基于python的金融分析,金融工程学python

　　基于python的金融分析,金融工程学python

　　第1部分导言

　　第1章Python 2概述

　　1.1 Python 3的定义和比较优势

　　Python 3简介

　　1 . 1 . 2 Python 4的比较优势

　　1.2 python之父-mldjd5

　　1.

　　第1部分导言

　　第1章Python 2概述

　　1.1 Python 3的定义和比较优势

　　Python 3简介

　　1 . 1 . 2 Python 4的比较优势

　　1.2 python之父-mldjd5

　　1.3 Python 7的发展历史和常用版本

　　1.4 python 8的安装

　　独立安装8

　　集成安装8

　　1.4.3安装并启动Anaconda 9

　　Spyder的界面12

　　1.5学习Python的方法论13

　　1.5.1学习态度

　　学习的原则

　　学习方法14

　　1.6获取财务数据15

　　161万风15

　　同花顺15

　　1.6.3 CCER经济和金融数据库

　　1.6.4国家泰安经济金融研究数据库16

　　1.7摘要16

　　1.8扩展阅读16

　　第2章展示了Python与金融相结合的基础知识

　　操作17

　　2.1 Python 18中金融变量的赋值

　　2.2 Python 18的数据类型

　　2.2.1整数19

　　浮点类型19

　　复数20

　　字符串20

　　2.3 Python的数据结构23

　　元组23

　　列表25

　　组件28

　　字典30

　　2.4 Python 33的操作符号

　　2.4.1基本算术运算符号33

　　关系运算符36

　　2.4.3赋值运算符37

　　2.4.4会员运营商

　　2.5 Python 39的主要内置函数

　　2.6自定义功能43

　　使用定义语法43

　　2.6.2使用函数44

　　2.7 Python的语句44

　　条件语句44

　　2.7.2通告声明46

　　2.7.3条件语句和循环语句的组合48

　　2.8模块导入和数学模块49

　　2.8.1模块导入的几种方法50

　　数学模块51

　　2.9摘要53

　　2.10扩展读数53

　　第二部分基本条款

　　第3章用财务场景演示了NumPy。

　　模块56的操作

　　3.1从一个投资案例开始57

　　3.2 n维数组58

　　3.2.1阵列的结构

　　3.2.2阵列的方便生成60

　　3.3数组的索引、切片和排序63

　　索引63

　　切片64

　　分类64

　　3.4阵列的相关操作65

　　3.4.1数组内的操作65

　　3.4.2阵列之间的操作69

　　矩阵72的操作

　　3.5通过NumPy 74生成随机数

　　3.5.1主要统计分布74

　　主要功能80

　　相关实例82

　　3.6摘要85

　　3.7扩展阅读86

　　第四章用金融时间序列演示熊猫。

　　模块87的操作

　　4.1熊猫的数据结构88

　　顺序88

　　数据框90

　　4.1.3导入并直接生成外部数据。

　　数据框91

　　4.2阵列盒93的可视化

　　4.2.1中文字体的可视化93

　　4.2.2数据框可视化的功能和参数94

　　4.2.3示例95

　　4.3数据框内的操作96

　　4.3.1描述数据帧的基本属性96

　　4.3.2数据帧的索引和截取98

　　4.3.3数据帧分类100

　　4.3.4数据框的更改102

　　4.4数据帧之间的操作105

　　4.4.1生成两个新的数据帧105

　　4.4.2函数concat 106的应用

　　4.4.3合并功能的使用108

　　4.4.4功能join 109的应用

　　4.5阵列盒的主要统计功能109

　　4.5.1静态统计功能

　　4.5.2移动窗口和动态统计功能114

　　4.6概述117

　　4.7扩展阅读117

　　第5章用金融场景演示Matplotlib。

　　模块的操作118

　　5.1基本功能119

　　5.2图表122

　　5.2.1单曲线图123

　　5.2.2多图形绘制124

　　5.3直方图126

　　5.3.1单个样本的直方图126

　　5.3.2多个样本的直方图128

　　5.4条形图129

　　5.4.1垂直条形图130

　　5.4.2水平条形图132

　　5.5散点图133

　　5.6饼图136

　　5.7摘要138

　　5.8扩展阅读138

　　第6章演示了SciPy等。结合金融场景。

　　模块的操作139

　　6.1 SciPy模块140

　　6.1.1求积分141

　　插值方法142

　　求解方程144

　　6.1.4解决方案146

　　6.1.5统计功能

　　6.2 stats模型模块156

　　6.3波动率模型和arch模块159

　　6.3.1估计的波动性159

　　6.3.2拱形模型160

　　6.3.3 GARCH模型161

　　拱形模块163

　　6.4日期时间模块167

　　6.4.1创建时间对象168

　　6.4.2访问时间对象的属性169

　　6.4.3时间对象的操作

　　6.5摘要171

　　6.6扩展阅读171

　　第三部分：改进。

　　第7章使用Python分析利率和债券174

　　7.1利率体系175

　　7.1.1中央银行的利率

　　7.1.2金融机构利率

　　金融市场利率179

　　7.2债券市场182

　　7.2.1债券交易场所183

　　7.2.2债券的种类185

　　7.3利率的衡量188

　　7.3.1利率复利的频率189

　　7.3.2连续复利192

　　7.3.3零利率194

　　7.4债券定价和债券收益率195

　　7.4.1债券的核心要素195

　　7.4.2基于单一贴现率的债券定价195

