Numerical Methods in Finance with C++ (Mastering Mathematical Finance) - Hardcover
Buch 2 von 8: Mastering Mathematical Finance
Inhaltsangabe
This book provides aspiring quant developers with the numerical techniques and programming skills needed in quantitative finance. No programming background required.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Maciej J. Capi¿ski is an Associate Professor in the Faculty of Applied Mathematics at AGH University of Science and Technology in Krakow, Poland. His interests include mathematical finance, financial modelling, computer assisted proofs in dynamical systems and celestial mechanics. He has authored eight research publications and supervised over thirty MSc dissertations, mostly in mathematical finance.
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Numerical Methods in Finance With C++
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Hardcover. Zustand: Brand New. 1st edition. 175 pages. 9.06x0.63x6.06 inches. In Stock. Artikel-Nr. x-1107003717
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Numerical Methods in Finance with C++
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Driven by concrete computational problems in quantitative finance, this book provides aspiring quant developers with the numerical techniques and programming skills they need. The authors start from scratch, so the reader does not need any previous experience of C++. Beginning with straightforward option pricing on binomial trees, the book gradually progresses towards more advanced topics, including nonlinear solvers, Monte Carlo techniques for path-dependent derivative securities, finite difference methods for partial differential equations, and American option pricing by solving a linear complementarity problem. Further material, including solutions to all exercises and C++ code, is available online. The book is ideal preparation for work as an entry-level quant programmer and it gives readers the confidence to progress to more advanced skill sets involving C++ design patterns as applied in finance. Artikel-Nr. 9781107003712
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