《Python金融實戰》是2020年3月人民郵電出版社出版的圖書，作者是[美]Yuxing Yan 嚴玉星。
基本介紹
- 中文名：Python金融實戰
- 作者：[美]Yuxing Yan 嚴玉星
- 出版時間：2020年3月
- 出版社：人民郵電出版社
- 頁數：320 頁
- ISBN：9787115457073
- 定價：79 元
- 開本：16 開
- 裝幀：平裝
內容簡介,圖書目錄,
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了廣泛而迅速的套用，並且成為越來越多專業人士首 選的程式語言之一。
本書通過12章內容介紹了Python在金融領域的套用，從Python的安裝、基礎語法，再到一系列簡單的編程示例，本書循序漸進地引導讀者學習Python。同時，本書還結合Python的各個模組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，深度揭示了Python在金融行業中的套用技巧。
本書適合金融、會計等相關專業的高校師生閱讀，也適合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。
圖書目錄
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啟動Python 4
1.4.2 從Python命令行啟動Python 5
1.4.3 從DOS視窗啟動Python 6
1.5 如何退出Python 7
1.6 錯誤提示 7
1.7 Python語言是區分大小寫的 8
1.8 變數的初始化 8
1.9 尋找線上幫助 9
1.10 查找學習手冊和教程 10
1.11 如何找出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 變數的賦值及顯示 15
2.2 錯誤提示 15
2.3 不能調用沒有賦值的變數 16
2.4 選擇有意義的變數名 16
2.5 使用dir( )來查找變數和函式 17
2.6 刪除或取消變數 17
2.7 基本數學運算：加、減、乘、除 18
2.8 冪函式、取整和餘數函式 19
2.9 一個真正的冪函式 20
2.10 選擇合適的數值精度 21
2.11 找出某個內置函式的詳細信息 22
2.12 列出所有內置函式 22
2.13 導入數學模組 23
2.14 、e、對數和指數函式 24
2.15 import math與from math import*的區別 24
2.16 一些常用的函式 25
2.16.1 print( )函式 25
2.16.2 type( )函式 26
2.16.3 下劃線_ 26
2.16.4 結合兩個字元串 26
2.16.5 將小寫字元變成大寫字元的函式：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函式 33
3.2 函式的輸入參數及它們的預設值 33
3.3 縮進格式在Python編程中到關重要 34
3.4 檢查自己編寫的函式是否存在 35
3.5 在Python編輯器里定義函式 35
3.6 利用import( )在Python編輯器里激活自己編寫的函式 36
3.7 使用Python編輯器調試程式 37
3.8 調用pv_f( )函式的兩種方法 37
3.9 生成自製的模組 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( )函式的信息 40
3.12 條件函式：if( ) 41
3.13 計算年金 41
3.14 利率換算 42
3.15 連續複利利率 44
3.16 數據類型：列表 45
3.17 淨現值和淨現值法則 45
3.18 投資回收期和投資回收期法則 47
3.19 內部收益率和內部收益率法則 47
3.20 顯示在某個下的指定檔案 49
3.21 用Python編寫一個專業金融計算器 49
3.22 將我們的加到Python的路徑上 50
3.23 小結 52
練習題 52
第4章 編寫Python程式計算看漲期權價格 56
4.1 用空殼法編寫一個程式 57
4.2 用注釋法編寫一個程式 59
4.3 使用和調試他人編寫的程式 61
4.4 小結 61
練習題 61
第5章 模組簡介 64
5.1 什麼是模組 64
5.2 導入模組 65
5.2.1 為導入的模組取個簡稱 66
5.2.2 顯示模組里的所有函式 66
5.2.3 比較import math和from math import * 67
5.2.4 刪除已經導入的模組 67
5.2.5 導入幾個指定的函式 68
5.2.6 找出所有的內置模組 69
5.2.7 找出所有可用的模組 69
5.2.8 找到一個已安裝的模組的位置 71
5.2.9 有關模組的更多信息 72
5.2.10 查找某個未安裝的模組 72
5.3 模組之間的相互依賴性 73
5.4 小結 74
練習題 75
第6章 NumPy和SciPy模組簡介 76
6.1 安裝NumPy和SciPy模組 77
6.2 從Anaconda啟動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包含的所有函式 82
6.4 關於某個函式的詳細信息 83
6.5 理解列表數據類型 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( )函式 87
6.10 遍歷數組的循環語句 87
6.11 使用與模組相關的幫助 87
6.12 SciPy的一系列子函式包 88
6.13 累積標準常態分配 89
6.14 與數組相關的邏輯關係 90
6.15 SciPy的統計子模組（stats） 90
6.16 SciPy模組的插值方法 91
6.17 使用SciPy求解線性方程 92
6.18 利用種子（seed）生成可重複的隨機數 93
6.19 在導入的模組里查找函式 94
6.20 最佳化算法簡介 95
6.21 線性回歸和資本資產定價模型（CAPM） 95
6.22 從文本檔案(.txt)輸入數據：loadtxt( )和getfromtxt( )函式 96
6.23 獨立安裝NumPy模組 97
6.24 數據類型簡介 97
6.25 小結 98
練習題 98
第7章 用matplotlib模組繪製與金融相關的圖形 101
7.1 通過ActivePython安裝matplotlib模組 102
7.2 通過Anaconda安裝matplotlib模組 103
7.3 matplotlib模組簡介 103
7.4 了解簡單利率和複利利率 106
