👍金融分析与管理的新利器:Python的魔力与风险管理👍

🏆一、引言

在当今快速发展的金融世界里,掌握有效的分析工具和风险管理技术已成为金融从业者不可或缺的技能。此时,一本名为《基于Python的金融分析与风险管理(第二版)》的书籍应运而生,它为读者提供了一个全新的视角和工具,以Python这一强大的编程语言为平台,进行金融数据的深度分析和有效的风险管理。

✨二、书籍简介

这本书是的作者都是金融领域的专家,将复杂的金融理论和实际应用通过Python这一广泛使用的编程语言进行了完美的结合。书籍共分为14章,从金融分析的基础知识到高级的定量风险管理技术,都有深入浅出的讲解。其中,第2章到第5章重点介绍了资本资产定价模型(CAPM)、投资组合优化、布莱克-斯科尔斯定价模型(BSM)以及二叉树模型等基本的金融分析方法。第6章到第10章则深入探讨了更复杂的金融分析方法,包括高级投资组合优化、高级期权定价模型以及蒙特卡洛模拟等。最后,第11章到第14章则重点讲解了如何利用Python进行定量风险管理,包括GARCH模型、极值理论、压力测试以及回溯测试等。

😎三、观点分享

在我阅读这本书的过程中,我深深地感受到了Python在金融分析中的强大作用。通过Python,我们可以更快速、更准确地处理大量的金融数据,进行更有效的风险评估和策略优化。同时,这本书也让我明白了,金融分析并非单纯的数学模型和理论,它需要结合实际的市场环境和业务需求,进行灵活的应用和调整。

👋四、深度解析

《基于Python的金融分析与风险管理(第二版)》不仅对金融分析的理论知识进行了全面的介绍,同时也提供了大量的实例和代码供读者参考和学习。这使得读者不仅能够从理论层面理解金融分析的原理,也能通过实例和代码,亲自动手实现金融分析的各种方法。这样的安排,无疑大大提高了读者的学习效果和理解深度。

🌟五、总结评价

总的来说,《基于Python的金融分析与风险管理(第二版)》是一本理论和实践相结合的优秀书籍。它既适合金融领域的专业人士阅读,也适合对金融分析感兴趣的初学者学习。无论你是金融从业人员,还是对金融分析感兴趣的学者或学生,这本书都将为你提供一个全新的视角和工具,帮助你更好地理解和应用金融分析的方法和技巧。

💡六、个人观点

《基于Python的金融分析与风险管理(第二版)》是一本极具实用价值的书籍。它不仅提供了丰富的理论知识,还通过大量的实例和代码,帮助读者更好地理解和应用所学知识。同时,这本书的语言通俗易懂,使得读者能够轻松理解和掌握书中的内容。我强烈推荐这本书给所有对金融分析感兴趣的读者。

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书籍信息

书名:基于Python的金融分析与风险管理(第二版)
作者:斯文
评分:
出版日期:2021-10-01
出版社:人民邮电出版社
ISBN:9787115571854
页数:611
定价:168

基于Python的金融分析与风险管理(第二版)

内容简介

Python是一门开源的计算机编程语言,凭借其易学、灵活等特点,得到了越来越多人的认可和青睐。金融科技日新月异,金融行业的数字化、科技化和智慧化快速推进,Python在金融领域有着很好的应用现状和前景。
本书在上一版的基础上进行了内容升级,持续聚焦Python在金融分析与风险管理的应用,第2版从原先的12章扩充至15章,并依次划分为基础篇(共5章)、中阶篇(共5章)以及高阶篇(共5章),基础篇结合金融场景演示了Python语言以及NumPy、pandas、Matplotlib、SciPy以及statsmodel等金融领域常用的第三方模块的编程方法;中阶篇通过Python编程结合金融实例,依次探讨利率、汇率、债券、股票、互换合约、期货合约等产品的定价、风险测度以及风险管控等内容;高阶篇则融合Python与金融案例,探究了期权的定价、希腊字母、动态对冲、隐含波动率、交易策略及其他延伸知识点,此外,高阶篇还涉及投资组合风险价值建模等具有较强技术性的内容。
本书旨在通过更丰富的金融产品、更广泛的量化模型、更完备的金融示例、更高的软件版本,为读者提供更加便捷的Python金融实战体验与解决方案。
本书适合想要掌握Python应用的金融学习者、金融从业者阅读,也适合想要转行到金融领域的程序员以及对Python在金融领域的实践应用感兴趣的人士阅读,并且不要求读者具有Python编程基础和金融基础。

