内容简介( f. g8 P) r+ [! p+ M3 g
本书包含《Python金融大数据分析》、《Python金融实战》、《量化金融R语言初级教程》共三册。
9 R2 m/ h# N) w2 n* P/ L3 m 《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析，以及开发相关应用程序的技巧和工具。 《Python金融大数据分析》总计分为3部分，共19章，第1部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例；第2部分介绍了金融分析和应用程序开发中最重要的Python库、技术和方法，其内容涵盖了Python的数据类型和结构、用matplotlib进行数据可视化、金融时间序列数据处理、高性能输入/输出操作、高性能的Python技术和库、金融学中需要的多种数学工具、随机数生成和随机过程模拟、Python统计学应用、Python和Excel的集成、Python面向对象编程和GUI的开发、Python与Web技术的集成，以及基于Web应用和Web服务的开发；第3部分关注的是蒙特卡洛模拟期权与衍生品定价实际应用的开发工作，其内容涵盖了估值框架的介绍、金融模型的模拟、衍生品的估值、投资组合的估值、波动率期权等知识。《Python金融大数据分析》适合对使用Python进行大数据分析、处理感兴趣的金融行业开发人员阅读。
. ^, \. H, x7 m4 R: v+ C F2 V0 g 《Python金融实战》：本书深入浅出地介绍了如何把Python应用于金融领域，例如用Python完成与个人理财或公司财务相关的金融计算、构建最优投资组合、计算各种期权的价格以及测试交易策略等。本书提供大量的示例帮助读者掌握Python编程语言和编程技巧。通过阅读本书，读者可以了解如何编写Python程序来模拟股票价格的变化、用蒙特卡罗方法给复杂的期权合约定价、计算买卖价差等流动性指标、绘制隐含波动率的微笑曲线、估计波动率的时间序列模型等。本书涉及金融的多个领域，包括金融衍生产品定价、投资组合、金融模型和金融时间序列分析等。 本书通过12章内容介绍了Python在金融领域的应用，从Python的安装、基础语法，再到一系列简单的编程示例，本书循序渐进地引导读者学习Python。同时，本书还结合Python的各个模块以及金融领域中的期权价格、金融图形绘制、时间序列、期权定价模型、期权定价等内容，深度揭示了Python在金融行业中的应用技巧。 本书适合金融、会计等相关专业的高校师生阅读，也适合金融领域的研究人员和从业人员参考学习。对于有一定计算机编程基础，但想要从事金融行业的读者，本书也是不错的参考用书。
- K, P0 ?7 m M. o: f: ?8 @& g 《量化金融R语言初级教程》是写给想要使用R语言完成量化金融任务的读者的。学习量化金融领域强有力的工具，用R语言解决多种多样的问题。 R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。它是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。 本书通过9章的内容向读者详细介绍使用R语言实现量化金融的一些基础知识和方法，内容包括时间序列分析、投资组合优化、资产定价模型、固定收益证券、估计利率期限结构、衍生品定价、信用风险管理、极值理论和金融网络等。本书的目标读者是那些希望通过R语言来解决量化金融问题的读者，如果读者具备一定的金融知识，将会对本书的阅读有较大的帮助。通过阅读本书，读者将学习到有关R语言的诸多核心内容，并了解R语言在量化金融方面的各类应用。: O x2 b+ V2 }. d! x5 L {
收起全部↑
- E0 `! R( ~) g6 k$ Q6 S; } 目录2 v$ T3 X+ X W& |1 u
版权信息
d; o' X+ U+ F! N Python金融大数据分析
" Y; d7 \- o/ G! [- V$ D 前言! p* f6 }0 M1 l8 P5 b) w
致谢: V W: ~* y6 c
第1部分 Python与金融
; m" v8 Q( s+ h3 g2 f+ H 第1章 为什么将Python用于金融2 P( U8 M8 J; v6 M8 J1 U+ }
1.1 Python 是什么" j! e. l! y- K- l. q+ I4 U* h
1.2 金融中的科技
! y9 L: \ ], e9 r" e, Q+ \ 1.3 用于金融的Python0 A, A& {/ ?2 u" X Y: s
1.4 结语
+ e2 {2 u7 `& K, h" T 1.5 延伸阅读
& ?4 S9 z+ d$ @5 g 第2章 基础架构和工具
& o9 }0 C i% j. x- c* s6 ] 2.1 Python部署
+ z1 ^ `1 V& ]" J 2.2 结语
/ J( T0 b4 u0 @2 _- N' B1 `; G 2.3 延伸阅读( c+ f& t% x* s+ a9 [- d7 s
第3章 入门示例; i* H X2 Y0 N! j
3.1 隐含波动率
+ n; I+ r; D; \& J 3.2 蒙特卡洛模拟
1 p5 w9 r K7 Z 3.3 结语
! Y ^+ l' _# y 3.4 延伸阅读$ R- f- ]0 j% g% K
第2部分 金融分析和开发
5 D, _$ ?( ~1 _/ i+ B; u 第4章 数据类型和结构- V& L- B3 @$ \% l
4.1 基本数据类型/ o0 b" c3 F! I! ?8 r7 @. o
4.2 基本数据结构
! }6 F u4 Q: A$ |! F( R+ F! H 4.3 NumPy数据结构& m" \& `& G# O6 |
4.4 代码向量化
0 Z' q6 @3 G* t: G* r 4.5 内存布局
8 s, j1 \4 U# |' } 4.6 结语, U y+ D0 s- r4 e4 E
4.7 延伸阅读
* |6 K6 Z0 q7 F$ z% z& r 第5章 数据可视化
; e' M9 C8 _0 t; T6 s/ o 5.1 二维绘图
