隨著金融科技時代的到來，Python在金融領域的影響力已經有目共睹。掌握Python在金融實務中的應用，已經成為金融科技達人們必備的技能之一。本書作為《基於Python的金融分析與風險管理》一書的配套案例集，整合了源于現實金融市場和日常實務工作的88個原創案例，涉及308項程式設計任務，包括超過6000行的Python代碼。

本書囊括了豐富多樣的金融場景，涵蓋利率、匯率、債券、股票、基金、遠期、股指期貨、外匯期貨、國債期貨、股票期權、商品期權等金融產品，還涉及商業銀行、證券公司、期貨公司、保險公司、信託公司、資產管理公司、基金管理公司、金融控股公司等各類型的金融機構，既介紹了包括我國在內的新興市場，又介紹了歐美成熟的金融市場，囊括金融實務中可能涉及Python程式設計的各種場景。本書著眼於一系列從業者可能涉及的金融實務案例，並結合Python程式設計給出了高效的解決方案。通過閱讀本書，讀者能夠全方位地瞭解金融市場的運作，深刻洞察各類職務背後的工作技巧。

斯文

筆名華爾街先生，浙江湖州人，經濟學博士，中國註冊會計師（CPA），特許金融分析師（CFA），金融風險管理師（FRM）。目前在一家金融資產交易中心擔任風險管理部總經理，擁有在中外資銀行、證券公司、信託公司、金融控股集團等機構十餘年的金融與風險管理從業經驗。 斯文博士也是上海財經大學風險管理校友俱樂部發起人兼理事長、《上財風險管理論壇》雜誌主編、上海財經大學金融風險管理峰會秘書長、上海資產管理行業風險管理同業交流會秘書長，並擔任中國人民大學、中南財經政法大學、華東政法大學等多所高校的金融碩士研究生合作導師或業界導師，還擔任人民郵電出版社金融科技圖書專家顧問。公開發表學術論文50餘篇，出版著作《基於Python的金融分析與風險管理》和《中國外匯衍生品市場研究》，並榮獲人民郵電出版社“2019年度最具影響力作者”稱號。 斯文博士還依託于互聯網平臺，歷時3年多推出了《期權、期貨及其他衍生產品（第九版）》視頻講解系列（共360講），累計觀看人次超過百萬，並長期致力於宣導和推廣Python在金融領域尤其是風險管理領域的運用。

第1章  Python基礎程式設計的金融案例 1
1.1  資料結構之元組—以科創板股票為分析物件 2
1.2  資料結構之清單—以全球股票指數為分析物件 6
1.3  資料結構之集合—以股票類型為分析物件 10
1.4  資料結構之字典—以人民幣匯率為分析物件 13
1.5  基本算數運算—以交通銀行股票為分析物件 16
1.6  高級賦值運算與成員運算—以中國平安股票為分析物件 19
1.7  關係運算—以四大國有銀行的財務指標為分析物件 22
1.8  Python內置函數—以券商股為分析物件 25
1.9  Python自訂函數和for語句—以市場利率為分析物件 29
1.10  條件陳述式和迴圈語句—以全球重要股指為分析物件 32
1.11  math模組—以保險理賠為分析物件 36
1.12  本章小結 39
 
第2章  NumPy模組程式設計的金融案例 40
2.1  創建N維陣列—以美國納斯達克的科技股為分析物件 41
2.2  陣列索引和切片—以互聯網公司發行的港股為分析物件 45
2.3  陣列內部運算（一）—以保險公司股票為分析物件 48
2.4  陣列內部運算（二）—以A股指數為分析物件 52
2.5  陣列間運算—以中資銀行股為分析物件 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）—以科創板股票為分析物件 64
2.8  二項分佈與幾何分佈隨機抽樣—以保險業務為分析物件 68
2.9  正態分佈和對數正態分佈隨機抽樣—以石油公司股票為分析物件 72
2.10  伽瑪分佈和貝塔分佈隨機抽樣—以債券違約率與回收率為分析物件 77
2.11  本章小結 82
 
第3章  Pandas模組程式設計的金融案例 83
3.1  創建序列和資料框—以開放式基金為分析物件 84
3.2  導入外部資料檔案和匯出生成資料檔案—以Shibor利率為分析物件 88
3.3  資料框視覺化—以上證50指數為分析物件 92
3.4  資料框檢索—以滬港通股票為分析物件 98
3.5  資料框缺失值處理—以金磚四國的股票指數為分析物件 102
3.6  資料框拼接—以紐交所上市的央企股票為分析物件 106
3.7  Pandas模組的統計功能（一）—以QDII基金為分析物件 111
3.8  Pandas模組的統計功能（二）—以全球大型銀行股票為分析物件 116
3.9  Pandas模組的統計功能（三）—以創業板股票為分析物件 121
3.10  移動視窗與動態統計—以全球主要股指為分析對象 128
3.11  本章小結 133
 
