基于PYTHON的金融分析与风险管理+2

内容简介

Python是一门开源的编程语言，凭借其易学和灵活的特点，得到了越来越多人的认可和青睐。它在金融领域也有着好的应用现状和前景。 本书聚焦于Python在金融分析与风险管理的应用，全书分为入门篇、基础篇和提高篇，共12章。入门篇对Python做了介绍并结合金融场景演示了Python的基本操作；基础篇结合金融场景，讲解NumPy、Pandas、Matplotlib、SciPy等Python模块的具体运用；提高篇详细讨论运用Python分析利率、债券、股票、期货、期权以及风险价值等内容。 本书是专注于Python在金融领域运用的普及性读物，作者斯文博士在金融与风险管理方面有着深厚的积累，同时也有着丰富的编程经验，一直致力于倡导和推广Python在金融领域的运用。 本书适合想要掌握Python应用的金融学习者、金融从业者阅读，也适合想要转行到金融领域的程序员以及对Python在金融领域的实践应用感兴趣的人士阅读，并且不要求读者有Python编程基础。

目录

第 1部分　入门篇



第　1章 Python概览　2

1.1　Python的定义与比较优势　3

1.1.1　Python简介　3

1.1.2　Python的比较优势　4

1.2　Python之父—吉多·范罗苏姆　5

1.3　Python的演进历史和常用版本　7

1.4　Python的安装　8

1.4.1　单独安装　8

1.4.2　集成安装　8

1.4.3　安装并启动Anaconda　9

1.4.4　Spyder的界面　12

1.5　学习Python的方法论　13

1.5.1　学习的态度　13

1.5.2　学习的原则　13

1.5.3　学习的方法　14

1.6　金融数据的获取　15

1.6.1　万得（Wind）　15

1.6.2　同花顺　15

1.6.3　CCER经济金融数据库　15

1.6.4　国泰安经济金融研究数据库　16

1.7　小结　16

1.8　拓展阅读　16

第　2章 结合金融演示Python的基本

操作　17

2.1　金融变量在Python中的赋值　18

2.2　Python的数据类型　18

2.2.1　整型　19

2.2.2　浮点型　19

2.2.3　复数　20

2.2.4　字符串　20

2.3　Python的数据结构　23

2.3.1　元组　23

2.3.2　列表　25

2.3.3　集合　28

2.3.4　字典　30

2.4　Python的运算符号　33

2.4.1　基本算术运算符号　33

2.4.2　关系运算符号　36

2.4.3　赋值运算符号　37

2.4.4　成员运算符号　38

2.5　Python的主要内置函数　39

2.6　自定义函数　43

2.6.1　运用def语法　43

2.6.2　运用lambda函数　44

2.7　Python的语句　44

2.7.1　条件语句　44

2.7.2　循环语句　46

2.7.3　条件语句和循环语句结合　48

2.8　模块的导入与math模块　49

2.8.1　模块导入的若干种方法　50

2.8.2　math模块　51

2.9　小结　53

2.10　拓展阅读　53



第　2部分 基础篇



第3章　结合金融场景演示NumPy

模块的操作　56

3.1　从一个投资案例讲起　57

3.2　N维数组　58

3.2.1　数组的结构　58

3.2.2　数组的便捷生成　60

3.3　数组的索引、切片和排序　63

3.3.1　索引　63

3.3.2　切片　64

3.3.3　排序　64

3.4　数组的相关运算　65

3.4.1　数组内的运算　65

3.4.2　数组间的运算　69

3.4.3　矩阵的操作　72

3.5　通过NumPy生成随机数　74

3.5.1　主要的统计分布　74

3.5.2　主要函数　80

3.5.3　相关示例　82

3.6　小结　85

3.7　拓展阅读　86

第4章　结合金融时间序列演示Pandas

模块的操作　87

4.1　Pandas的数据结构　88

4.1.1　序列　88

4.1.2　数据框　90

4.1.3　外部数据导入并直接生成

数据框　91

4.2　数组框的可视化　93

4.2.1　中文字体的可视化　93

4.2.2　数据框可视化的函数与参数　94

4.2.3　一个示例　95