Python金融實戰 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Yuxing Yan 著，張少軍，嚴玉星 譯

圖書標籤:

• Python
• 金融
• 量化交易
• 投資
• 數據分析
• 機器學習
• 實戰
• 案例
• 金融工程
• 風險管理

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115457073

版次：1

商品編碼：12218392

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-06-01

用紙：膠版紙

頁數：320

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

本書由具有豐富的教學經驗和專業經驗的嚴玉星教授編寫，囊括瞭他多年在金融領域教學一綫的經典思想，並且結閤瞭眾多實際的金融數據，嚴教授還全程參與瞭本書的翻譯和審校工作。
本書在原作者全程參與的前提下，邀請香港理工大學的張少軍老師全程主導並負責本書的翻譯，將基本的金融理論和豐富的代碼示例及金融模型深度解析，引導讀者編寫高效的Python程序，構建實際的Python應用，實現金融數據的高效分析。在理論和實踐中，把握量化交易的核心思想，將金融模型運用得得心應手。

內容簡介

Python憑藉其簡單、易讀、可擴展性以及擁有巨大而活躍的科學計算社區，在需要數據分析和處理大量數據的金融領域得到瞭廣泛而迅速的應用，並且成為越來越多專業人士**的編程語言之一。
本書通過12章內容介紹瞭Python在金融領域的應用，從Python的安裝、基礎語法，再到一係列簡單的編程示例，本書循序漸進地引導讀者學習Python。同時，本書還結閤Python的各個模塊以及金融領域中的期權價格、金融圖形繪製、時間序列、期權定價模型、期權定價等內容，深度揭示瞭Python在金融行業中的應用技巧。
本書適閤金融、會計等相關專業的高校師生閱讀，也適閤金融領域的研究人員和從業人員參考學習。對於有一定計算機編程基礎，但想要從事金融行業的讀者，本書也是不錯的參考用書。

作者簡介

嚴玉星，畢業於麥吉爾大學，獲金融學博士學位。他有著豐富的教學經驗，教授過各類本科學位和研究生學位的金融課程，如金融建模、期權和期貨、投資組閤理論、定量財務分析、企業融資和金融數據庫等。他曾在8所全球知名的大學任教：兩所在加拿大，一所在新加坡，5所在美國。
嚴博士一直活躍於學術研究的前沿，他的研究成果在多個國際學術期刊發錶。此外，他還是財務數據方麵的專傢。在新加坡南洋理工大學任教時，他曾為博士生講授一門名為“金融數據庫入門”的課程。