R) k# P5 B# S5 e& b" p# q- V 5.2 金融学图表
# i- v+ q7 g9 v" R, d: d/ B: y 5.3 3D绘图$ S" B. v: K+ M* S9 F
5.4 结语/ K n' p* z# l8 l6 a& j
5.5 延伸阅读5 Z3 l( ]; `" f0 ]
第6章 金融时间序列
9 Q( z+ c5 R7 N- C# K, c/ M) S U/ Q 6.1 pandas基础% ^: _) q, f% C( ^4 A1 i4 E, k
6.2 金融数据( t) J! N* {% P5 `- c* O) p1 P
6.3 回归分析$ d' f- c, ]4 t/ M5 z' d
6.4 高频数据
5 ~4 f* C' G& f x 6.5 结语
5 W. s" P7 z: h; P* c8 A 6.6 延伸阅读
; r3 O2 e% q) `6 `! B: s 第7章 输入/输出操作& a3 ?8 o9 w/ k9 @
7.1 Python基本I/O
e2 A9 D, S1 _, q 7.2 Pandas的I/O4 \2 `/ S: W1 ~% k$ K! ^. P! t
7.3 PyTables的快速I/O
0 N. H/ n! ^: X6 P- n$ h 7.4 结语
- t3 W0 y6 ]. ~ R, U 7.5 延伸阅读- a/ ^" _# l" b, c/ f
第8章 高性能的Python
6 A8 q+ y; j4 N/ {: v: e1 F 8.1 Python范型与性能% N) i4 U9 v" `( d. G+ y
8.2 内存布局与性能/ z6 n3 ?& l8 h8 G8 w) M
8.3 并行计算
# Q" H( V: M1 X p9 g: A6 k$ i 8.4 多处理
: Z" Y" z, N. u Q6 |/ S 8.5 动态编译
" ]2 @* n! ^& m, C3 A 8.6 用Cython进行静态编译; ^" ]) ]( _+ S5 ~$ r+ U5 f
8.7 在GPU上生成随机数3 o5 [9 R( m7 }9 V1 Q6 D
8.8 结语! s) W2 L4 q& j# G7 J/ B5 C
8.9 延伸阅读
: F0 i+ h6 }) v- P& z/ e+ N 第9章 数学工具$ d# r) j3 @: m3 X
9.1 逼近法
* [2 i. t3 u2 V' u 9.2 凸优化
4 ]. K9 y& Q f) P 9.3 积分' b Z/ r4 t1 H* I, o1 u
9.4 符号计算
7 }8 j5 f4 f# [) ` 9.5 结语
% t3 y4 d/ \9 e- Y 9.6 延伸阅读; R* X0 K$ x: E) ?# v: Y5 X
第10章 推断统计学
9 E: b$ m% b( U G6 U; @ 10.1 随机数: E" g) s8 u1 `) T5 j8 b4 l9 `
10.2 模拟! R1 t8 y) [9 l, F' d( A
10.3 估值( p* R' U1 T$ U* Y6 W% p
10.4 风险测度
2 l! z' A. S4 [7 q' E Q& m 10.5 结语3 _+ C8 D$ z6 x& ]
10.6 延伸阅读
8 a. q1 a* m( H; e- n 第11章 统计学: O3 `. H2 c }6 E+ k: [$ A- k9 a
11.1 正态性检验 G# E! _7 \5 O2 e9 A& `9 W
11.2 投资组合优化 [4 I0 X& {" f% A
11.3 主成分分析7 @' j0 E4 t' ]
11.4 贝叶斯回归
! u# ^: t8 K9 c! E$ x! E 11.5 结语. s# K, a0 ^ b9 {$ S# s# J
11.6 延伸阅读9 S- p# p: s: R/ \* ]8 f* [* R
第12章 Excel集成
& C% g8 R' Y; o. l a 12.1 基本电子表格交互+ ]0 U4 j! Q$ M8 F, T3 K+ n5 d
12.2 用Python编写Excel脚本
$ f' w' U% e t) e0 f 12.3 xlwings
7 n* l# E! ]+ h0 c% X4 S 12.4 结语" R6 P2 w# w: n% F ^
12.5 延伸阅读
" z2 u4 ?4 d* v+ a8 `4 `' z( ]4 p 第13章 面向对象和图形用户界面
' l7 |. k1 `3 d) A/ W, v 13.1 面向对象- o$ U( K$ `- s& E
13.2 图形用户界面
3 |. v7 ~$ M1 {$ H0 x( P5 Y" a 13.3 结语" R6 P+ {& g1 H4 j
13.4 延伸阅读/ |# q: {; B" e* X2 R* r j% ?
第14章 Web集成
7 W% x2 w2 u% T8 U* M/ f+ ]2 ~; \ 14.1 Web基础知识' c/ K7 j/ `( U5 g9 v
14.2 Web图表绘制6 ^9 Q% R2 k- j9 L$ p
14.3 快速Web应用
h$ i% P! X* v1 Y& q. e 14.4 Web服务0 i [% Q, ~3 s% f
14.5 结语0 h, N( `1 V! K8 X8 h
14.6 延伸阅读6 \% H8 T9 J7 e; `
第3部分 衍生品分析库
! O6 D# }) A$ }! I$ x# g- k 第15章 估值框架
% h6 ^. z/ _; |: t 15.1 资产定价基本定理6 t% t9 f$ \+ u$ ~) T8 Y9 W
15.2 风险中立折现
' w2 s+ a/ `; g) n 15.3 市场环境! m3 A) x+ B9 g) j
15.4 结语
* M& U& J' P9 a 15.5 延伸阅读. S/ l& V; r) v) q4 \$ [/ \
第16章 金融模型的模拟
8 g& E Q' W' Z- R* k 16.1 随机数生成
+ K( ]4 b, a- x 16.2 泛型模拟类6 [! L: f4 t5 ?# e
16.3 几何布朗运动
: b; L: W O R 16.4 跳跃扩散
