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| 編輯推薦： |
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【贴近实务】
全部案例以及相关基础数据均来源于现实的金融市场，案例的场景将*化地还原日常金融实务工作。
【覆盖面广】
案例涵盖广泛的金融产品、金融机构和金融市场，读者可以结合自身需要，获得高效实用的解决方案。
【体验感佳】
通过本书不同案例之间的岗位角色变化，读者能获得身临其境的体验，更好地融入到金融实战。
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| 內容簡介： |
随着金融科技时代的到来，Python在金融领域的影响力已经有目共睹。掌握Python在金融实务中的应用，已经成为金融科技达人们必备的技能之一。
本书作为《基于Python的金融分析与风险管理》一书的配套案例集，整合了源于现实金融市场和日常实务工作的88个原创案例，涉及308项编程任务，包括超过6000行的Python代码。本书囊括了丰富多样的金融场景，涵盖利率、汇率、债券、股票、基金、远期、股指期货、外汇期货、国债期货、股票期权、商品期权等金融产品，还涉及商业银行、证券公司、期货公司、保险公司、信托公司、资产管理公司、基金管理公司、金融控股公司等各类型的金融机构，既介绍了包括我国在内的新兴市场，又介绍了欧美成熟的金融市场，囊括金融实务中可能涉及Python编程的各种场景。
本书着眼于一系列从业者可能涉及的金融实务案例，并结合Python编程给出了高效的解决方案。通过阅读本书，读者能够全方位地了解金融市场的运作，深刻洞察各类职务背后的工作技巧。随着金融科技时代的到来，Python在金融领域的影响力已经有目共睹。掌握Python在金融实务中的应用，已经成为金融科技达人们必备的技能之一。
本书作为《基于Python的金融分析与风险管理》一书的配套案例集，整合了源于现实金融市场和日常实务工作的88个原创案例，涉及308项编程任务，包括超过6000行的Python代码。本书囊括了丰富多样的金融场景，涵盖利率、汇率、债券、股票、基金、远期、股指期货、外汇期货、国债期货、股票期权、商品期权等金融产品，还涉及商业银行、证券公司、期货公司、保险公司、信托公司、资产管理公司、基金管理公司、金融控股公司等各类型的金融机构，既介绍了包括我国在内的新兴市场，又介绍了欧美成熟的金融市场，囊括金融实务中可能涉及Python编程的各种场景。
本书着眼于一系列从业者可能涉及的金融实务案例，并结合Python编程给出了高效的解决方案。通过阅读本书，读者能够全方位地了解金融市场的运作，深刻洞察各类职务背后的工作技巧。
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| 關於作者： |
斯文，笔名华尔街先生，浙江湖州人，经济学博士，中国注册会计师（CPA），特许金融分析师（CFA），金融风险管理师（FRM）。目前在一家金融资产交易中心担任风险管理部总经理，拥有在中外资银行、证券公司、信托公司、金融控股集团等机构十余年的金融与风险管理从业经验。
斯文博士也是上海财经大学风险管理校友俱乐部发起人兼理事长、《上财风险管理论坛》杂志主编、上海财经大学金融风险管理峰会秘书长、上海资产管理行业风险管理同业交流会秘书长，并担任中国人民大学、中南财经政法大学、华东政法大学等多所高校的金融硕士研究生合作导师或业界导师，还担任人民邮电出版社金融科技图书专家顾问。公开发表学术论文50余篇，出版著作《基于Python的金融分析与风险管理》和《中国外汇衍生品市场研究》，并荣获人民邮电出版社2019年度最具影响力作者称号。
斯文博士还依托于互联网平台，历时3年多推出了《期权、期货及其他衍生产品（第九版）》视频讲解系列（共360讲），累计观看人次超过百万，并长期致力于倡导和推广Python在金融领域尤其是风险管理领域的运用。斯文，笔名华尔街先生，浙江湖州人，经济学博士，中国注册会计师（CPA），特许金融分析师（CFA），金融风险管理师（FRM）。目前在一家金融资产交易中心担任风险管理部总经理，拥有在中外资银行、证券公司、信托公司、金融控股集团等机构十余年的金融与风险管理从业经验。
