正版 Python金融实战案例精粹 斯文 人民邮电出版社 978711559898

第 1章 Python基础编程的金融案例  1 1.1  数据结构之元组的编程——以科创板的中芯国际股票为案例  2 1.2  数据结构之列表的编程——以全球股票指数为案例  4 1.3  数据结构之集合的编程——以A股、港股和美股为案例  7 1.4  数据结构之字典的编程——以人民币汇率为案例  9 1.5  基本算数运算的编程——以特斯拉股票为案例  11 1.6  高级赋值运算与成员运算的编程——以贵州茅台股票为案例  13 1.7  关系运算的编程——以四大国有银行财务与监管指标为案例  15 1.8  Python内置函数的编程——以券商股为案例  17 1.9  Python自定义函数和for语句的编程——以市场利率为案例  19 1.10 条件语句和循环语句的编程——以全球科技股为案例  22 1.11 math模块的编程——以保险理赔为案例  24 1.12 本章小结  26 第 2章 NumPy模块编程的金融案例  27 2.1  N维数组的编程——以亚洲主要股指为案例  28 2.2  数组索引和切片的编程——以互联网公司港股为案例  30 2.3  数组内运算的编程——以保险公司股票为案例  33 2.4  数组内运算的编程——以上证五大行业指数为案例  35 2.5  数组间运算的编程——以银行股为案例  38 2.6  矩阵运算的编程之一——以全球存托凭证为案例  40 2.7  矩阵运算的编程之二——以国产新能源汽车公司股票为案例  43 2.8  基于二项分布与几何分布随机抽样的编程——以家庭财产保险为案例  45 2.9  基于正态分布和对数正态分布随机抽样的编程——以股票型基金为案例  47 2.10 基于伽马分布和贝塔分布随机抽样的编程——以债券违约率与回收率为案例  51 2.11 现金流模型的编程之一——以新能源汽车项目为案例  54 2.12 现金流模型的编程之二——以芯片项目为案例  56 2.13 现金流模型的编程之三——以住房按揭贷款为案例  59 2.14 本章小结  61 第3章 pandas模块编程的金融案例  63 3.1  创建序列和数据框的编程——以美元汇率为案例  64 3.2 导入外部数据和导出数据的编程——以Euribor为案例  66 3.3  数据框可视化的编程——以科创50指数为案例  69 3.4  数据框检索的编程——以原油价格为案例  73 3.5  数据框缺失值处理的编程——以金砖五国股指为案例  76 3.6  数据框拼接的编程——以纳斯达克上市的中概股为案例  79 3.7  pandas模块统计功能的编程之一——以QDII基金为案例  82 3.8  pandas模块统计功能的编程之二——以美国银行股为案例  86 3.9  pandas模块统计功能的编程之三——以创业板股票为案例  89 3.10 移动窗口与动态统计的编程——以黄金合约为案例  94 3.11 本章小结  98 第4章 Matplotlib模块编程的金融 案例  99 4.1  绘制曲线图的编程——以国债到期收益率为案例  100 4.2  绘制垂直条形图和双轴图的编程——以货币政策为案例  103 4.3  绘制直方图的编程——以同时发行A股和美股的公司股票为案例  107 4.4  绘制条形图的编程——以欧猪四国股指为案例  112 4.5  绘制雷达图的编程——以六大国有银行的财务与监管指标为案例  115 4.6  绘制散点图的编程——以A股和港股的股指为案例  119 4.7  绘制饼图的编程——以全球上市公司股票市值的国家分布为案例  123 4.8  绘制K线图的编程——以沪深300指数与中证500指数为案例  125 4.9  本章小结  129 第5章 SciPy等模块编程的金融案例  130 5.1  SciPy模块积分运算的编程——以全球飞机制造公司股票为案例  131 5.2  SciPy模块插值法的编程——以Maibor为案例  134 5.3  SciPy模块求解方程组的编程——以美国食品饮料公司股票为案例  137 5.4  SciPy模块求解很优值的编程——以家族信托为案例  139 5.5  SciPy模块统计功能的编程——以Hibor为案例  142 5.6  SciPy模块随机抽样的编程——以印度金融变量为案例  145 5.7  statsmodels模块构建回归模型的编程——以中国人寿股票为案例  148 5.8  arch模块构建波动率模型的编程——以全球重要的创业板股指为案例  152 5.9  datetime模块处理时间对象的编程——以银行理财产品为案例  158 5.10 本章小结  160 第6章 利率与汇率的 Python编程 案例  161 6.1  利息测算的编程——以卢布定期存款利息为案例  162 6.2  测算远期利率的编程——以日本国债远期利率为案例  164 6.3  远期利率协议现金流的编程——以Euribor远期利率协议为案例  167 6.4  远期利率协议定价的编程——以Libor远期利率协议为案例  170 6.5  不同币种之间汇兑的编程——以人民币与全球主要货币为案例  173 6.6  汇率三角套利的编程——以英镑、加元和人民币汇率为案例  175 6.7  测算远期汇率的编程——以人民币远期汇率为案例  178 6.8 抵补套利的编程——以欧元、日元、港元和人民币汇率为案例  181 6.9  远期外汇合约定价的编程——以新台币远期外汇合约为案例  185 6.10 本章小结  189 第7章 债券的Python编程案例  190 7.1  单一贴现利率债券定价模型的编程——以国债为案例  