信息来源：互联网   发布时间：2024-01-04

　　面临这一金融时期的应战，Python是适宜的编程言语和生态体系

　　面临这一金融时期的应战，Python是适宜的编程言语和生态体系。想要片面叙说AI当前和将来在金融中的主要性，需求一整本书的篇幅。不外，大部门AI、ML和DL需求大批的数据，因而不管怎样该当起首把握数据驱动金融学。

　　就法式化买卖来讲，它的劣势是可以克制兽性的缺陷。在买卖中，兽性的缺点是很难被疏忽的，如贪心、恐惊、沉醉等，这些都是障碍不变买卖的身分。法式常常能够克制这些缺陷，从中找出一套好的买卖模子，而且将风险掌握在可承受范畴内，发生使人合意的买卖。别的，法式化买卖也能处理投资人破费大批工夫追踪盘势的近况，以往天天需求破费数小时盯盘，如今只需肯定法式一般运转，就可以够不变地停止买卖。

　　在第2版中，我力争涵盖更多金融相干主题，聚焦于对金融数据科学、算法买卖和计较金融学出格有效的Python手艺。和第1版中一样科技的寄义是甚么，我接纳的是适用办法，完成和图示先于实际细节，凡是将重点放在团体上，而不是某些类、办法大概艰涩难明的函数参数化选项。

　　第二个次要鞭策力是在金融中愈来愈主要的野生智能。愈来愈多的金融机构试牟利用ML和DL算法改进运营，和它们的买卖及投资表示。2018年头，第一本关于“金融机械进修”的专著出书，夸大了这类趋向。毫无疑问科技的寄义是甚么，还会有更多的图书出现。这招致了能够称为“野生智能优先金融学”的征象信息科技新课表解读，用可参数化的ML及DL算法替代传统的金融实际。传统的金融实际能够十分文雅，但在数据驱动、野生智能优先的金融学理论中不再有太大的用途了。

　　金融自己正在进入一个新时期，这一开展有两个次要的鞭策力。起首是根本上一切金融数据都能够编程会见——普通来讲，这类会见是及时的，也是催生“数据驱动金融”的缘故原由。几十年前，大部门买卖大概投资决议计划是由买卖员和投资组合办理人鞭策的，这些人浏览报纸，大概经由过程私自攀谈停止进修。尔后呈现了一些终端，经由过程计较机和电子通讯，将金融数据及时通报到买卖员和投资组合办理人的桌面上科技的寄义是甚么。明天，即便是一分钟发生的海量金融数据，小我私家（大概团队）都没法对付。只要处置速率和计较才能日积月累的机械，才气应对金融数据的容量和速率。这意味着，环球大部门股票买卖量是由算法和计较机驱动的，而不是来自于买卖员。

　　斯文博士也是上海财经大学风险办理校友俱乐部倡议人兼理事长、《上财风险管实际坛》杂志主编、上海财经大学金融风险办理峰会秘书长、上海资产办理行业风险办理同业交换会秘书长，并担当中国群众大学、中南财经政法大学、华东政法大学等多所高校的金融硕士研讨生协作导师或业界导师，还担当群众邮电出书社金融科技图书专家参谋。公然辟表学术论文50余篇，出书著作《基于Python的金融阐发与风险办理》和《中外洋汇衍生品市场研讨》，并荣获群众邮电出书社“2019年度Z具影响力作者”称呼。

　　本书着眼于一系列从业者能够触及的金融实务案例，并分离Python编程给出了高效的处理计划。经由过程浏览本书，读者可以全方位天文解金融市场的运作，深入洞察各种职务背后的事情本领。

　　斯文博士还依托于互联网平台，用时3年多推出了《期权、期货及其他衍消费品（第九版）》视频解说系列（共360讲），累计寓目人次超越百万，并持久努力于提倡和推行Python在金融范畴特别是风险办理范畴的使用。

　　形貌完第2版的根本办法以后，我还必需夸大，这本书既不是引见Python编程，也不是引见普通金融常识的图书。在这两个方面，都有大批超卓的常识滥觞。本书定位于这两个冲动民气的范畴互相穿插的方面，并假定读者有必然的编程（没必要然是Python）和金融布景。这些读者将进修把Python及其生态体系使用于金融范畴的办法。