　　7.4.3债券到期收益率196

　　7.4.4基于不同期限贴现率的债券

　　定价197

　　7.4.5通过试片剥离法计算零试片。

　　利率198

　　7.4.6零利率债券定价203

　　7.5远期利率和远期利率协议204

　　7.5.1远期利率204

　　7.5.2远期利率协议207

　　7.6衡量债券利率风险的线性指标—

　　久其211

　　7.6.1麦考莱的持续时间212

　　修订持续时间214

　　7.6.3美元期限217

　　7.7衡量债券利率风险的非线性

　　指数凸性218

　　7.7.1凸面的表达219

　　案件219

　　重要关系220

　　7.8摘要221

　　7.9扩展阅读221

　　第八章用Python分析股票投资222

　　8.1股票市场简介223

　　8.1.1多层次股票市场223

　　8.1.2主要股指

　　8.2股票投资组合228

　　8.2.1投资组合的主要变量229

　　8.2.2投资组合的有效边界235

　　8.2.3资本市场行239

　　8.3资本资产定价模型241

　　8.3.1系统风险和非系统风险241

　　8.3.2模型245的数学表达和应用

　　8.4股价服从的随机过程249

　　8.4.1马尔可夫过程和有效市场假说249

　　8.4.2波普石块的仁慈过程和波普石块的广义仁慈过程251

　　几何布朗运动253

　　8.5投资组合的绩效评估259

　　夏普比率259

　　8.5.2排序比262

　　大气的计算机比率264

　　8.5.4信息比率266

　　8.6摘要268

　　8.7扩展阅读269

　　第九章用Python分析期货套期保值

　　保值270

　　9.1期货市场介绍271

　　9.1.1期货交易所和合约品种271

　　9.1.2股指期货合约的推出275

　　9.1.3国债期货合约的引入277

　　9.1.4参与期货交易的动机279

　　9.2股指期货的套期保值280

　　9.2.1套期保值的类型280

　　9.2.2追加保证金的风险282

　　9.2.3基础风险285

　　9.2.4交叉对冲289

　　9.3国债期货合同的套期保值297

　　9.3.1计息日规则298

　　9.3.2国债报价300

　　9.3.3国债期货的最终价格301

　　9.3.4廉价交割国债期货304

　　9.3.5基于持续时间的套期保值策略307

　　9.4摘要310

　　9.5扩展阅读310

　　第10章使用Python分析期权

　　定价和风险311

　　10.1股股票期权市场介绍312

　　10.1.1权证市场312

　　10.1.2股指期权合约313

　　0.2期权类型和到期时的损益315

　　10.2.1选项的类型和要素315

　　0.2.2买入期权到期时的损益316

　　0.2.3卖出期权到期时的损益318

　　10.2.4卖出-买入平价关系320

　　0.3布莱克-斯科尔斯-默顿323型

　　0.4期权价格和相关变量之间的关系325

　　10.4.1期权价格和基础资产价格

　　关系325

　　0.4.2期权价格和行权价格之间的关系326

　　0.4.3期权价格和波动率之间的关系327

　　10.4.4期权价格和无风险收益率

　　关系328

　　0.4.5期权价格和期权期限之间的关系330

　　0.5衡量期权的风险—希腊字母331

　　10.5.1选项的增量331

　　10.5.2 Gamma 335选项

　　10.5.3选项的339

　　10.5.4 Vega 343的选项

　　10.5.5 Rho 347选项

　　10.6期权的隐含波动率351

　　10.6.1用牛顿迭代法计算隐式

　　波动性351

　　10.6.2使用二分搜索法方法计算蕴涵。

　　波动性353

　　0.7波动率jwdxgz和斜背离355

　　10.7.1波动率jwdxgz 355

　　10.7.2波动率偏离358

　　0.8摘要362

　　10.9扩展阅读362

　　第11章使用Python分析期权交易

　　策略363

　　11.1资本保全法案364

　　11.1.1虚拟案例364

　　11.1.2真实市场案例366

　　1.2单一期权和单一基础资产的策略368

　　11.2.1购买备兑买入期权369

　　11.2.2销售备兑买入期权371

　　11.2.3购买受保护的看跌期权373

　　11.2.4出售受保护的看跌期权375

　　1.2.5战略的时期效益377

　　11.3差价交易策略381

　　11.3.1牛市价差策略381

　　11.3.2熊市价差策略385

　　11.3.3箱传播策略389

　　11.3.4蝴蝶扩散策略392

　　1.4组合策略397

　　11.4.1跨越组合策略397

　　11.4.2顺序组合策略和带组合

　　策略401

　　1.4.3大跨度组合策略404

　　1.5摘要412

　　1.6扩展阅读412

　　第12章使用Python测量风险价值413

　　12.1风险价值概述414

　　12.1.1风险价值的定义414

　　12.1.2使用Python评估风险

　　可视化415

　　2.1.3风险价值的优势和局限性417

　　12.2风险价值的方差-协方差方法418

　　2.2.1方差-协方差法介绍418

　　案件420

　　2.3风险价值的历史模拟方法423

　　12.3.1历史模拟方法介绍423

　　案件425

　　12.4蒙特卡罗模拟方法428

　　12.4.1蒙特卡洛模拟简介428

　　案件430

　　2.5回顾性检查、压力测试和压力风险

　　价值434

　　12.5.1追溯检查434

　　压力测试437

　　压力风险值439

　　12.5.4比较不同方法计算的风险。

　　价值443

　　2.6摘要443

　　12.7延伸阅读443

　　附言445