191 7.2  不同贴现利率债券定价模型的编程——以地方政府债为案例  193 7.3  运用票息剥离法测算零息利率的编程——以国债收益率为案例  196 7.4  麦考利久期的编程——以政策性金融债为案例  200 7.5  修正久期和美元久期的编程——以央企债券为案例  202 7.6  债券凸性的编程——以中期票据为案例  205 7.7  债券违约概率的编程之一——以国际机构债为案例  208 7.8  债券违约概率的编程之二——以发生违约的债券为案例  211 7.9  本章小结  216 第8章 股票的Python编程案例  217 8.1  股票内在价值的编程之一——以华为公司的股票为案例  218 8.2  股票内在价值的编程之二——以微软公司的股票为案例  220 8.3  投资组合收益率和收益波动率的编程——以白酒股为案例  224 8.4  构建很优投资组合的编程——以道琼斯指数成分股为案例  228 8.5  资本资产定价模型的编程——以宁德时代股票为案例  232 8.6  模拟股价服从几何布朗运动的编程——以券商H股为案例  236 8.7  股票套利策略的编程——以招商银行A股和H股为案例  241 8.8  投资组合绩效评估的编程——以股票型基金为案例  245 8.9  测算卡玛指数的编程——以FOF基金为案例  250 8.10 本章小结  253 第9章 互换的Python编程案例  254 9.1  利率互换现金流的编程——以七天回购利率的利率互换为案例  255 9.2  测算互换利率的编程——以Libor互换合约为案例  258 9.3  利率互换合约定价的编程——以Euribor和Tibor互换为案例  261 9.4  货币互换合约现金流的编程——以3笔不同的货币互换为案例  265 9.5  货币互换定价的编程——以美元兑不同币种的货币互换合约为案例  270 9.6  信用违约互换现金流的编程——以两份信用违约互换合约为案例  277 9.7 互换价差的编程——以评级AA+参考实体的信用违约互换合约为案例  280 9.8  权益互换合约的编程——以沪深300指数权益互换为案例  283 9.9  本章小结  287 第 10章 期货的Python编程案例  288 10.1  期货合约定价的编程——以白银期货合约为案例  289 10.2  期货空头套期保值的编程——以沪深300指数期货为案例  292 10.3  期货多头套期保值的编程——以美元兑人民币期货合约为案例  295 10.4  很优套保比率和很优合约数量的编程——以A股股指期货为案例  298 10.5  滚动套期保值的编程——以中证500股指期货为案例  303 10.6  国债期货可交割债券转换因子的编程——以国债期货TF2109合约为案例  307 10.7  国债期货最廉价交割的编程——以国债期货T2112合约为案例  311 10.8  国债期货套期保值的编程——以利率债投资组合与国债期货为案例  315 10.9  本章小结  321 第 11章 期权定价与风险管理的Python 编程案例  322 11.1  欧式期权定价的编程——以上证50ETF股票期权为案例  323 11.2  美式期权定价的编程——以亚马逊股票期权为案例  327 11.3  欧式期权希腊字母的编程——以腾讯控股股票期权为案例  331 11.4  美式期权希腊字母的编程——以台积电股票期权为案例  335 11.5  期权风险对冲的编程——以沪深300ETF沽9月5500期权为案例  340 11.6  期权隐含波动率的编程——以沪深300股指期权为案例  345 11.7  运用期权构造保本理财产品的编程——以上证50ETF期权和国开债为案例  348 11.8  备兑看涨期权与保护看跌期权的编程——以沪深300ETF期权和华泰柏瑞沪深300ETF基金为案例  352 11.9  本章小结  356 第 12章 期权策略与延伸运用的Python 编程案例  357 12.1  期权牛市价差策略的编程——以玉米期权为案例  358 12.2  期权熊市价差策略的编程——以甲醇期权为案例  361 12.3  期权蝶式价差策略的编程——以原油期权为案例  364 12.4  期权日历价差策略的编程——以沪深300股指期权合约为案例  368 12.5  跨式组合与宽跨式组合策略的编程——以黄金期权为案例  372 12.6  默顿模型的编程——以美国国际集团为案例  376 12.7  可转换债券定价的编程——以上银转债为案例  380 12.8  欧式期货期权定价的编程——以铜期权为案例  386 12.9  美式期货期权定价的编程——以铁矿石期权为案例  389 12.10 利率期权定价的编程——以Libor和Euribor期权为案例  393 12.11 利率互换期权定价的编程——以Shibor互换期权为案例  400 12.12 本章小结  405 第 13章 风险价值的Python编程案例  406 13.1  方差-协方差法测度风险价值的编程——以QFII重仓股为案例  407 13.2  历史模拟法测度风险价值的编程——以基金重仓股为案例  411 13.3  蒙特卡罗模拟法测度风险价值的编程——以社保重仓股为案例  413 13.4 风险价值模型检验的编程——以阳光私募基金重仓股为案例  417 13.5  投资组合压力测试的编程——以蓝筹股与利率债为案例  421 13.6  信用风险价值的编程——以AAA评级债券投资组合为案例  425 13.7  压力风险价值的编程——以伯克希尔 哈撒韦公司重仓股为案例  428 13.8  本章小结  434