　　本书引见由Python编写的法式化买卖处理计划信息科技新课表解读。法式化买卖触及多个范畴的专业妙技，单是财经或信息范畴已很难熟习，因而本书供给了一些买卖的看法和办法，让读者能够疾速地切入法式化买卖实操。

　　敬爱的读者，现在你曾经踏上了一条由Python铺设的通往金融殿堂的大道，一起上你会看到很多的“光景”，在此我们给这些“光景”建造一个旅游的导图。

　　斯文，笔名华尔街师长教师，浙江湖州人，经济学博士，中国注册管帐师（CPA），特许金融阐发师（CFA），金融风险办理师（FRM）。今朝在一家金融资产买卖中间担当风险办理部总司理，具有在中外资银行、证券公司、信任公司信息科技新课表解读、金融控股团体等机构十余年的金融与风险办理从业经历。

　　本书将大批利用与各类金融课题相干的实在数据。比方，不单单只是引见本钱资产订价模子CAPM和市场风险系数（贝塔值或β），读者进修怎样操纵实践数据来估量IBM、苹果和沃尔玛等公司的贝塔值，而不单单只是解说用来预算投资组合的收益微风险的数学公式。本书会给出Python法式来从互联网上间接下载及时的买卖数据，机关差别的股票组合，然后计较其收益微风险，包罗在险代价（VaR）。

　　毫无疑问，大大都的编程图书是由计较机专业的传授和专家撰写的。由一名金融学传授撰写本书来引见一门编程言语仿佛非常奇异。实在否则，本书的重点和浩瀚由计较机专家所写的书完整差别科技的寄义是甚么。计较机专家们会把重点放在Python言语自己，而正如本书的书名所示，本书的重点是引见Python在金融范畴的使用。作者期望为读者供给一本将Python与金融严密分离的书。

　　本书聚焦于Python在金融阐发与风险办理方面的使用，全书分为入门篇、根底篇和进步篇，总计12章。在入门篇中，我们对Python做了引见并分离金融案例演示了Python的根本操纵；在根底篇中，我们分离金融案例解说了包罗NumPy信息科技新课表解读、Pandas、Matplotlib、SciPy等Python经常使用的第三方模块的详细使用；在进步篇中信息科技新课表解读，我们具体会商了怎样使用Python阐发利率、债券、股票、期货、期权和风险代价等内容。本书供给244个示例、101张图片，并与中国的金融市场分离，能够作为广阔金融进修者与从业者的进修用书，也合适作为法式员进入金融科技范畴的进修指南。

　　书作为《基于Python的金融阐发与风险办理》一书的配套案例集，整合了源于理想金融市场和一样平常实务事情的88个原创案例，触及308项编程使命，包罗超越6000行的Python代码。本书包括了丰硕多样的金融场景，涵盖利率、汇率、债券、股票、基金、远期、股指期货信息科技新课表解读、外汇期货、国债期货、股票期权、商品期权等金融产物，还触及贸易银行、证券公司、期货公司、保险公司、信任公司、资产办理公司、基金办理公司、金融控股公司等各范例的金融机构，既引见了包罗我国在内的新兴市场，又引见了西欧成熟的金融市场，包括金融实务中能够触及Python编程的各类场景。

　　就注释型言语来讲，Python具有超卓的运算服从，也有丰硕的第三方类库，在很多使用范畴都有超卓的处理计划，是一款值得各人进修的法式设想言语。

　　本书第2版更多的是一次晋级，而非更新。比方，这一版增长了关于算法买卖的一全部部门（第4部门）。这一主题近来在金融业变得相称主要，在散户中也很受欢送。本版还增长了一个入门部门（第2部门），引见Python根本编程和数据阐发，这些常识将为本书的后续几个部门奠基根底。另1方面，初版的某些章节完整删除。比方，关于Web手艺和对应库（如Flask）的部门删除，由于如今曾经有特地引见这些常识的图书。

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