7.5 為圖形添加文字 107
7.6 杜邦等式的圖示 109
7.7 淨現值圖示曲線 110
7.7.1 有效地使用顏色 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合風險 117
7.10 從雅虎財經網站下載歷史價格數據 119
7.10.1 用直方圖顯示收益率分布 120
7.10.2 比較單只股票的收益和市場收益 122
7.11 了解現金的時間價值 124
7.12 用燭台圖展示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 保存圖形檔案 132
7.15 比較個股的表現 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模組 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模組 140
8.1.1 在Anaconda命令提示符下啟動Python 140
8.1.2 使用DOS視窗啟動Python 141
8.1.3 使用Spyder啟動Python 142
8.2 Pandas和statsmodels模組簡介 143
8.2.1 如何使用Pandas模組 143
8.2.2 statsmodels模組示例 144
8.3 開源數據 145
8.4 用Python代碼輸入數據 147
8.4.1 從剪貼簿輸入數據 147
8.4.2 從雅虎財經網站下載歷史價格數據 147
8.4.3 從txt檔案輸入數據 148
8.4.4 從Excel檔案輸入數據 149
8.4.5 從csv檔案輸入數據 150
8.4.6 從網頁下載數據 150
8.4.7 從MATLAB數據檔案輸入數據 152
8.5 幾個重要的函式 152
8.5.1 使用pd.Series( )生成一維時間序列 152
8.5.2 使用日期變數 153
8.5.3 使用DataFrame數據類型 154
8.6 計算回報率 156
8.6.1 從日回報率計算月回報率 157
8.6.2 從日回報率計算年回報率 159
8.7 按日期合併數據集 160
8.8 構建n只股票的投資組合 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 金融研究和實戰的套用舉例 165
8.10.1 基於52周**高價和**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回歸模型 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 構建有效組合邊界 178
8.11.1 估計方差-協方差矩陣 178
8.11.2 最佳化-**小化 181
8.11.3 構建一個**優投資組合 181
8.11.4 構建n只股票的有效組合邊界 183
8.12 插值法簡介 186
8.13 輸出數據到外部檔案 187
8.13.1 輸出數據到一個文本檔案 187
8.13.2 輸出數據到一個二進制檔案 188
8.13.3 從二進制檔案讀取數據 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/損失函式 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 常態分配、標準常態分配和累積標準常態分配 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模組 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合 214
9.8.2 跨式期權組合—具有同樣執行價格的看漲期權和看跌期權的組合 215
9.8.3 日曆套利組合 216
9.8.4 蝶式看漲期權組合 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表示 221
9.12 二叉樹法及其圖形表示 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( )函式簡介 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 測試一個程式的運行時間 247
10.7 二分搜尋的原理 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 蒙特卡羅模擬和期權定價 261
11.1 產生服從標準常態分配的隨機數 262
11.1.1 產生服從（高斯）常態分配的隨機樣本 263
11.1.2 利用種子（seed）生成相同的隨機數 263
11.1.3 產生n個服從常態分配的隨機數 263
11.1.4 常態分配樣本的直方圖 264
11.1.5 對數常態分配的圖形表示 265
11.1.6 產生服從泊松分布的隨機數 266
11.1.7 產生服從均勻分布的隨機數 266
11.2 利用蒙特卡羅模擬計算的近似值 267
11.3 從 只股票中隨機選擇m只 268
11.4 可重複和不可重複的隨機取樣 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 尋找有效的投資組合和有效邊界 276
11.8.1 尋找基於兩隻股票的有效組合及相關係數的影響 276
11.8.2 構建n只股票的有效邊界 281
11.9 算術平均值與幾何平均值 283
11.10 預測長期回報率 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 利用蒙特卡羅模擬給均價期權定價 286
11.12.2 利用蒙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回望式期權的定價 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 檢驗常態分配 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 波動率的微笑曲線和斜度 307
12.8 波動率集聚效應的圖形表示 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 採用改良的garchSim( )函式模擬GARCH(p，q)模型 313
12.10.3 由Glosten、Jagannanthan和
Runkle（1993）提出的GJR_
GARCH模型簡介 315
12.11 小結 319
練習題 319