斯文，浙江湖州人，经济学博士，注册会计师（CPA）、特许金融分析师（CFA）、金融风险管理师（FRM）。目前在一家交易所担任风险管理部总经理，拥有在中外资银行及证券公司、信托公司、金融控股集团等机构超过 17 年的金融与风险管理从业经历。 斯文博士担任中国人民大学、上海财经大学、中南财经政法大学、华东政法大学等高校的硕士研究生合作导师或业界导师；公开发表学术论文 50 余篇，出版了《基于Python 的金融分析与风险管理（第 2 版）》《Python 金融实战案例精粹》等多本金融科技图书。 斯文博士还曾为中国工商银行、中国人民保险集团等金融机构以及中国人民大学、浙江大学、上海财经大学、中南财经政法大学等近 10 所高校讲授 Python 在金融领域的实战，并参与发起“上财杯”风险管理与 Python 编程实战大赛，致力于推进金融的数智化。

如果金融人士需要一种编程语言作为量化分析工具，那就是 Python。然而众多金融人 士不是专业的程序员，要想娴熟地应用 Python，路径就是实战，本书正是为实战而著。全书 119 个案例带来的不仅是对 Python 的编程运用，而且是对金融的独到理解，因此本书非常值得一读。 ——康国君 永诚财产保险股份有限公司常务副总裁、首席风险官、合规负责人 永诚保险资产管理公司董事长 这是一本难得一见的好书。从宏观层面而言，本书将助推我国金融行业的数智化转型； 就微观层面而论，本书将帮助金融从业者从定性分析转为定量分析，实现职业生涯的跨跃。 ——王海平 信达期货有限公司副总经理、原首席技术官 本书短期内得以升级，足见其受欢迎程度。这不仅是因为 Python 在金融领域的运用日益广泛，更重要的是作者凭借深厚的理论功底、丰富的从业经历和优秀的驾驭能力，构建了 Python 金融实战场景应用体系。本书覆盖面广、实用性强、体验感佳，值得深入 研究与阅读。 ——徐其瑞 中信银行国际（中国）有限公司总行行长助理兼风险管理部总经理 主观投资的对岸是客观投资，世间并不存在纯粹的客观投资方法。借助量化工具开展投资，其特色是运用计算机、大数据、概率统计等工具，试图发现价格在某个维度上的统计规律，并逼近价格运动的因果关系，熟练掌握计算机编程语言恰好是与价格规律发起对话的前提。本书结合不同角色、不同金融场景下的实战案例，由浅入深地讲解如何运用 Python 进行有效的金融数据分析，简洁清晰地阐释了如何运用Python实现金融策略与建模。 ——邹伟 长江证券股份有限公司证券投资部总经理

本书作为《基于 Python 的金融分析与风险管理（第2版）》一书的姊妹篇，整合了源于现实金融市场和日常实务的119个原创案例，涉及403项编程任务。本书囊括了丰富多样的金融场景，涵盖利率、汇率、债券、股票、基金、信托、资管、远期、互换、期货、期权等金融产品，还涉及商业银行、证券公司、期货公司、保险公司、信托公司、资产管理公司、基金管理公司、金融控股公司等不同业态的金融机构，尽可能覆盖金融实战中涉及Python编程的各种场景。 本书着眼于从业者可能涉及的金融实战案例，并结合具体的职场角色给出了基于Python的高性能解决方案。通过阅读本书，读者能够全方位地了解金融市场的运作，深刻洞察处理各类金融工作的实战技能。

本书是《基于Python的金融分析与风险管理（第 2 版）》的姊妹篇，致力于为金融领域的从业者及高校师生打造基于 Python 的高性能解决方案。 作者精心整合了源于现实金融市场和日常实务工作的100多个原创案例，涉及400多项编程任务及相关的编程示例。本书还提供配套资源（如源数据、配套彩图和PPT讲稿）帮助读者改善阅读体验。 如果你是打算投身金融领域的新手或在校学生，本书就是你了解金融业务的一扇窗；如果你是希望拥抱Python变身金融科技达人的职场老手，本书将成为你爱不释手的修炼秘笈。