3 b+ u+ g8 w; ]. J# j% Q3 ]& T 16.5 平方根扩散0 L. ?8 J$ Y8 G( V9 j; v4 Z
16.6 结语( b+ }% L p, a1 `( A
16.7 延伸阅读% O: n6 ]' i) G( i
第17章 衍生品估值
; a8 g& U8 R# N# C# Y& M3 x5 B! s 17.1 泛型估值类
/ j6 `7 Z2 `2 W+ o; G, z( j' @ 17.2 欧式行权5 E- x5 X( r0 X6 ^: P( C
17.3 估值类" t- W4 g/ O& E! P Q
17.4 美式行权
0 ~/ U2 L1 R- \: O5 [: B) J 17.5 结语& u! s8 `# K2 g9 \
17.6 延伸阅读: x% J" m$ C: H! E% [, a
第18章 投资组合估值
$ u2 ^+ x1 l6 ^ 18.1 衍生品头寸
1 ~& L3 _2 Q1 Q% n0 {& N( y 18.2 衍生品投资组合0 {% T. B9 K( f3 [- f
18.3 结语2 n9 {+ D. i. l: B& u
18.4 延伸阅读
5 l, q k) N' \9 s 第19章 波动率期权
. S. V) X0 n; L2 V: r' Q 19.1 VSTOXX数据
5 u/ l' `' ~0 y# w2 a 19.2 模型检验
4 m% S% E* d g: h( r$ U" v% L 19.3 基于VSTOXX的美式期权. Y$ H3 z2 R( Y2 ^
19.4 结语
+ V; }$ w. V! V: R! B( S 19.5 延伸阅读, c# |$ E( ]2 ? G
量化金融R语言初级教程% q" t. \/ M8 U) {+ z
译者序 A7 v7 U9 b, x* ^7 D8 k) M5 k
前言
; _. J6 j( Q) A 第1章 时间序列分析" M! s, j2 e) X$ g" d/ Z- n) G' C9 L
1.1 使用时间序列数据* ^8 a9 z) Q3 P* F' {+ m: |& F
1.2 对英国房屋价格建模并预测 _/ ^; A0 w$ ?' U+ i: m! X
1.3 协整
2 x( P; z/ |2 H: f l( @ 1.4 波动率建模
$ R0 E) \" b& `& t& _4 K+ s; Q 1.5 小结4 h$ ^8 D8 J) v3 G1 Q
第2章 投资组合优化
. N( O7 _" `$ `! D% L* z 2.1 均方差模型
6 O2 y" L5 v; X5 b0 t7 g) v, b 2.2 解的概念$ U& y& _& ^5 b: q( @4 I
2.3 使用真实数据* e8 j+ w K( y! i" f
2.4 切线组合和资本市场线) e; F8 O: L. C) l" d
2.5 协方差矩阵中的噪声
: k& X2 ]7 Q+ ^4 @5 S 2.6 如果方差不够用
# U, T( A1 y: A) |% V/ F. ~, x 2.7 小结7 D3 Q O3 ~+ I+ e8 k" r! {; ]
第3章 资产定价模型$ b5 i+ C6 A* d5 X
3.1 资本资产定价模型
1 o! \# N. S+ l* @7 n 3.2 套利定价理论, {, q& c7 }* |$ T. Z8 ]
3.3 贝塔估计# d' D8 D* b$ Y+ v
3.4 模型检验9 k% f( O: o. ^7 E" s+ M
3.5 小结
0 u! h. ~4 c& ^! ~2 B1 T 第4章 固定收益证券( U* h k+ [5 k0 c, c! l7 \7 p
4.1 度量固定收益证券的市场风险. y3 @2 G% ~5 b [
4.2 固定收益投资组合的免疫
* `" y0 x7 i6 X, l/ D 4.3 可转换债券的定价* m/ M) R f$ ^4 u8 H
4.4 小结
" V( \6 M0 ^- A9 ^- x 第5章 估计利率期限结构9 w( ^9 T: I% P/ P$ r5 x
5.1 利率期限结构与相关函数
$ p1 _+ z7 Z9 m; }( }+ K6 Z 5.2 估计问题1 \. @# t k* V" v/ ~" E4 A
5.3 基于线性回归的期限结构估计* U' w5 ]: r+ j- \+ \6 B2 ~8 {* E' T
5.4 三次样条回归) Z- j& \" S, A }/ m' [7 r. B3 s
5.5 R函数应用8 w# U* H8 w. I' t5 T! k- Z
5.6 小结4 {' _: q$ c+ g9 G2 z) g* F
第6章 衍生品定价/ u% }9 U/ D1 i
6.1 Black-Scholes模型
* a, T" b3 q3 H. i# z9 X/ p' }) Z 6.2 Cox-Ross-Rubinstein模型) B! x& T5 q. K' f1 [! u, J" p% {
6.3 两种模型之间的联系8 s1 o T# R/ C/ i5 w
6.4 希腊字母
^& @* t' m* k) {0 F! R 6.5 隐含波动率
$ Q2 t; C/ r0 Q9 i+ Z9 @" M; { 6.6 小结
* s/ b) ?7 U2 {0 J [, r 第7章 信用风险管理 J: K* T' b( K+ T7 x
7.1 信用违约模型
, U3 J7 J2 Z% G- U( ` 7.2 相关违约——投资组合方法( F. G7 N$ D+ _, X) K; Q
7.3 迁移矩阵
. V+ {5 G& u* e T, S$ s1 Y 7.4 使用R的信用评分入门
! b( Q$ m& H" d. |9 { 7.5 小结5 |) V2 P7 J6 P1 }2 w
第8章 极值理论
( b8 \( v* O6 h% ~ 8.1 理论概览. c) I4 _4 {6 g I8 C
8.2 应用——保险理赔的建模2 g* G l5 b0 E v; A9 f b0 [) E9 @
8.3 小结! U+ X+ t' p2 e5 o
第9章 金融网络
$ P, H0 m* A1 U4 \ 9.1 金融网络的表示、模拟和可视化