目錄

第1章　Python簡介及安裝 1
1．1　Python簡介　1
1．2　如何安裝Python　3
1．3　Python的不同版本　3
1．4　運行Python的3種方式　4
1．4．1　用GUI啓動Python　4
1．4．2　從Python命令行啓動Python　5
1．4．3　從DOS窗口啓動Python　6
1．5　如何退齣Python　7
1．6　錯誤提示　7
1．7　Python語言是區分大小寫的　8
1．8　變量的初始化　8
1．9　尋找在綫幫助　9
1．10　查找學習手冊和教程　10
1．11　如何找齣Python的版本　12
1．12　小結　12
練習題　12
第2章　用Python完成普通計算器的功能　14
2．1　變量的賦值及顯示　15
2．2　錯誤提示　15
2．3　不能調用沒有賦值的變量　16
2．4　選擇有意義的變量名　16
2．5　使用dir()來查找變量和函數　17
2．6　刪除或取消變量　17
2．7　基本數學運算：加、減、乘、除　18
2．8　冪函數、取整和餘數函數　19
2．9　一個真正的冪函數　20
2．10　選擇閤適的數值精度　21
2．11　找齣某個內置函數的詳細信息　22
2．12　列齣所有內置函數　22
2．13　導入數學模塊　23
2．14　、e、對數和指數函數　24
2．15　import math與from math import*的區彆　24
2．16　一些常用的函數　25
2．16．1　print()函數　25
2．16．2　type()函數　26
2．16．3　下劃綫_　26
2．16．4　結閤兩個字符串　26
2．16．5　將小寫字符變成大寫字符的函數：upper()　27
2．17　元組數據類型　28
2．18　小結　29
練習題　30
第3章　用Python編寫一個金融計算器　32
3．1　編寫不需要保存的Python函數　33
3．2　函數的輸入參數及它們的預設值　33
3．3　縮進格式在Python編程中至關重要　34
3．4　檢查自己編寫的函數是否存在　35
3．5　在Python編輯器裏定義函數　35
3．6　利用import()在Python編輯器裏激活自己編寫的函數　36
3．7　使用Python編輯器調試程序　37
3．8　調用pv_f()函數的兩種方法　37
3．9　生成自製的模塊　38
3．10　兩種注釋方法　39
3．10．1　第1種注釋方法　39
3．10．2　第2種注釋方法　39
3．11　查找有關pv_f()函數的信息　40
3．12　條件函數：if()　41
3．13　計算年金　41
3．14　利率換算　42
3．15　連續復利利率　44
3．16　數據類型：列錶　45
3．17　淨現值和淨現值法則　45
3．18　投資迴收期和投資迴收期法則　47
3．19　內部收益率和內部收益率法則　47
3．20　顯示在某個目錄下的指定文件　49
3．21　用Python編寫一個專業金融計算器　49
3．22　將我們的目錄加到Python的路徑上　50
3．23　小結　52
練習題　52
第4章　編寫Python程序計算看漲期權價格　56
4．1　用空殼法編寫一個程序　57
4．2　用注釋法編寫一個程序　59
4．3　使用和調試他人編寫的程序　61
4．4　小結　61
練習題　61
第5章　模塊簡介　64
5．1　什麼是模塊　64
5．2　導入模塊　65
5．2．1　為導入的模塊取個簡稱　66
5．2．2　顯示模塊裏的所有函數　66
5．2．3　比較import math和from math import *　67
5．2．4　刪除已經導入的模塊　67
5．2．5　導入幾個指定的函數　68
5．2．6　找齣所有的內置模塊　69
5．2．7　找齣所有可用的模塊　69
5．2．8　找到一個已安裝的模塊的目錄位置　71
5．2．9　有關模塊的更多信息　72
5．2．10　查找某個未安裝的模塊　72
5．3　模塊之間的相互依賴性　73
5．4　小結　74
練習題　75
第6章　NumPy和SciPy模塊簡介　76
6．1　安裝NumPy和SciPy模塊　77
6．2　從Anaconda啓動Python　77
6．2．1　使用NumPy的示例　78
6．2．2　使用SciPy的示例　79
6．3　顯示NumPy和SciPy包含的所有函數　82
6．4　關於某個函數的詳細信息　83
6．5　理解列錶數據類型　83
6．6　使用全一矩陣、全零矩陣和單位矩陣　84
6．7　執行數組操作　84
6．8　數組的加、減、乘、除　85
6．8．1　進行加減運算　85
6．8．2　執行矩陣乘法運算　85
6．8．3　執行逐項相乘的乘法運算　86
6．9　x．sum()函數　87
6．10　遍曆數組的循環語句　87
6．11　使用與模塊相關的幫助　87
6．12　SciPy的一係列子函數包　88
6．13　纍積標準正態分布　89
6．14　與數組相關的邏輯關係　90
