第 1章 Python基礎編程的金融案例 1
1.1 數據結構之元組—以科創闆股票為分析對象 2
1.2 數據結構之列錶—以全球股票指數為分析對象 6
1.3 數據結構之集閤—以股票類型為分析對象 10
1.4 數據結構之字典—以人民幣匯率為分析對象 13
1.5 基本算術運算—以交通銀行股票為分析對象 16
1.6 高級賦值運算與成員運算—以中國平安股票為分析對象 19
1.7 關係運算—以四大國有銀行的財務指標為分析對象 22
1.8 Python內置函數—以券商股為分析對象 25
1.9 Python自定義函數和for語句—以市場利率為分析對象 29
1.10 條件語句和循環語句—以全球重要股指為分析對象 32
1.11 math模塊—以保險理賠為分析對象 36
1.12 本章小結 39
第 2章 NumPy模塊編程的金融案例 40
2.1 創建N維數組—以美國納斯達剋的科技股為分析對象 41
2.2 數組索引和切片—以互聯網公司發行的港股為分析對象 45
2.3 數組內部運算（一）—以保險公司股票為分析對象 48
2.4 數組內部運算（二）—以A股指數為分析對象 52
2.5 數組間運算—以中資銀行股為分析對象 55
2.6 矩陣運算（一）—以全球主要股指為分析對象 59
2.7 矩陣運算（二）—以科創闆股票為分析對象 64
2.8 二項分布與幾何分布隨機抽樣—以保險業務為分析對象 68
2.9 正態分布和對數正態分布隨機抽樣—以石油公司股票為分析對象 72
2.10 伽瑪分布和貝塔分布隨機抽樣—以債券違約率與迴收率為分析對象 77
2.11 本章小結 82
第3章 Pandas模塊編程的金融案例 83
3.1 創建序列和數據框—以開放式基金為分析對象 84
3.2 導入外部數據文件和導齣生成數據文件—以Shibor利率為分析對象 88
3.3 數據框可視化—以上證50指數為分析對象 92
3.4 數據框檢索—以滬港通股票為分析對象 98
3.5 數據框缺失值處理—以金磚四國的股票指數為分析對象 102
3.6 數據框拼接—以紐交所上市的央企股票為分析對象 106
3.7 Pandas模塊的統計功能（一）—以QDII基金為分析對象 111
3.8 Pandas模塊的統計功能（二）—以全球大型銀行股票為分析對象 116
3.9 Pandas模塊的統計功能（三）—以創業闆股票為分析對象 121
3.10 移動窗口與動態統計—以全球主要股指為分析對象 128
3.11 本章小結 133
第4章 Matplotlib模塊編程的金融案例 134
4.1 繪製麯綫圖—以住房按揭貸款為分析對象 135
4.2 繪製垂直條狀圖和雙軸圖—以貨幣政策為分析對象 140
4.3 繪製K綫圖—以上證綜指與深證成指為分析對象 145
4.4 繪製直方圖—以同時發行A股和美股的公司股票為分析對象 152
4.5 繪製條形圖—以全球主要股指為分析對象 158
4.6 繪製雷達圖—以四大國有銀行的財務監管指標為分析對象 162
4.7 繪製散點圖—以A股和港股的股指為分析對象 167
4.8 繪製餅圖—以社會融資規模的結構為分析對象 172
4.9 本章小結 177
第5章 SciPy等模塊編程的金融案例 178
5.1 用SciPy模塊運算積分—以上市的車企股票為分析對象 179
5.2 用SciPy模塊計算插值—以Shibor利率為分析對象 184
5.3 用SciPy模塊求解方程組—以中小闆股票為分析對象 190
5.4 用SciPy模塊求解最優值—以投資者效用為分析對象 193
5.5 SciPy模塊的統計功能—以Hibor和Shibor利率為分析對象 198
5.6 用SciPy模塊開展隨機抽樣與統計—以美國金融變量為分析對象 202
5.7 用StatsModels模塊構建迴歸模型—以中國石油股票為分析對象 207