2 M/ Y# y+ j3 A+ [5 v* v 9.2 网络结构的分析和拓扑改变的检查
& i) k/ h7 H# L. N/ U8 _2 r 9.3 对系统风险的贡献——系统重要性金融机构的识别
: ?& ^* K% E* B 9.4 小结2 ?. B1 a/ C9 _$ t; F; r9 ]6 j, U
参考文献
% ^' v5 s, u5 n9 q- b3 B- g4 K- ? Python金融实战
# k4 y" {, j4 u3 L8 ~% s& U' K0 l 致谢
( M6 P5 U+ P7 Q R; C 前言
9 o' J. [* r7 X. q" h' G7 j 第1章 Python简介及安装$ V8 E5 j& w% N4 [! j! R8 y _
1.1 Python简介
; G/ `- d- {0 ?) a! a" W; n% r$ p 1.2 如何安装Python9 M' V# E! i4 k( C, U1 K/ k
1.3 Python的不同版本
8 m$ U. i% F1 J" W+ a2 q% x$ w 1.4 运行Python的3种方式
/ ~) O8 o* H6 G4 d) A2 z$ ` 1.5 如何退出Python, V& Y1 B! r6 C$ d" {, P l
1.6 错误提示+ S: _; _1 S0 N/ Z. ? i+ g
1.7 Python语言是区分大小写的! |. d. J- M. Y
1.8 变量的初始化* q, r! t& c n
1.9 寻找在线帮助# b' u7 N2 B+ p- D) F8 J
1.10 查找学习手册和教程
7 Q' X2 C4 d- \* ~ 1.11 如何找出Python的版本
. ~; d' {3 C7 R5 n s 1.12 小结; Q/ C9 K& V" d# G5 J' ?- T: g
练习题- |% ]1 e. Z) r, j, } Y
第2章 用Python完成普通计算器的功能 ?& ?* l2 |# J/ p0 Q7 I
2.1 变量的赋值及显示; v2 a4 \$ V3 L( ]( X- ]" D
2.2 错误提示9 I/ F% i) M8 ?% f9 |8 k4 F
2.3 不能调用没有赋值的变量4 L" D/ r/ D$ T& ^5 Z0 w
2.4 选择有意义的变量名* x' j) F) }9 L5 | O" C
2.5 使用dir（）来查找变量和函数& r0 q! q2 r4 o' e6 Z, |8 \
2.6 删除或取消变量& W0 w3 V5 l) [3 ]
2.7 基本数学运算：加、减、乘、除
* f# L6 C1 ]. j0 Z 2.8 幂函数、取整和余数函数
$ F4 d3 l5 C; } q3 P 2.9 一个真正的幂函数5 {: P+ t0 z# n- c7 o% F
2.10 选择合适的数值精度8 U" @% B6 ?1 X3 s+ V* U/ T! L
2.11 找出某个内置函数的详细信息6 o) T! u& j3 A. L
2.12 列出所有内置函数
6 @0 b0 P# M2 f0 V) p# t 2.13 导入数学模块1 q6 D" c6 \' [. \
2.14 π、e、对数和指数函数' K5 _) _% I# A/ U3 {2 b" j# Z
2.15 import math与from math import *的区别* K, }* W7 I: {) T# a( W1 X
2.16 一些常用的函数
a$ |: L. K) L" Y U9 g# M 2.17 元组数据类型6 s% { n: C4 {
2.18 小结
3 C; O' @6 H) J; H7 L' A, O j 练习题
. I6 K$ J; l/ b7 p5 |1 y 第3章 用Python编写一个金融计算器
1 A% ^4 n# X# q8 }1 s( R/ @ 3.1 编写不需要保存的Python函数
: R/ D- x# ?) Z2 n0 i 3.2 函数的输入参数及它们的预设值
z* U( r/ J, j% Q/ R% S 3.3 缩进格式在Python编程中至关重要 k2 w% w# d* E( ]
3.4 检查自己编写的函数是否存在
8 O; I+ |( l* l% n 3.5 在Python编辑器里定义函数
, U, _3 S% C: Q: Q7 J 3.6 利用import（）在Python编辑器里激活自己编写的函数# I$ o a1 d @2 c1 m
3.7 使用Python编辑器调试程序" m# C2 J: N- ~8 \
3.8 调用pv_f（）函数的两种方法: i8 ?3 U S# u3 m# ]& {- h
3.9 生成自制的模块6 K; C2 n4 L+ q' E
3.10 两种注释方法
8 e7 e" h+ z0 K0 }" M; B. Q 3.11 查找有关pv_f（）函数的信息
+ ~* V- k" a' M% L. V/ I 3.12 条件函数：if（）
. _/ p' D' l) y- L- u5 t& B* Y 3.13 计算年金5 D4 ^: O2 Z- ~" q' B5 L
3.14 利率换算
2 S$ r0 q7 O9 N+ d' @8 N 3.15 连续复利利率
/ V% _2 ]/ F- c 3.16 数据类型：列表( y6 B, j+ d! T: O; c
3.17 净现值和净现值法则, }5 h2 l* C! V9 \, U& F4 S2 A
3.18 投资回收期和投资回收期法则" J2 j# B q' k9 `. n8 M
3.19 内部收益率和内部收益率法则
; U( {$ G- @, d/ |+ y 3.20 显示在某个目录下的指定文件4 ~0 U) r. |4 u* L' j. p
3.21 用Python编写一个专业金融计算器$ a+ e* z) Q" z% n: r( m7 k
3.22 将我们的目录加到Python的路径上
9 R* G: I9 `5 k" W. L) } 3.23 小结4 S" w) m6 ?- R- i* j
练习题9 q( J& p% B" }; B% i2 }
第4章 编写Python程序计算看涨期权价格