6．15　SciPy的統計子模塊（stats）　90
6．16　SciPy模塊的插值方法　91
6．17　使用SciPy求解綫性方程　92
6．18　利用種子（seed）生成可重復的隨機數　93
6．19　在導入的模塊裏查找函數　94
6．20　優化算法簡介　95
6．21　綫性迴歸和資本資産定價模型（CAPM）　95
6．22　從文本文件(．txt)輸入數據：loadtxt()和getfromtxt()函數　96
6．23　獨立安裝NumPy模塊　97
6．24　數據類型簡介　97
6．25　小結　98
練習題　98
第7章　用matplotlib模塊繪製與金融相關的圖形　101
7．1　通過ActivePython安裝matplotlib模塊　102
7．2　通過Anaconda安裝matplotlib模塊　103
7．3　matplotlib模塊簡介　103
7．4　瞭解簡單利率和復利利率　106
7．5　為圖形添加文字　107
7．6　杜邦等式的圖示　109
7．7　淨現值圖示麯綫　110
7．7．1　有效地使用顔色　113
7．7．2　使用不同形狀　114
7．8　圖形演示分散投資的效果　115
7．9　股票的數目和投資組閤風險　117
7．10　從雅虎財經網站下載曆史價格數據　119
7．10．1　用直方圖顯示收益率分布　120
7．10．2　比較單隻股票的收益和市場收益　122
7．11　瞭解現金的時間價值　124
7．12　用燭颱圖展示IBM的每日收盤價　125
7．13　用圖形展示價格變化　126
7．14　同時展示收盤價和交易量　129
7．14．1　在圖形上添加數學公式　130
7．14．2　在圖形上添加簡單的圖像　131
7．14．3　保存圖形文件　132
7．15　比較個股的錶現　132
7．16　比較多隻股票的收益率與波動率　133
7．17　查找學習手冊、示例和有關視頻　135
7．18　獨立安裝matplotlib模塊　136
7．19　小結　136
練習題　136
第8章　時間序列的統計分析　139
8．1　安裝pandas和statsmodels模塊　140
8．1．1　在Anaconda命令提示符下啓動Python　140
8．1．2　使用DOS窗口啓動Python　141
8．1．3　使用Spyder啓動Python　142
8．2　Pandas和statsmodels模塊簡介　143
8．2．1　如何使用Pandas模塊　143
8．2．2　statsmodels模塊示例　144
8．3　開源數據　145
8．4　用Python代碼輸入數據　147
8．4．1　從剪貼闆輸入數據　147
8．4．2　從雅虎財經網站下載曆史價格數據　147
8．4．3　從txt文件輸入數據　148
8．4．4　從Excel文件輸入數據　149
8．4．5　從csv文件輸入數據　150
8．4．6　從網頁下載數據　150
8．4．7　從MATLAB數據文件輸入數據　152
8．5　幾個重要的函數　152
8．5．1　使用pd．Series()生成一維時間序列　152
8．5．2　使用日期變量　153
8．5．3　使用DataFrame數據類型　154
8．6　計算迴報率　156
8．6．1　從日迴報率計算月迴報率　157
8．6．2　從日迴報率計算年迴報率　159
8．7　按日期閤並數據集　160
8．8　構建n隻股票的投資組閤　161
8．9　T-檢驗和F-檢驗　162
8．9．1　檢驗方差是否相等　163
8．9．2　測試“一月效應”　164
8．10　金融研究和實戰的應用舉例　165
8．10．1　基於52周最高價和最低價的交易策略　165
8．10．2　用Roll（1984）模型來估算買賣價差　166
8．10．3　用Amihud（2002）模型來估算反流動性指標　167
8．10．4　Pastor和Stambaugh（2003）流動性指標　168
8．10．5　Fama-French三因子模型　171
8．10．6　Fama-MacBeth迴歸模型　173
8．10．7　滾動式估算市場風險係數　174
8．10．8　在險價值簡介　177
8．11　構建有效組閤邊界　178
8．11．1　估計方差-協方差矩陣　178
8．11．2　優化-最小化　181
8．11．3　構建一個最優投資組閤　181
8．11．4　構建n隻股票的有效組閤邊界　183
8．12　插值法簡介　186
8．13　輸齣數據到外部文件　187
8．13．1　輸齣數據到一個文本文件　187
8．13．2　輸齣數據到一個二進製文件　188
8．13．3　從二進製文件讀取數據　188
8．14　用Python分析高頻數據並計算買賣價差　188
8．15　更多關於使用Spyder的信息　194
8．16　一個有用的數據集　195
8．17　小結　196
練習題　197
第9章　Black-Scholes-Merton期權定價模型　201
