出版書誌データベース

デリバティブの時価評価を行う機械学習プログラムをPythonで実装
◆Pythonコーディングの基礎から説明、初学者にも安心(購入者特典プログラム付き)
◆Pythonで構築したニューラルネットワークでオプションの時価評価を実践
◆ニューラルネットワークで関数を近似できる理由とそのファイナンスへの応用可能性を探求
◆Pythonとニューラルネットワークを基礎から理論的に学びたいビジネスマンに最適の書

【主要目次】
1　序　論
2　デリバティブと時価
3　機械学習
4　時価評価への活用例
5　Pythonによる実装の準備
6　Pythonによる実装―入力も出力も1変数の場合
7　Pythonによる実装―入力が2変数で出力が1変数の場合
8　Pythonによる実装―入力が2変数で出力も2変数の場合
9　ニューラルネットワークで関数を近似できる理由
10　機械学習をビジネスに応用するうえでの課題と展望

1　序　論
2　デリバティブと時価
3　機械学習
4　時価評価への活用例
5　Pythonによる実装の準備
6　Pythonによる実装―入力も出力も1変数の場合
7　Pythonによる実装―入力が2変数で出力が1変数の場合
8　Pythonによる実装―入力が2変数で出力も2変数の場合
9　ニューラルネットワークで関数を近似できる理由
10　機械学習をビジネスに応用するうえでの課題と展望

著：中山　季之
中山 季之(なかやま としゆき)
2000年より2022年の執筆時まで大手銀行や証券会社で、主にデリバティブの評価やリスク分析を目的とした数理モデルの研究開発を中心に行い、近年は信用リスク管理業務に従事しながら、数理科学を業務に活用してきた。また各大学での講義も兼務している。
明治大学 兼担講師(2022年度通年)
慶應義塾大学 非常勤講師(2022年度秋学期)
東京工業大学 非常勤講師(2022年度秋学期)
東京大学大学院 数理科学研究科博士課程修了(数理科学博士)
学術面では主に確率偏微分方程式とその応用の研究に取り組んでいる。