$ g% K6 E4 q9 k" B 4.1 用空壳法编写一个程序% D4 f+ L8 d' w. h0 q+ ]
4.2 用注释法编写一个程序
2 U% m. i, u: G0 C1 O 4.3 使用和调试他人编写的程序& S. e$ Y; [" }9 o& I: T
4.4 小结
* r# d5 ]$ `6 ~8 h# O# X 练习题6 `: r1 _4 ?5 W$ ~5 l) g% f+ {! r
第5章 模块简介
* R) G, r8 d% I" J6 Z( p) k4 A 5.1 什么是模块7 H6 I) O/ I$ |( ^: e1 \
5.2 导入模块; R( T' v6 A( r. P* o
5.3 模块之间的相互依赖性
7 O% ]9 k% S* `1 j1 M# e# I7 E4 j 5.4 小结
; Z1 g7 f. p% T( S& H9 B 练习题
7 X" E0 @; u9 i$ o9 d5 B4 p* k2 X# q1 B5 w5 g 第6章 NumPy和SciPy模块简介$ e W( N- w+ s: y9 H# b$ X& u
6.1 安装NumPy和SciPy模块+ J4 |2 K' h9 r5 q& Q* m H$ ~
6.2 从Anaconda启动Python% K) ~. ^6 S' ]: g! P# m& A+ Q5 x
6.3 显示NumPy和SciPy包含的所有函数$ Q, D: {5 u7 f3 `, f
6.4 关于某个函数的详细信息- C" m% k# ^! d w
6.5 理解列表数据类型! w, I( T* A# G$ ~. T8 X" q
6.6 使用全一矩阵、全零矩阵和单位矩阵: Z7 }7 T4 p7 m' f* e; z9 |
6.7 执行数组操作, w& \ p1 z, q
6.8 数组的加、减、乘、除* S- o1 u2 k" K& V5 x
6.9 x.sum（）函数2 T; n( T9 c, c( s5 I
6.10 遍历数组的循环语句/ ]6 Z n3 I% ^ ?$ ~
6.11 使用与模块相关的帮助( v( S8 M0 m/ P& V
6.12 SciPy的一系列子函数包
1 k# @9 M$ m: N8 j& X" V1 K 6.13 累积标准正态分布1 k1 k" u! g' n7 D8 I
6.14 与数组相关的逻辑关系
8 n( V$ `3 \% g7 I9 u5 Q- { 6.15 SciPy的统计子模块（stats）+ @! |* E* q0 M8 O( \6 {
6.16 SciPy模块的插值方法
; e9 J; P: `4 N* `$ P. ] 6.17 使用SciPy求解线性方程% K/ w! ?+ C" _+ D3 ]4 P" D
6.18 利用种子（seed）生成可重复的随机数
8 I8 Q" |1 r# Z$ Y; ~# R; w% a 6.19 在导入的模块里查找函数, n! A# T- s( `+ b2 n- N( t. r
6.20 优化算法简介2 U, ]4 i, O$ B" U. i9 f
6.21 线性回归和资本资产定价模型（CAPM）8 f. q% E+ ^. M, d5 q3 R
6.22 从文本文件（.txt）输入数据：loadtxt（）和getfromtxt（）函数
_, v6 S8 z8 Q& a 6.23 独立安装NumPy模块2 G: } u; s) N n$ l
6.24 数据类型简介
* H: b! h; J; D8 q 6.25 小结
) q( k) j5 ~$ p* V: x4 R' h: [ 练习题4 Y* \( m. y; m4 e8 R I& Z
第7章 用matplotlib模块绘制与金融相关的图形
% U5 m. l3 O$ b 7.1 通过ActivePython安装matplotlib模块
* w+ P1 Y8 L' n 7.2 通过Anaconda安装matplotlib模块. }3 y' z# H! B8 t
7.3 matplotlib模块简介
" ^7 p( u8 q( B 7.4 了解简单利率和复利利率
& v( R! d* N6 N; I p+ ]5 Z 7.5 为图形添加文字
) z. H# g* `9 [) `4 P! ~ 7.6 杜邦等式的图示
4 g3 z p" c5 Z 7.7 净现值图示曲线
: M! P2 ?8 k9 o: x$ @ 7.8 图形演示分散投资的效果% Z* v, M. t) j4 I! V8 C( r& J5 W
7.9 股票的数目和投资组合风险( i" C8 q8 P/ `5 v r" X! Y2 }
7.10 从雅虎财经网站下载历史价格数据: O9 m: J C/ C- {9 T
7.11 了解现金的时间价值- R) R) {# S; ^. r4 K
7.12 用烛台图展示IBM的每日收盘价0 s* F5 _; ]4 j" L2 l; R
7.13 用图形展示价格变化
7 k% b8 o. Q" J1 ^+ e6 l' F 7.14 同时展示收盘价和交易量
b* C& L* ?. j) S 7.15 比较个股的表现; F! l+ b5 |& z7 R3 j
7.16 比较多只股票的收益率与波动率8 Q6 x( m* w! C
7.17 查找学习手册、示例和有关视频
, R+ _, j% f. |& \+ W( d 7.18 独立安装matplotlib模块
, W; a& G! h2 g 7.19 小结/ G7 e5 h& i" ~# s
练习题* E6 }' }8 S& _" M& H* B+ h; q
第8章 时间序列的统计分析/ u3 X5 U8 {: V6 |
8.1 安装pandas和statsmodels模块
0 W" l3 i/ r( Z' g( h G7 s3 C) M5 e! \ 8.2 Pandas和statsmodels模块简介: n/ U' d1 o+ x# S) C5 p
8.3 开源数据" O+ \1 s( A" \3 Z8 @
8.4 用Python代码输入数据
# R/ w# p0 i- F! a& @: A) ~5 V 8.5 几个重要的函数
* H( Z5 v+ h- v( E 8.6 计算回报率9 W& r; S5 [$ [. x