9．1　看漲期權和看跌期權的收益和利潤/損失函數　202
9．2　歐式期權與美式期權　205
9．3　現金流、不同類型的期權、權利和責任　206
9．4　正態分布、標準正態分布和纍積標準正態分布　206
9．5　不分紅股票的期權定價模型　209
9．6　用於期權定價的p4f模塊　210
9．7　已知分紅股票的歐式期權價格　212
9．8　多種交易策略　213
9．8．1　股票多頭和看漲期權空頭的組閤　214
9．8．2　跨式期權組閤—具有同樣執行價格的看漲期權和看跌期權的組閤　215
9．8．3　日曆套利組閤　216
9．8．4　蝶式看漲期權組閤　218
9．9　期權價格和輸入參數之間的關係　219
9．10　與期權相關的希臘字母　219
9．11　期權平價關係及其圖形錶示　221
9．12　二叉樹法及其圖形錶示　223
9．12．1　為歐式期權定價的二叉樹法　229
9．12．2　為美式期權定價的二叉樹法　229
9．13　套期保值策略　230
9．14　小結　231
練習題　232
第10章　Python的循環語句和隱含波動率的計算　235
10．1　隱含波動率的定義　236
10．2　for循環簡介　237
10．2．1　使用for循環計算隱含波動率　237
10．2．2　歐式期權的隱含波動率　238
10．2．3　看跌期權的隱含波動率　239
10．2．4　enumerate()函數簡介　240
10．3　用for循環計算內部收益率及多個內部收益率　241
10．4　while循環簡介　243
10．4．1　使用鍵盤命令停止無限循環　244
10．4．2　使用while循環計算隱含波動率　244
10．4．3　多重嵌套的for循環　246
10．5　美式看漲期權的隱含波動率　246
10．6　測試一個程序的運行時間　247
10．7　二分搜索的原理　248
10．8　順序訪問與隨機訪問　249
10．9　通過循環訪問數組的元素　250
10．9．1　利用for循環賦值　251
10．9．2　通過循環訪問詞典的元素　251
10．10　從CBOE網站下載期權數據　252
10．11　從雅虎財經網頁下載期權數據　254
10．11．1　從雅虎財經網頁檢索不同的到期日期　254
10．11．2　從雅虎財經網頁下載當前價格　255
10．12　看跌期權和看漲期權的比率及其短期趨勢　255
10．13　小結　258
練習題　258
第11章　濛特卡羅模擬和期權定價　261
11．1　産生服從標準正態分布的隨機數　262
11．1．1　産生服從（高斯）正態分布的隨機樣本　263
11．1．2　利用種子（seed）生成相同的隨機數　263
11．1．3　産生n個服從正態分布的隨機數　263
11．1．4　正態分布樣本的直方圖　264
11．1．5　對數正態分布的圖形錶示　265
11．1．6　産生服從泊鬆分布的隨機數　266
11．1．7　産生服從均勻分布的隨機數　266
11．2　利用濛特卡羅模擬計算的近似值　267
11．3　從 隻股票中隨機選擇m隻　268
11．4　可重復和不可重復的隨機取樣　270
11．5　年收益率的分布　271
11．6　模擬股價變化　273
11．7　圖形展示期權到期日的股票價格的分布　275
11．8　尋找有效的投資組閤和有效邊界　276
11．8．1　尋找基於兩隻股票的有效組閤及相關係數的影響　276
11．8．2　構建n隻股票的有效邊界　281
11．9　算術平均值與幾何平均值　283
11．10　預測長期迴報率　284
11．11　用模擬法為看漲期權定價　285
11．12　奇異期權簡介　286
11．12．1　利用濛特卡羅模擬給均價期權定價　286
11．12．2　利用濛特卡羅模擬給障礙式期權定價　288
11．13　障礙式期權的平價關係及其圖形演示　289
11．14　具有浮動執行價格的迴望式期權的定價　293
11．15　使用Sobol序列來提高效率　294
11．16　小結　294
練習題　295
第12章　波動率和GARCH模型　296
12．1　傳統的風險測度-標準方差　297
12．2　檢驗正態分布　297
12．3　下偏標準方差　300
12．4　檢驗兩個時間段的波動率是否相等　302
12．5　利用Breusch和Pagan（1979）方法檢驗異方差　303
12．6　從雅虎財經網頁檢索期權數據　306
12．7　波動率的微笑麯綫和斜度　307
12．8　波動率集聚效應的圖形錶示　309
12．9　ARCH模型及ARCH（1）隨機過程的模擬　310
12．10　GARCH（廣義ARCH）模型　312
12．10．1　模擬GARCH隨機過程　312
12．10．2　采用改良的garchSim()函數模擬GARCH(p，q)模型　313
12．10．3　由Glosten、Jagannanthan和
Runkle（1993）提齣的GJR_
GARCH模型簡介　315
12．11　小結　319
練習題　319

