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第1部分 Python与金融3

第1章 为什么将Python用于金融3

1.1 Python是什么3

1.1.1 Python简史5

1.1.2 Python生态系统5

1.1.3 Python用户谱系7

1.1.4科学栈7

1.2金融中的科技9

1.2.1科技开销9

1.2.2作为业务引擎的科技9

1.2.3作为进入门槛的科技和人才9

1.2.4不断提高的速度、频率、数据量10

1.2.5实时分析的兴起11

1.3用于金融的Python12

1.3.1金融和Python语法12

1.3.2 Python的效率和生产率15

1.3.3从原型化到生产19

1.4结语20

1.5延伸阅读20

第2章 基础架构和工具21

2.1 Python部署22

2.1.1 Anaconda22

2.1.2 Python Quant Platform27

2.1.3工具30

2.1.4 Python30

2.1.5 IPython30

2.1.6 Spyder40

2.2结语42

2.3延伸阅读43

第3章 入门示例45

3.1隐含波动率46

3.2蒙特卡洛模拟54

3.2.1纯Python56

3.2.2用NumPy向量化57

3.2.3利用对数欧拉方法实现全向量化59

3.2.4图形化分析60

3.2.5技术分析62

3.3结语67

3.4延伸阅读68

第2部分 金融分析和开发71

第4章 数据类型和结构71

4.1基本数据类型72

4.1.1整数72

4.1.2浮点数73

4.1.3字符串75

4.2基本数据结构77

4.2.1元组77

4.2.2列表78

4.2.3离题：控制结构80

4.2.4离题：函数式编程81

4.2.5字典82

4.2.6集合84

4.3 NumPy数据结构85

4.3.1用Python列表形成数组85

4.3.2常规NumPy数组87

4.3.3结构数组90

4.4代码向量化91

4.5内存布局93

4.6结语95

4.7延伸阅读95

第5章 数据可视化97

5.1二维绘图97

5.1.1一维数据集98

5.1.2二维数据集103

5.1.3其他绘图样式109

5.2金融学图表116

5.3 3D绘图119

5.4结语122

5.5延伸阅读122

第6章 金融时间序列123

6.1 pandas基础124

6.1.1使用DataFrame类的第一步124

6.1.2使用DataFrame类的第二步127

6.1.3基本分析131

6.1.4 Series类134

6.1.5 GroupBy操作135

6.2金融数据136

6.3回归分析142

6.4高频数据150

6.5结语154

6.6延伸阅读154

第7章 输入/输出操作155

7.1 Python基本I/O156

7.1.1将对象写入磁盘156

7.1.2读写文本文件159

7.1.3 SQL数据库160

7.1.4读写NumPy数组162

7.2 Pandas的I/O164

7.2.1 SQL数据库165

7.2.2从SQL到pandas166

7.2.3 CSV文件数据168

7.2.4 Excel文件数据169

7.3 PyTables的快速I/O170

7.3.1使用表170

7.3.2使用压缩表175

7.3.3使用数组176

7.3.4内存外计算177

7.4结语179

7.5延伸阅读180

第8章 高性能的Python181

8.1 Python范型与性能182

8.2内存布局与性能184

8.3并行计算186

8.3.1蒙特卡洛算法186

8.3.2顺序化计算187

8.3.3并行计算188

8.3.4性能比较191

8.4多处理191

8.5动态编译193

8.5.1介绍性示例193

8.5.2二项式期权定价方法195

8.6用Cython进行静态编译199

8.7在GPU上生成随机数201

8.8结语205

8.9延伸阅读205

第9章 数学工具207

9.1逼近法208

9.1.1回归208

9.1.2插值218

9.2凸优化221

9.2.1全局优化222

9.2.2局部优化223

9.2.3有约束优化224

9.3积分226

9.3.1数值积分228

9.3.2通过模拟求取积分228

9.4符号计算229

9.4.1基本知识229

9.4.2方程式230

9.4.3积分231

9.4.4微分232

9.5结语233

9.6延伸阅读233

第10章 推断统计学235

10.1随机数236

10.2模拟241

10.2.1随机变量241

10.2.2随机过程244