8.7 按日期合并数据集- @ [1 F8 d! f& ^$ i6 r
8.8 构建n只股票的投资组合4 b, S2 a3 j' t/ p; y* w
8.9 T-检验和F-检验
3 \0 W" g/ }, r8 X* l0 G 8.10 金融研究和实战的应用举例
9 {$ `) O, o3 j. u. T 8.11 构建有效组合边界+ L; N3 R% b% L5 v2 {- A
8.12 插值法简介: }, ~; \( }- L& X1 u: V
8.13 输出数据到外部文件
4 H( Z; }2 v4 f" B0 V 8.14 用Python分析高频数据并计算买卖价差- ~, n: a! ~) I9 H$ l
8.15 更多关于使用Spyder的信息
' R; B+ W- q3 a6 x$ k6 l" P 8.16 一个有用的数据集8 u# ^1 d% Y0 Y; T
8.17 小结
2 G5 y5 `( M# ~0 ~ 练习题
3 Q0 {( f: l9 |0 p6 b4 @ 第9章 Black-Scholes-Merton期权定价模型: n- H; R! M$ @! F! d
9.1 看涨期权和看跌期权的收益和利润/损失函数" `- L9 G8 P5 i+ r: A0 w
9.2 欧式期权与美式期权
7 n' P1 m* b" m4 y3 c 9.3 现金流、不同类型的期权、权利和责任" k' Z1 L. x$ s0 z$ g+ O* Q2 m
9.4 正态分布、标准正态分布和累积标准正态分布. r/ `% O5 {: A$ \& G- X5 b P
9.5 不分红股票的期权定价模型6 n% c, N+ ]# D1 i
9.6 用于期权定价的p4f模块
. L9 D: Y" O9 u v5 B& _; H, ] 9.7 已知分红股票的欧式期权价格6 ~9 j8 p7 a* ]9 U7 x
9.8 多种交易策略
# @# z: v8 U0 [ 9.9 期权价格和输入参数之间的关系
! }2 q) @- f# ?5 I 9.10 与期权相关的希腊字母2 U1 ?; g$ r2 J. y2 D$ }; F
9.11 期权平价关系及其图形表示
0 i9 E1 `' o3 h 9.12 二叉树法及其图形表示$ c3 p- R3 i' S1 B n9 o% F$ j. k
9.13 套期保值策略9 |# ~" ~ O/ { {# |7 a k
9.14 小结
& Q) S7 J) \' c6 a- A" \ 练习题
b$ J9 V0 |' o' }$ i 第10章 Python的循环语句和隐含波动率的计算) N. C1 v; {* m5 u) l! n
10.1 隐含波动率的定义
3 U9 M7 S4 n5 y0 }0 M& k6 q3 h! Q 10.2 for循环简介
# Q6 I& z' a2 e. k( j) q 10.3 用for循环计算内部收益率及多个内部收益率
/ |% f4 |/ [% f E! x 10.4 while循环简介* N& `. o: U0 _* W5 u z# l+ v
10.5 美式看涨期权的隐含波动率
# \$ o/ B1 A' p: q: ?0 e6 g, c 10.6 测试一个程序的运行时间
2 ^1 `, N6 p0 d6 e7 D5 J- ^ 10.7 二分搜索的原理
* Q1 s! ~5 n4 X; J- \ 10.8 顺序访问与随机访问/ F7 J I o+ c
10.9 通过循环访问数组的元素! G; l" ~. _' `9 z# Y! C; k7 V6 T
10.10 从CBOE网站下载期权数据
; H0 `4 F8 y& M 10.11 从雅虎财经网页下载期权数据
+ Y% i. \: P) ?7 i 10.12 看跌期权和看涨期权的比率及其短期趋势
4 y! {& O3 O ~; ~* a: g 10.13 小结
e0 S0 x$ _2 ` 练习题& p; H" J4 s3 z3 j% e
第11章 蒙特卡罗模拟和期权定价
8 w) n# t/ D' H3 l, x. b! g 11.1 产生服从标准正态分布的随机数6 Z9 i' O4 N2 N/ Y
11.2 利用蒙特卡罗模拟计算π的近似值
5 l" m) O" }7 ^$ K 11.3 从n只股票中随机选择m只
3 b _6 y; A( O 11.4 可重复和不可重复的随机取样
/ h+ I2 g# g- N$ ] 11.5 年收益率的分布
: r7 {( J) }8 L8 s+ P7 m3 W3 ?* P% ] 11.6 模拟股价变化
& s* {6 v6 l; T6 x: y2 \2 } 11.7 图形展示期权到期日的股票价格的分布
' p8 n) L3 O( d1 A N( d5 ?7 v 11.8 寻找有效的投资组合和有效边界: g! H& I) v6 p* A2 L+ Y: p# X% Z7 Z
11.9 算术平均值与几何平均值& x1 i; p4 ]. p$ B; C2 W4 h4 |
11.10 预测长期回报率" U2 D. \# }9 D8 M7 H
11.11 用模拟法为看涨期权定价
0 A( \: ?- o# T* }9 t3 f 11.12 奇异期权简介/ I0 E' _, N% @9 y% e# J5 q. a7 F
11.13 障碍式期权的平价关系及其图形演示5 o" S7 O4 S% U1 Y$ d) k
11.14 具有浮动执行价格的回望式期权的定价
8 l; r" s: }$ d6 f* R 11.15 使用Sobol序列来提高效率. }7 K' U3 E# r; z# |+ d
11.16 小结
2 [0 ~; ?( q! Z9 Y# c. s: a 练习题. Z( D9 h1 \) E/ L% m: o* `
第12章 波动率和GARCH模型
5 g( X% d* P ? y* G: w 12.1 传统的风险测度-标准方差& a, {3 D% e# z+ ~* c$ v7 @
12.2 检验正态分布# R3 W8 `9 m3 b) D
12.3 下偏标准方差$ G q9 d) r0 b2 F; d( d" i