深入理解金融世界：一套構建您在金融領域影響力的核心指南 如果您渴望在瞬息萬變的金融市場中遊刃有餘，掌握驅動現代金融運作的底層邏輯，並能夠自信地做齣基於數據和深度洞察的決策，那麼這套精心編撰的圖書將是您不可或缺的夥伴。我們拒絕浮光掠影的錶麵陳述，緻力於為您提供一個全麵、係統且極具實踐性的金融知識體係，幫助您不僅理解“是什麼”，更能洞悉“為什麼”以及“如何做”。 這套圖書並非僅僅是對金融術語的堆砌，也不是簡單地羅列交易策略。它的核心在於構建一套嚴謹的思維框架，從宏觀經濟的脈絡到微觀市場的細節，從資産定價的理論基石到風險管理的實戰技巧，無不涵蓋。我們旨在培養您成為一個真正意義上的金融“理解者”和“實踐者”，而非被動的市場參與者。 第一捲：金融市場的基石與運作（構建您的全局觀） 在這一捲中，我們將從金融市場的最基本構成元素講起，為您的金融知識打下堅實的地基。 金融市場的多維度視角： 我們將深入剖析不同類型金融市場的特性，包括但不限於股票市場、債券市場、外匯市場、商品市場以及衍生品市場。您將瞭解它們的運作機製、參與者角色、交易品種以及各自的風險與收益特徵。例如，我們將詳細闡述股票市場的價格發現機製，介紹不同類型的股票（如普通股、優先股）及其內在價值的驅動因素；債券市場的部分，我們將深入研究國債、公司債、市政債等，並講解收益率麯綫的解讀以及利率風險的管理；外匯市場的部分，我們將探索匯率的決定因素、國際收支平衡錶的影響，以及不同貨幣政策對匯率波動的傳導機製；商品市場部分，我們則會關注石油、黃金、農産品等大宗商品的供需基本麵分析，以及地緣政治和天氣等非經濟因素的影響；衍生品市場，我們將從期權、期貨、掉期等基礎工具齣發，講解其對衝風險和投機的功能，以及其與標的資産價格的復雜關聯。 宏觀經濟的脈動與金融的關聯： 金融市場絕非孤立存在，它與宏觀經濟的景氣度息息相關。本捲將帶領您穿越紛繁復雜的宏觀經濟指標，理解它們如何影響資産價格。您將學習解讀GDP、通貨膨脹率、失業率、利率、貨幣政策、財政政策等關鍵指標，並理解它們之間的相互作用。我們將深入分析中央銀行的貨幣政策工具（如公開市場操作、存款準備金率、再貼現率）如何影響流動性、信貸成本和通脹預期，以及財政政策（如政府支齣、稅收）如何影響總需求和經濟增長。您還將瞭解經濟周期理論，並學習如何識彆不同經濟周期階段下投資機會的差異。 公司價值與財務分析： 理解一傢公司的內在價值是做齣明智投資決策的前提。本捲將為您揭示財務報錶的奧秘，教授您如何進行深入的財務分析。您將掌握資産負債錶、利潤錶、現金流量錶這三大報錶的閱讀與解讀技巧，學習計算關鍵財務比率（如盈利能力比率、償債能力比率、營運能力比率、成長能力比率），並理解它們在評估公司健康狀況和增長潛力方麵的意義。我們將探討不同行業公司的財務特徵，並學習如何通過財務分析來識彆潛在的投資機會和風險。 法律法規與閤規性： 金融行業的健康發展離不開健全的法律法規體係。本捲將為您梳理重要的金融法律法規，包括但不限於證券法、銀行法、保險法等，以及相關的監管政策。您將瞭解不同監管機構（如證券交易委員會、中央銀行）的職能，以及閤規性在金融機構運營中的重要性，從而避免潛在的法律風險。 第二捲：投資策略與資産配置（驅動您的投資決策） 在構建瞭紮實的理論基礎後，本捲將聚焦於投資實踐，為您提供一套係統性的投資策略和資産配置方法。 不同資産類彆的投資策略： 從股票投資到債券投資，從房地産投資到另類投資，您將學習各種主流資産類彆的投資策略。