10.2.3方差缩减256

10.3估值259

10.3.1欧式期权259

10.3.2美式期权263

10.4风险测度266

10.4.1风险价值266

10.4.2信用价值调整270

10.5结语272

10.6延伸阅读273

第11章 统计学275

11.1正态性检验276

11.1.1基准案例277

11.1.2现实世界的数据284

11.2投资组合优化289

11.2.1数据290

11.2.2基本理论291

11.2.3投资组合优化294

11.2.4有效边界296

11.2.5资本市场线297

11.3主成分分析300

11.3.1 DAX指数和30种成分股301

11.3.2应用PCA301

11.3.3构造PCA指数302

11.4贝叶斯回归305

11.4.1贝叶斯公式305

11.4.2 PyMC3306

11.4.3介绍性示例307

11.4.4真实数据310

11.5结语318

11.6延伸阅读318

第12章 Excel集成321

12.1基本电子表格交互322

12.1.1生成工作簿（.xls）323

12.1.2生成工作簿（.xslx）324

12.1.3从工作簿中读取326

12.1.4使用OpenPyxl328

12.1.5使用pandas读写329

12.2用Python编写Excel脚本332

12.2.1安装DataNitro333

12.2.2使用DataNitro333

12.3 xlwings342

12.4结语342

12.5延伸阅读343

第13章 面向对象和图形用户界面345

13.1面向对象345

13.1.1 Python类基础知识346

13.1.2简单的短期利率类350

13.1.3现金流序列类354

13.2图形用户界面356

13.2.1带GUI的短期利率类356

13.2.2值的更新358

13.2.3带GUI的现金流序列类360

13.3结语362

13.4延伸阅读362

第14章 Web集成365

14.1 Web基础知识366

14.1.1 ftplib366

14.1.2 httplib368

14.1.3 urllib369

14.2 Web图表绘制372

14.2.1静态图表绘制372

14.2.2交互式图表绘制374

14.2.3实时图表绘制375

14.3快速Web应用383

14.3.1交易者的聊天室384

14.3.2数据建模384

14.3.3 Python代码385

14.3.4模板391

14.3.5样式化396

14.4 Web服务397

14.4.1金融模型399

14.4.2实现400

14.5结语406

14.6延伸阅读406

第3部分 衍生品分析库409

第15章 估值框架409

15.1资产定价基本定理409

15.1.1简单示例409

15.1.2一般结果410

15.2风险中立折现412

15.2.1日期建模和处理412

15.2.2固定短期利率413

15.3市场环境415

15.4结语418

15.5延伸阅读419

第16章 金融模型的模拟421

16.1随机数生成422

16.2泛型模拟类423

16.3几何布朗运动427

16.3.1模拟类427

16.3.2用例429

16.4跳跃扩散431

16.4.1模拟类431

16.4.2用例434

16.5平方根扩散435

16.5.1模拟类435

16.5.2用例437

16.6结语438

16.7延伸阅读440

第17章 衍生品估值441

17.1泛型估值类441

17.2欧式行权445

17.3估值类445

17.4美式行权451

17.4.1最小二乘蒙特卡洛方法451

17.4.2估值类453

17.4.3用例454

17.5结语457

17.6延伸阅读458

第18章 投资组合估值459

18.1衍生品头寸460

18.1.1类460

18.1.2用例462

18.2衍生品投资组合463

18.2.1类463

18.2.2用例467

18.3结语472

18.4延伸阅读474

第19章 波动率期权475

19.1 VSTOXX数据476

19.1.1 VSTOXX指数数据476

19.1.2 VSTOXX期货数据477

19.1.3 VSTOXX期权数据479

19.2模型检验480

19.2.1相关市场数据480

19.2.2期权建模481

19.2.3检验过程483

19.3基于VSTOXX的美式期权487

19.3.1期权头寸建模487

19.3.2期权投资组合488

19.4结语489

19.5延伸阅读490

附录A 精选的最佳实践491

附录B 看涨期权类499

附录C 日期和时间503