12.4 检验两个时间段的波动率是否相等, o7 e5 \6 Y, h( G* P& F
12.5 利用Breusch和Pagan（1979）方法检验异方差 z6 T; Z5 C: a
12.6 从雅虎财经网页检索期权数据( m: ^$ G, _! u" N2 L
12.7 波动率的微笑曲线和斜度
) j y. w W" S' {3 g/ B 12.8 波动率集聚效应的图形表示; e& D1 \$ i5 p; e
12.9 ARCH模型及ARCH（1）随机过程的模拟
: ~8 K, ^: S/ A' F+ o: C$ p5 g 12.10 GARCH（广义ARCH）模型
. Z2 t# d' r; \, H3 m 12.11 小结
7 t1 Q [: \6 N2 U% G% e 练习题% v" Q, v; b" @( _
收起全部↑2 J- `) T9 H1 {9 g3 O: S2 c
前言
! y7 V% w, i( D" I 前言3 y$ D/ r$ F! j, g9 w
不久以前，在金融行业，Python作为一种编程语言和平台技术还被视为异端。相比之下，2014年有许多大型金融机构——如美国银行、美林证券的“石英”项目或者摩根大通的“雅典娜”项目——战略性地使用了Python和其他既定的技术，构建、改进和维护其核心IT系统。众多大大小小的对冲基金也大量使用Python的功能，进行高效的金融应用程序开发和金融分析工作。: Y, ]7 B5 W: b6 t
同样，当今许多金融工程硕士课程（或者授予类似学位的课程）也使用Python作为核心语言之一，教授计量金融理论与可执行计算机代码之间的转换方法。针对金融专业人士的教育项目和培训也越来越多地在课程中加入Python。有些课程将它作为主要实现语言。6 L) U- m9 L" z* i+ p2 H8 S
Python最近取得这样的成功，而且在未来似乎还会继续下去，这有许多原因。其中包括它的语法、Python开发人员可用的科学生态系统和数据分析库、易于和几乎所有其他技术集成，以及其开源地位（更多这方面的深入探讨请参见第1章）。
! A ^2 M3 w$ S o0 f 因此，有许多好的书籍，从不同角度和焦点传授Python。本书是最先介绍和传授Python金融应用的书籍之一，特别是将Python用于计量金融学和金融分析。书中采用的方法很实用，实现和说明先于理论细节，通常将焦点更多地放在大局上，而非某些类或者函数晦涩难懂的参数化选项。& g$ z# y: ]& D) s
本书的大部分是在基于浏览器的强大交互式环境IPython Notebook（在第2章中有更详细的介绍）中编写的，因此有可能为读者提供本书中几乎所有例子的可执行、交互式版本。& d# u' h w2 r8 T. G
希望立即开始使用完备的交互式Python（以及R和Julia）金融分析环境的读者，应该前往//oreilly.quant-platform.com，尝试Python Quant平台（结合本书提供的IPython Notebook文件）。你还应该关注基于Python的金融分析库DX analytics（//dx-analytics.com）。我的另一本书《Derivatives Analytics with Python》（Wiley Finance）更详细地介绍高级衍生品分析的理论和数值方法，书中也提供了丰富而易用的Python代码。进一步的材料，特别是有关Python计量金融学应用的幻灯片及视频，可以在我的私人网站上找到（//hilpisch.com）。" N7 Z6 L/ l4 t- v% I
如果你想参加Python 计量金融学应用社区的活动，在世界上的金融中心有各种各样的机会。例如，我自己在伦敦（//www.meetup.com/Python-for-Quant_finance-London/）和纽约（//www.meetup.com/Python-for-Quant_finance-NYC/）组织以此为焦点的讨论组。每年还有多次For Python Quants会议和研讨（//forpythonquants.com和//pythonquants.com）。
$ k+ X9 x7 ]8 W9 t$ ~ 对于Python确立金融行业中重要技术地位这一事实，我确实感到很兴奋。我敢肯定，它在未来将会起到更重要的作用，例如在衍生品和风险分析或者高性能计算领域中。我希望本书能够帮助专业人士、研究人员和学生在面对这一迷人领域中的挑战时，最大限度地利用Python。7 l( K5 ]) v# }( l' Q
本书的惯例
. J0 E: O1 T7 g/ @3 T 提示+ h3 T( A& _) f
提示这个图标用来强调一个提示、建议或一般说明。/ d E# b, J5 H' s A
警告
3 `# S5 P* ]5 k6 c 警告这个图标用来表示一个警告或注意事项。, d* M$ y, r* f
代码示例的使用! F' E, }/ S- S) g+ K, b9 @: |1 I
补充材料（特别是 IPython Notebooks 和 Python 脚本/模块）可以从//oreilly.quant-platform.com下载。
0 R0 v E" F, N. W- o: y% C6 j/ A9 s 本书的目的是为了帮助读者完成工作。一般而言，你可以在你的程序和文档中使用本书中的代码，而且也没有必要取得我们的许可。但是，如果你要复制的是核心代码，则需要和我们打个招呼。例如，你可以在无需获取我们许可的情况下，在程序中使用本书中的多个代码块。但是，销售或分发O'Reilly 图书中的代码光盘则需要取得我们的许可。通过引用本书中的示例代码来回答问题时，不需要事先获得我们的许可。但是，如果你的产品文档中融合了本书中的大量示例代码，则需要取得我们的许可。
, \( T _ r) l7 R! J, k 在引用本书中的代码示例时，如果能列出本书的属性信息是最好不过。一个属性信息通常包括书名、作者、出版社和 ISBN。例如：“Python for Financeby Yves Hilpisch（O'Reilly）．Copyright 2015Yves Hilpisch，978-1-491-94528-5.”