斯文博士也是上海财经大学风险管理校友俱乐部发起人兼理事长、《上财风险管理论坛》杂志主编、上海财经大学金融风险管理峰会秘书长、上海资产管理行业风险管理同业交流会秘书长，并担任中国人民大学、中南财经政法大学、华东政法大学等多所高校的金融硕士研究生合作导师或业界导师，还担任人民邮电出版社金融科技图书专家顾问。公开发表学术论文50余篇，出版著作《基于Python的金融分析与风险管理》和《中国外汇衍生品市场研究》，并荣获人民邮电出版社2019年度最具影响力作者称号。
斯文博士还依托于互联网平台，历时3年多推出了《期权、期货及其他衍生产品（第九版）》视频讲解系列（共360讲），累计观看人次超过百万，并长期致力于倡导和推广Python在金融领域尤其是风险管理领域的运用。
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| 目錄：
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第 1章 Python基础编程的金融案例 1
1.1 数据结构之元组以科创板股票为分析对象 2
1.2 数据结构之列表以全球股票指数为分析对象 6
1.3 数据结构之集合以股票类型为分析对象 10
1.4 数据结构之字典以人民币汇率为分析对象 13
1.5 基本算术运算以交通银行股票为分析对象 16
1.6 高级赋值运算与成员运算以中国平安股票为分析对象 19
1.7 关系运算以四大国有银行的财务指标为分析对象 22
1.8 Python内置函数以券商股为分析对象 25
1.9 Python自定义函数和for语句以市场利率为分析对象 29
1.10 条件语句和循环语句以全球重要股指为分析对象 32
1.11 math模块以保险理赔为分析对象 36
1.12 本章小结 39
第 2章 NumPy模块编程的金融案例 40
2.1 创建N维数组以美国纳斯达克的科技股为分析对象 41
2.2 数组索引和切片以互联网公司发行的港股为分析对象 45
2.3 数组内部运算（一）以保险公司股票为分析对象 48
2.4 数组内部运算（二）以A股指数为分析对象 52
2.5 数组间运算以中资银行股为分析对象 55
2.6 矩阵运算（一）以全球主要股指为分析对象 59
2.7 矩阵运算（二）以科创板股票为分析对象 64
2.8 二项分布与几何分布随机抽样以保险业务为分析对象 68
2.9 正态分布和对数正态分布随机抽样以石油公司股票为分析对象 72
2.10 伽玛分布和贝塔分布随机抽样以债券违约率与回收率为分析对象 77
2.11 本章小结 82
第3章 Pandas模块编程的金融案例 83
3.1 创建序列和数据框以开放式基金为分析对象 84
3.2 导入外部数据文件和导出生成数据文件以Shibor利率为分析对象 88
3.3 数据框可视化以上证50指数为分析对象 92
3.4 数据框检索以沪港通股票为分析对象 98
3.5 数据框缺失值处理以金砖四国的股票指数为分析对象 102
3.6 数据框拼接以纽交所上市的央企股票为分析对象 106
3.7 Pandas模块的统计功能（一）以QDII基金为分析对象 111
3.8 Pandas模块的统计功能（二）以全球大型银行股票为分析对象 116
3.9 Pandas模块的统计功能（三）以创业板股票为分析对象 121
3.10 移动窗口与动态统计以全球主要股指为分析对象 128
3.11 本章小结 133
第4章 Matplotlib模块编程的金融案例 134
4.1 绘制曲线图以住房按揭贷款为分析对象 135
4.2 绘制垂直条状图和双轴图以货币政策为分析对象 140
4.3 绘制K线图以上证综指与深证成指为分析对象 145
4.4 绘制直方图以同时发行A股和美股的公司股票为分析对象 152
4.5 绘制条形图以全球主要股指为分析对象 158
4.6 绘制雷达图以四大国有银行的财务监管指标为分析对象 162
4.7 绘制散点图以A股和港股的股指为分析对象 167
4.8 绘制饼图以社会融资规模的结构为分析对象 172
4.9 本章小结 177
第5章 SciPy等模块编程的金融案例 178
5.1 用SciPy模块运算积分以上市的车企股票为分析对象 179