5.8 用arch模塊構建波動率模型—以全球主要股指為分析對象 212
5.9 用datetime模塊處理時間對象—以銀行理財産品為分析對象 220
5.10 本章小結 223
第6章 用Python分析利率與債券的案例 224
6.1 計算不同復利頻次的利息—以定期存款為分析對象 225
6.2 基於單一貼現率的債券定價—以國債為分析對象 229
6.3 基於票息剝離法計算零息利率麯綫—以國債利率為分析對象 233
6.4 基於不同期限零息利率的債券定價—以金融債和地方債為分析對象 238
6.5 遠期利率—以國債為分析對象 241
6.6 遠期利率協議現金流—以Libor遠期利率協議為分析對象 246
6.7 遠期利率協議定價—以Shibor遠期利率協議為分析對象 250
6.8 債券麥考利久期—以利率債為分析對象 254
6.9 債券修正久期和美元久期—以央企債券為分析對象 260
6.10 債券凸性—以地方政府債為分析對象 264
6.11 本章小結 270
第7章 用Python分析股票投資的案例 271
7.1 投資組閤收益率和波動率—以金融股為分析對象 272
7.2 最優投資組閤—以道瓊斯指數成分股為分析對象 278
7.3 資本資産定價模型（一）—以交通銀行A股為分析對象 283
7.4 資本資産定價模型（二）—以美股為分析對象 290
7.5 服從幾何布朗運動的股價模擬—以互聯網公司股票為分析對象 296
7.6 A股與H股套利策略—以招商銀行股票為分析對象 303
7.7 投資組閤績效評估（一）—以公募基金為分析對象 309
7.8 投資組閤績效評估（二）—以QDII基金為分析對象 316
7.9 本章小結 321
第8章 用Python分析期貨套期保值的案例 322
8.1 期貨空頭套期保值—以上證50指數期貨為分析對象 323
8.2 期貨多頭套期保值—以美元兌人民幣期貨閤約為分析對象 328
8.3 最優套保比率和最優閤約數量—以A股股指期貨為分析對象 333
8.4 國債期貨可交割債券轉換因子—以國債為分析對象 341
8.5 國債期貨最廉價交割債券—以國債期貨TS1906閤約為分析對象 346
8.6 基於久期的套期保值策略—以債券和國債期貨為分析對象 351
8.7 本章小結 360
第9章 用Python分析期權交易的案例 361
9.1 期權定價與到期盈虧—以騰訊公司股票期權為分析對象 362
9.2 期權希臘字母—以2隻上證50ETF期權閤約為分析對象 368
9.3 期權對衝策略—以50ETF沽6月2050期權為分析對象 373
9.4 期權隱含波動率—以3隻上證50ETF期權為分析對象 379
9.5 單一期權與基礎資産交易策略—以50ETF期權和基金為分析對象 385
9.6 期權牛市價差策略—以陰極銅期權為分析對象 391
9.7 期權熊市價差策略—以天然橡膠期權為分析對象 396
9.8 期權盒式價差策略—以4隻上證50ETF期權為分析對象 402
9.9 期權蝶式價差策略—以豆粕期權為分析對象 406
9.10 跨式組閤與寬跨式組閤策略—以白糖期權為分析對象 412
9.11 本章小結 419
第 10章 用Python測度風險價值的案例 420
10.1 方差-協方差法—以公募基金重倉股為分析對象 421
10.2 曆史模擬法—以社保基金重倉股為分析對象 427
10.3 濛特卡洛模擬法—以QFII重倉股為分析對象 431
10.4 風險價值模型閤理性檢驗—以保險資金重倉股為分析對象 437
10.5 投資組閤壓力測試—以藍籌股和國債為分析對象 442
10.6 壓力風險價值—以伯剋希爾 哈撒韋公司重倉股為分析對象 448
10.7 本章小結 456
· · · · · · (
收起)