我們將深入探討股票投資中的價值投資、成長投資、動量投資等不同風格，並講解技術分析和基本麵分析的應用。債券投資方麵，我們將講解久期管理、信用評級分析以及利率掉期等策略。對於房地産投資，我們將分析房地産市場的周期性、投資物業的類型及其收益模式。在另類投資領域，我們將初步介紹對衝基金、私募股權、風險投資等，並探討其風險收益特徵。 投資組閤理論與資産配置： 構建一個多元化的投資組閤是分散風險、優化收益的關鍵。本捲將詳細介紹投資組閤理論，包括馬科維茨的均值-方差模型，並教您如何根據您的風險偏好、投資目標和時間 horizon 來構建最優的投資組閤。您將學習如何進行資産配置，即決定在不同資産類彆中分配多少比例的資金，以及如何根據市場變化動態調整您的資産配置。我們將探討不同資産類彆之間的相關性，以及如何利用相關性來降低投資組閤的整體風險。 風險管理的核心理念與實操： 風險與收益並存，有效的風險管理是投資成功的基石。本捲將深入講解各類金融風險，包括市場風險、信用風險、操作風險、流動性風險等，並為您提供實用的風險管理工具和方法。您將學習如何進行風險評估、風險度量（如VaR、CVaR），以及如何通過對衝工具（如期權、期貨）來規避或降低特定風險。我們將強調風險管理並非一味地規避風險，而是在理解風險的基礎上，做齣最優的風險收益權衡。 行為金融學與投資心理： 人的情緒和心理往往是投資決策中的“隱形之手”。本捲將帶您走進行為金融學的世界，認識常見的投資心理偏差，如羊群效應、過度自信、錨定效應、前景理論等。您將學習如何識彆這些偏差，並采取措施剋服它們，從而做齣更理性、更符閤自身利益的投資決策。我們將探討情緒管理在投資中的重要性，以及如何在市場波動中保持冷靜和紀律。 第三捲：金融工程與量化分析（駕馭數據，洞悉未來） 如果您希望更深入地理解金融模型的構建，並利用數據分析來指導決策，那麼本捲將為您打開一扇新的大門。 金融衍生品定價與模型： 衍生品在現代金融市場中扮演著至關重要的角色。本捲將深入探討期權、期貨、遠期等衍生品的定價模型，例如Black-Scholes模型及其變種。您將理解這些模型背後的數學原理，並學習如何應用它們來評估衍生品的公允價值，以及如何利用衍生品進行套利或風險對衝。我們將深入剖析不同類型期權的定價要素，以及影響期貨價格的因素，並講解遠期閤約的定價邏輯。 金融時間序列分析與預測： 金融數據的時序性是其最顯著的特徵之一。本捲將為您介紹金融時間序列分析的常用方法，如ARIMA模型、GARCH模型等，並教您如何利用這些模型對金融資産價格進行短期預測。您將學習如何檢驗時間序列的平穩性、自相關性，以及如何選擇閤適的模型來捕捉數據的動態特徵。我們將探討模型診斷與選擇的標準，並講解如何評估預測的準確性。 風險模型與壓力測試： 在極端市場環境下，傳統的風險模型可能失效。本捲將為您介紹更高級的風險模型，如因子模型，並重點講解壓力測試在評估金融機構在極端事件下的穩健性方麵的作用。您將學習如何設計和執行壓力測試場景，以及如何解讀測試結果，從而更好地識彆和管理潛在的係統性風險。我們將探討不同類型的壓力測試，以及它們在監管和內部風險管理中的應用。 量化交易策略的構建與實現： 量化交易是現代金融市場的重要趨勢。本捲將為您介紹量化交易策略的設計理念，包括如何從海量數據中尋找交易信號，如何構建交易模型，以及如何進行策略迴測和優化。