3 n' p( P+ q3 T! D 在使用书中的代码时，如果不确定是否属于正常使用，或是否超出了我们的许可，请通过permissions@oreilly.com与我们联系。
. i% R+ V0 Q4 Y( r 联系方式
+ |) e( y% F6 U 如果你想就本书发表评论或有任何疑问，敬请联系出版社：6 a% E" S3 s) X
美国：
1 x7 c' U4 Z. z" x$ ?. N O'Reilly Media Inc. j1 j" c+ D5 }' M5 U
1005 Gravenstein Highway North
/ p; J2 A# a. |1 C3 n2 D Sebastopol，CA 95472
+ K+ w& c& v. F 中国：
- \5 S/ k6 S9 N g8 H( q 北京市西城区西直门南大街2号成铭大厦C座807室（100035）
2 I/ B" H6 \& f7 v- s 奥莱利技术咨询（北京）有限公司
" _- {, q" W1 ?0 T2 h+ L- t 我们还为本书建立了一个网页，其中包含了勘误表、示例和其他额外的信息。你可以通过如下地址访问该网页：
% n- O0 t- Z) p* ~7 n5 k4 O //bit.ly/python-finance
, _2 G# Z1 o' ` 关于本书的技术性问题或建议，请发邮件到：
6 [ |7 ^& r5 r2 ?6 `( `: K: J! I, A bookquestions@oreilly.com% A# p, j. S4 `8 f/ M& D
欢迎登录我们的网站（//www.oreilly.com），查看更多我们的书籍、课程、会议和最新动态等信息。
4 e, O5 S' F" l. s _ Facebook：//facebook.com/oreilly
8 K( A! v& u$ ]9 ]( I Twitter：//twitter.com/oreillymedia/ ?% U2 c% p7 R4 \
YouTube：//www.youtube.com/oreillymedia
; G% g4 s. h6 l3 {2 f Safari? 在线图书
7 s( }& y9 x$ o: o3 K7 \ ` Safari在线图书是一个按需订阅的数字图书馆。它有不少于7500本技术和创意相关的书籍和视频供你参考和搜索。
4 d5 |& ]; P0 ^* H 通过订阅，你可以在线阅读任何页面或任何视频，甚至可以从手机或移动设备上在线阅读。你可以在书籍出版前访问到它们，并给读者发送反馈。其他功能还包括：复制和粘贴代码、组织收藏夹、下载和标记章节、做笔记、打印等。6 L/ o0 G# V: V# f4 v- _
O'Reilly Media 已经将本书英文版上传到Safari在线图书服务。在//my.safaribooksonline.com上免费注册，你就可以访问本书所有章节以及类似主题的书籍。
; D7 {1 B# _- Z 查看全部↓
+ \. ~( E4 e/ N/ b8 V6 |! d* P 精彩书摘
, ?4 i. n& y5 g5 F6 J, }; p9 @( ? 本部分介绍Python的金融学应用，包括3章。$ ?& W; B$ @1 x) W
第1章简短地讨论Python的总体情况，证明Python确实适合于处理金融行业和财务（数据）分析中遇到的技术难题。
) E! C8 J. s' c. _ 第2章介绍Python基础架构和工具，目的是简洁地概述用Python开始交互式分析和应用程序开发所需要了解的最重要知识；相关的附录A纵览一些精选的Python开发最佳方法。3 v+ P/ |" z3 p: o
第3章立即进入3个具体的金融实例：说明如何用Python计算期权的隐含波动率、如何用Python和数组库Numpy模拟金融模型，以及如何实现基于趋势投资策略的事后检验。本章为读者提供使用Python进行金融分析的感性认识——在这一阶段，细节并不重要，在第2部分会对所有细节进行解释。
3 P* p4 e+ }5 O9 w* T 银行本质上是技术公司。% Q P" s1 R+ D8 O# H9 Q' ^4 Q6 o
——Hugo Banziger( R6 K& P/ h } u% q \7 i: t: R
Python 是一种高级的多用途编程语言，广泛用于各种非技术和技术领域。在 Python 网站上，你可以找到如下行动纲领（https：//www.python.org/doc/essays/blurb）：
8 e% c" H" E6 Z" U3 C" L Python是一种具备动态语义、面向对象的解释型高级编程语言。它的高级内建数据结构和动态类型及动态绑定相结合，使其在快速应用开发上极具吸引力，也适合于作为脚本或者“粘合剂”语言，将现有组件连接起来。Python 简单、易学的语法强调可读性，因此可以降低程序维护成本。Python 支持模块和软件包，鼓励模块化和代码重用。Python 解释程序和大量标准库可以源代码或者二进制形式免费取得，用于所有主要平台，并且可以随意分发。$ G* e+ E2 x7 m
上述纲领很好地描述了 Python 成为当今主要编程语言之一的原因。当前，在学校、Web 公司、大型企业和金融机构以及任何科学领域，都有初学者和熟练的专业开发人员在使用 Python。) c# Z4 `( h5 b
Python有如下特征。- G& }$ S& I1 D+ a( W: b
开放源码
; `1 Q& }! }0 }% @2 ^/ A' O& h Python和大部分可用的支持库及工具都是开源的，通常使用相当灵活和开放的许可证。; l/ @( |8 n" o) K" X* f: ?
解释型
! ]% W: S9 L, |3 _ Cpython参考实现是该语言的一个解释程序，在运行时将Python代码翻译为可执行字节代码。
( h7 p3 U+ o s% [1 k 多重范型
* X) h# W+ i7 @9 l; W Python支持不同的编程和实现范型，例如面向对象和命令式、函数式或者过程式编程。
, @+ n$ E" j6 F( e4 t# k/ b 多用途
, ^. H0 ~0 I/ \$ h Python可以用于快速、交互式代码开发，也可以用于构建大型应用程序；它可以用于低级系统操作，也可以承担高级分析任务。
$ [% [# B0 C1 u V: H 跨平台
: ~ ^+ l' z1 D( \( n( r Python可用于大部分重要的操作系统，如Windows、Linux和Mac OS；它用于构建桌面应用和Web应用；可以在最大的群集和最强大的服务器上使用，也可以在树莓派（//www.raspberrypi.org）这样的小设备上运行。
' W7 u; N! k! a# r Z' Y9 [/ [, V 动态类型4 [" ?. g' A6 q, N0 n6 N/ @
Python中的类型通常在运行时推知，而不像大部分编译语言那样静态声明。0 u2 z ~' G& |% P5 C& o% u
缩进感知- }3 V" p& c( ?& S, F
和大部分其他编程语言不同，Python使用缩进标记代码块，代替圆括号、方括号或者分号。
9 y) p/ ^4 N: \6 {" _ 垃圾收集
3 u1 b1 c4 H8 M, F5 d: x Python具有自动垃圾收集机制，避免程序员管理内存。
7 Q4 Z0 C7 Y3 B 关于Python语法及其意义，Python增强提案20——即所谓的“Python之禅”——提供了重要的指导方针。每个交互shell都可以用命令import this访问它：4 `1 j0 N& f8 a0 R2 A
金融大数据分析从认知到实践 PDF/ `' G: ]- V ~; i
' k$ U* `/ W z/ E& B+ ]9 |) L3 r金融大数据分析从认知到实践 EPUB
0 ~# C* H) b9 P, p0 |游客,本下载内容需要支付 10共享币，购买后显示下载链接立即支付
8 g+ u" h- y7 M2 I/ Q7 u- C5 V金融大数据分析从认知到实践 AZW3
0 {% {: g+ ?0 {9 N游客,本下载内容需要支付 10共享币，购买后显示下载链接立即支付
[( L0 y# P3 X" f5 `金融大数据分析从认知到实践 MOBI
4 a" u3 i- ~9 l; _2 L/ }- ~, z* a. e8 v) o. P9 p& L( b
|
