From the classic risk-return trade-off to the use of futures and options for hedging and eventually the weeds of static and dynamic hedging strategies, there is something for everyone here. You will also find practical ways to measure and manage market risk, a solid introduction to credit risk, and a full chapter dedicated to model risk, which is becoming increasingly relevant as machine learning gains ground in finance. Throughout, I have tried to strike a balance between theory and practice, using Python to make the concepts more accessible and applicable. We will not hope to turn readers into quants overnight, but rather to give you the tools and intuition to approach quantitative risk management with confidence and maybe even enjoy it along the way. I hope you find this book helpful and have fun reading and learning along the way!
این کتاب را میتوانید از لینک زیر بصورت رایگان دانلود کنید:

نظرات کاربران