新增 Python 类的内容:具体讨论类的功能、构建类对象的方法,并且结合金融场景进行编程演示。
三维图的绘制:详细介绍了绘制三维图的编程技巧,并说明了波动率曲面这个三维图在金融场景下典型应用。
深度学习编程:全面讲解 Pytorch 模块的功能,结合金融场景演示全连接神经网络、循环神经网络,以及长短期记忆网络等常用模型的建模技巧。
强化学习编程:运用 Gymnasium 模块构建股票投资的强化学习环境,演示 Q 学习、深度 Q 网络等被广泛运用且很实用的强化学习算法。
扩展股票的内容:增加套利定价理论的相关内容,增加定投策略、事件驱动策略、多空头策略以及跨市场套利策略等,常用股票投资策略的相关内容。
奇异期权:探讨缺口期权、选择人期权、回望期权、亚式期权、障碍期权、永续美式期权等奇异期权合约。
补充预期损失:拓展卷的第 6 章补充了关于预期损失的讨论。