第4章  Matplotlib模組程式設計的金融案例 134
4.1  繪製曲線圖—以住房按揭貸款為分析物件 135
4.2  繪製分隔號狀圖和雙軸圖—以貨幣政策為分析物件 140
4.3  繪製K線圖—以上證綜指與深證成指為分析物件 145
4.4  繪製長條圖—以同時發行A股和美股的公司股票為分析物件 152
4.5  繪製橫條圖—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物件 162
4.7  繪製散點圖—以A股和港股的股指為分析物件 167
4.8  繪製圓形圖—以社會融資規模的結構為分析物件 172
4.9  本章小結 177
 
第5章  SciPy等模組程式設計的金融案例 178
5.1  用SciPy模組運算積分—以上市的車企股票為分析物件 179
5.2  用SciPy模組計算插值—以Shibor利率為分析物件 184
5.3  用SciPy模組求解方程組—以中小板股票為分析物件 190
5.4  用SciPy模組求解□優值—以投資者效用為分析物件 193
5.5  SciPy模組的統計功能—以Hibor和Shibor利率為分析物件 198
5.6  用SciPy模組開展隨機抽樣與統計—以美國金融變數為分析物件 202
5.7  用StatsModels模組構建回歸模型—以中國石油股票為分析物件 207
5.8  用arch模組構建波動率模型—以全球主要股指為分析對象 212
5.9  用datetime模組處理時間物件—以銀行理財產品為分析物件 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  計算不同複利頻次的利息—以定期存款為分析物件 225
6.2  基於單一貼現率的債券定價—以國債為分析物件 229
6.3  基於票息剝離法計算零息利率曲線—以國債利率為分析物件 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物件 238
6.5  遠期利率—以國債為分析物件 241
6.6  遠期利率協議現金流—以Libor遠期利率協定為分析物件 246
6.7  遠期利率協議定價—以Shibor遠期利率協定為分析物件 250
6.8  債券麥考利久期—以利率債為分析物件 254
6.9  債券修正久期和美元久期—以央企債券為分析物件 260
6.10  債券凸性—以地方政府債為分析物件 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  投資組合收益率和波動率—以金融股為分析物件 272
7.2  □優投資組合—以道鐘斯指數成分股為分析物件 278
7.3  資本資產定價模型（一）—以交通銀行A股為分析物件 283
7.4  資本資產定價模型（二）—以美股為分析物件 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物件 296
7.6  A股與H股套利策略—以招商銀行股票為分析物件 303
7.7  投資組合績效評估（一）—以公募基金為分析物件 309
7.8  投資組合績效評估（二）—以QDII基金為分析物件 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指數期貨為分析物件 323
8.2  期貨多頭套期保值—以美元兌人民幣期貨合約為分析物件 328
8.3  最優套保比率和最優合約數量—以A股股指期貨為分析物件 333
8.4  國債期貨可交割債券轉換因數—以國債為分析物件 341
8.5  國債期貨最廉價交割債券—以國債期貨TS1906合約為分析物件 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物件 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物件 362
9.2  期權希臘字母—以2只上證50ETF期權合約為分析物件 368
9.3  期權對沖策略—以50ETF沽6月2050期權為分析物件 373
9.4  期權隱含波動率—以3只上證50ETF期權為分析物件 379
9.5  單一期權與基礎資產交易策略—以50ETF期權和基金為分析物件 385
9.6  期權牛市價差策略—以陰極銅期權為分析物件 391
9.7  期權熊市價差策略—以天然橡膠期權為分析物件 396
9.8  期權盒式價差策略—以4只上證50ETF期權為分析物件 402
9.9  期權蝶式價差策略—以豆粕期權為分析物件 406
9.10  跨式組合與寬跨式組合策略—以白糖期權為分析物件 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物件 421
10.2  歷史模擬法—以社保基金重倉股為分析物件 427
10.3  蒙特卡洛模擬法—以QFII重倉股為分析物件 431
10.4  風險價值模型合理性檢驗—以保險資金重倉股為分析物件 437
10.5  投資組合壓力測試—以藍籌股和國債為分析物件 442
10.6  壓力風險價值—以伯克希爾 哈撒韋公司重倉股為分析物件 448
10.7  本章小結 456