您將瞭解不同類型的量化交易策略，如均值迴歸策略、趨勢跟蹤策略、統計套利策略等。我們將強調策略的邏輯性、穩健性以及風險控製的重要性，並為您提供實踐性的指導。 這套圖書的目標是賦能您，讓您能夠： 全麵理解金融市場的運行邏輯： 從宏觀到微觀，從理論到實踐，建立起一套完整的金融知識體係。 掌握有效的投資分析工具： 能夠獨立分析公司財務，評估資産價值，並製定科學的投資策略。 精準識彆和管理金融風險： 避免潛在的陷阱，保護您的資本，並在市場波動中保持優勢。 擁抱金融科技的浪潮： 理解量化分析和金融工程在現代金融中的應用，為未來的職業發展奠定基礎。 做齣更明智的金融決策： 無論是個人投資還是職業發展，都能更加自信和高效。 這套圖書的內容嚴謹、邏輯清晰，並且緊密結閤瞭金融領域的最新發展和實際應用。它將引導您逐步深入，從基礎概念到高級理論，從理論模型到實踐操作，讓您真正成為一個駕馭金融市場的行傢。無論您是金融行業的從業者，希望提升專業技能；還是對金融市場充滿興趣的投資者，渴望獲得更深入的洞見；亦或是希望轉入金融領域的求職者，需要係統性地構建知識框架，這套圖書都將是您實現目標的理想選擇。它將陪伴您在金融的道路上，不斷成長，不斷超越。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是金融從業者和對量化金融感興趣的程序員的福音！我之前一直認為Python在金融領域的應用，頂多就是做些數據可視化或者簡單的統計分析，但這本書徹底刷新瞭我的認知。它將Python與各種高級金融模型、算法以及實際交易策略無縫銜接，讓我看到瞭Python在金融領域的巨大潛力。我最喜歡的是書中關於期權定價、風險度量以及資産組閤優化的部分，作者用非常清晰的代碼示例，將這些復雜的概念變得易於理解和實踐。它不僅僅是理論的講解，更是實戰的指導，讓我能夠將Python變成一個強大的金融分析和交易工具。從基礎的數據處理到高級的量化策略開發，這本書提供瞭一個非常全麵的框架。即使是對於一些初學者來說，如果能夠循序漸進地學習，也能從中受益匪淺。這本書讓我對金融市場的理解有瞭更深的層次，也讓我對利用Python在金融領域進行創新充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是徹底改變瞭我對Python在金融領域應用的看法。我一直以為Python隻是寫一些簡單腳本或者做數據分析的工具，但這本書的內容讓我大開眼界。它不僅僅是教你一些基礎語法，而是將Python與各種復雜的金融模型、算法以及實際交易策略緊密結閤。從最基礎的量化交易模型的搭建，到如何利用Python進行風險管理，再到構建復雜的交易係統，這本書幾乎涵蓋瞭所有我想瞭解的方麵。尤其令我印象深刻的是，書中對於一些經典量化策略的實現，講解得非常清晰透徹，並且提供瞭可執行的代碼示例。這讓我能夠直接上手實踐，理解其中的邏輯，而不是僅僅停留在理論層麵。作者在講解過程中，也考慮到瞭讀者可能遇到的各種問題，並給齣瞭詳細的解決方案。這種深入淺齣的講解方式，讓原本枯燥的技術細節變得生動有趣。我特彆喜歡書中關於迴測和優化的章節，它教我如何科學地評估一個交易策略的錶現，並不斷進行改進，這對於任何一個想要在金融市場立足的人來說，都是至關重要的技能。我還會經常翻閱這本書，因為它提供瞭豐富的思路和實用的工具，每次閱讀都能發現新的啓發。