5.2 用SciPy模块计算插值以Shibor利率为分析对象 184
5.3 用SciPy模块求解方程组以中小板股票为分析对象 190
5.4 用SciPy模块求解最优值以投资者效用为分析对象 193
5.5 SciPy模块的统计功能以Hibor和Shibor利率为分析对象 198
5.6 用SciPy模块开展随机抽样与统计以美国金融变量为分析对象 202
5.7 用StatsModels模块构建回归模型以中国石油股票为分析对象 207
5.8 用arch模块构建波动率模型以全球主要股指为分析对象 212
5.9 用datetime模块处理时间对象以银行理财产品为分析对象 220
5.10 本章小结 223
第6章 用Python分析利率与债券的案例 224
6.1 计算不同复利频次的利息以定期存款为分析对象 225
6.2 基于单一贴现率的债券定价以国债为分析对象 229
6.3 基于票息剥离法计算零息利率曲线以国债利率为分析对象 233
6.4 基于不同期限零息利率的债券定价以金融债和地方债为分析对象 238
6.5 远期利率以国债为分析对象 241
6.6 远期利率协议现金流以Libor远期利率协议为分析对象 246
6.7 远期利率协议定价以Shibor远期利率协议为分析对象 250
6.8 债券麦考利久期以利率债为分析对象 254
6.9 债券修正久期和美元久期以央企债券为分析对象 260
6.10 债券凸性以地方政府债为分析对象 264
6.11 本章小结 270
第7章 用Python分析股票投资的案例 271
7.1 投资组合收益率和波动率以金融股为分析对象 272
7.2 最优投资组合以道琼斯指数成分股为分析对象 278
7.3 资本资产定价模型（一）以交通银行A股为分析对象 283
7.4 资本资产定价模型（二）以美股为分析对象 290
7.5 服从几何布朗运动的股价模拟以互联网公司股票为分析对象 296
7.6 A股与H股套利策略以招商银行股票为分析对象 303
7.7 投资组合绩效评估（一）以公募基金为分析对象 309
7.8 投资组合绩效评估（二）以QDII基金为分析对象 316
7.9 本章小结 321
第8章 用Python分析期货套期保值的案例 322
8.1 期货空头套期保值以上证50指数期货为分析对象 323
8.2 期货多头套期保值以美元兑人民币期货合约为分析对象 328
8.3 最优套保比率和最优合约数量以A股股指期货为分析对象 333
8.4 国债期货可交割债券转换因子以国债为分析对象 341
8.5 国债期货最廉价交割债券以国债期货TS1906合约为分析对象 346
8.6 基于久期的套期保值策略以债券和国债期货为分析对象 351
8.7 本章小结 360
第9章 用Python分析期权交易的案例 361
9.1 期权定价与到期盈亏以腾讯公司股票期权为分析对象 362
9.2 期权希腊字母以2只上证50ETF期权合约为分析对象 368
9.3 期权对冲策略以50ETF沽6月2050期权为分析对象 373
9.4 期权隐含波动率以3只上证50ETF期权为分析对象 379
9.5 单一期权与基础资产交易策略以50ETF期权和基金为分析对象 385
9.6 期权牛市价差策略以阴极铜期权为分析对象 391
9.7 期权熊市价差策略以天然橡胶期权为分析对象 396
9.8 期权盒式价差策略以4只上证50ETF期权为分析对象 402
9.9 期权蝶式价差策略以豆粕期权为分析对象 406
9.10 跨式组合与宽跨式组合策略以白糖期权为分析对象 412
9.11 本章小结 419
第 10章 用Python测度风险价值的案例 420
10.1 方差-协方差法以公募基金重仓股为分析对象 421
10.2 历史模拟法以社保基金重仓股为分析对象 427
10.3 蒙特卡洛模拟法以QFII重仓股为分析对象 431
10.4 风险价值模型合理性检验以保险资金重仓股为分析对象 437
10.5 投资组合压力测试以蓝筹股和国债为分析对象 442
10.6 压力风险价值以伯克希尔 哈撒韦公司重仓股为分析对象 448
10.7 本章小结 456
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