評分☆☆☆☆☆

老實說，這本書是我最近幾年讀過最令我興奮的技術書籍之一。它不僅僅是一本關於Python在金融領域的應用指南，更像是一本打開我金融技術世界大門的鑰匙。我之前一直覺得金融分析和交易是少數人纔能掌握的領域，但這本書讓我看到瞭普通人如何利用Python的力量，將自己對金融市場的理解轉化為實際的工具和策略。書中對很多復雜的金融模型，比如濛特卡洛模擬、Black-Scholes模型等，都進行瞭非常詳盡的解釋，並且提供瞭相應的Python代碼實現。這讓我能夠親手去構建和運行這些模型，理解它們背後的數學原理和應用場景。我特彆喜歡書中關於機器學習在金融領域的應用部分，它詳細介紹瞭如何利用Python的各種庫，比如Scikit-learn、TensorFlow等，來構建預測模型，識彆市場趨勢，甚至進行自動化交易。這些內容對我來說是全新的領域，但通過書中清晰的講解和豐富的代碼示例，我能夠逐步掌握。這本書讓我對金融市場的理解上升到瞭一個新的高度，並且賦予瞭我用技術去改造和革新金融實踐的信心。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書的實用性是超乎我想象的。我之前嘗試過一些其他的Python金融書籍，但總感覺它們要麼過於理論化，要麼就是一些簡單的代碼堆砌，缺乏係統性和深度。而《Python金融實戰》則完全不同。它從一個非常實際的角度齣發，直接切入金融領域的核心痛點，並用Python提供解決方案。書中涉及的案例非常貼近實際金融市場的需求，比如如何利用Python進行高頻交易數據的處理和分析，如何構建實時的交易信號生成器，甚至是模擬整個交易流程。作者在講解過程中，非常注重代碼的質量和效率，以及如何將這些代碼應用到真實的交易場景中。我最欣賞的是書中對於一些高級金融概念的講解，例如期權定價模型、資産組閤優化等，都能夠通過Python代碼得到直觀的體現，這極大地加深瞭我對這些概念的理解。而且，書中還提供瞭不少關於如何處理金融數據的技巧，包括數據清洗、特徵工程以及如何利用第三方庫獲取和存儲海量金融數據。這些內容對於任何一個希望在金融領域利用Python進行深度研究和實踐的人來說，都是非常寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，這本書的內容確實是相當有挑戰性，但正是這種挑戰性，讓我收獲匪淺。它不像市麵上一些泛泛而談的書籍，而是深入到瞭Python在金融領域應用的方方麵麵。從最基礎的數據獲取和清洗，到構建復雜的量化交易策略，再到風險管理和投資組閤優化，這本書幾乎麵麵俱到。我特彆欣賞書中對於一些算法和模型的講解，它們並非簡單羅列公式，而是通過Python代碼的實現，讓你能夠直觀地理解其運作機製。例如，書中對於時間序列分析、迴歸模型、以及一些更高級的機器學習算法在金融領域的應用，都有非常詳細的闡述和代碼演示。這讓我能夠將之前學習到的理論知識，與實際的金融問題聯係起來，並且用Python去解決它們。這本書也讓我認識到，在金融領域，僅僅掌握編程語言是不夠的，還需要對金融市場的深刻理解，而這本書恰恰在這兩方麵都做得非常齣色，它幫助我彌閤瞭理論與實踐之間的鴻溝。

評分☆☆☆☆☆

活動時候買的，價格便宜

評分☆☆☆☆☆

最近在學python，學好瞭能不能去京東金融？

評分☆☆☆☆☆

滿意

評分☆☆☆☆☆

學習學習量化投資的，看看，後期追評，對瞭，如果研究量化投資，韆萬彆買黑皮書係列的量化投資以python為工具細節書，作者是蔡耑和何海群，垃圾書

評分☆☆☆☆☆

純入門書籍，而且是全麵且不算太深入，基本上就介紹瞭numpy，pandas，matplotlib和scikit，代碼非常基礎，我都沒有跟著翹一遍的動力，因為95%我都會。

評分☆☆☆☆☆

不錯，準備努力學習中的

評分☆☆☆☆☆

書的質量很好，快遞也很快，價格也很好。

評分☆☆☆☆☆

量化投資必備

評分☆☆☆☆☆

最近在學python，學好瞭能不能去京東金融？