书籍目录

第1篇 基础篇
第1章 结合金融场景演示Python基本编程
1.1 关于Python的简要介绍
1.1.1 Python是什么
1.1.2 Python的比较优势
1.1.3 Python的版本迭代
1.1.4 Python的系统部署
1.1.5 Spyder及其操作界面
1.2 Python的变量赋值与数据类型
1.2.1 变量赋值
1.2.2 整型
1.2.3 浮点型
1.2.4 复数
1.2.5 字符串
1.3 Python的数据结构
1.3.1 元组
1.3.2 列表
1.3.3 集合
1.3.4 字典
1.4 Python的运算符号
1.4.1 基本算术运算符号
1.4.2 关系运算符号
1.4.3 赋值运算符号
1.4.4 成员运算符号
1.5 Python的内置函数与自定义函数
1.5.1 内置函数
1.5.2 自定义函数
1.6 Python的句型
1.6.1 条件语句
1.6.2 循环语句
1.6.3 条件语句和循环语句结合
1.7 模块的导入与math模块
1.7.1 模块导入的若干种方法
1.7.2 math模块
1.8 本章小结
1.9 拓展阅读
第2章 结合金融场景演示NumPy模块编程
2.1 从一个投资案例讲起
2.2 N维数组
2.2.1 数组的结构
2.2.2 一些特殊的数组
2.3 数组的相关功能
2.3.1 索引
2.3.2 切片
2.3.3 排序
2.3.4 合并
2.4 数组的相关运算
2.4.1 数组内的运算
2.4.2 数组间的运算
2.4.3 矩阵的处理
2.5 基于特定统计分布的随机抽样
2.5.1 主要的统计分布
2.5.2 主要函数及参数
2.5.3 随机抽样的示例
2.6 现金流模型
2.6.1 现金流终值
2.6.2 现金流现值
2.6.3 净现值与内含报酬率
2.6.4 住房按揭贷款的等额本息还款
2.7 本章小结
2.8 拓展阅读
第3章 结合金融时间序列演示pandas模块编程
3.1 pandas的数据结构
3.1.1 序列
3.1.2 数据框
3.1.3 外部数据的直接导入
3.1.4 创建序列或数据框的时间数列
3.2 数据框的可视化
3.2.1 中文字体的显示
3.2.2 数据框可视化的函数与参数
3.3 数据框内部的操作
3.3.1 查看数据框的基本性质
3.3.2 数据框的索引与截取
3.3.3 数据框的排序
3.3.4 数据框的更改
3.4 数据框之间的合并
3.4.1 创建两个新数据框
3.4.2 concat函数的运用
3.4.3 merge函数的运用
3.4.4 join函数的运用
3.5 数据框的主要统计函数
3.5.1 静态统计函数
3.5.2 移动窗口与动态统计函数
3.6 本章小结
3.7 拓展阅读
第4章 结合金融场景演示Matplotlib模块编程
4.1 基本函数
4.2 曲线图
4.2.1 单一曲线图
4.2.2 多图绘制
4.3 直方图
4.3.1 单一样本的直方图
4.3.2 多个样本的直方图
4.4 条形图
4.4.1 垂直条形图
4.4.2 水平条形图
4.4.3 综合条形图与折线图的双轴图
4.5 散点图
4.6 饼图
4.7 雷达图
4.8 K线图
4.9 本章小结
4.10 拓展阅读
第5章 结合金融场景演示SciPy等模块编程
5.1 SciPy模块
5.1.1 求积分
5.1.2 插值法
5.1.3 求解方程组
5.1.4 最优化方法
5.1.5 统计功能
5.2 statsmodels模块
5.3 波动率模型与arch模块
5.3.1 估计波动率
5.3.2 ARCH模型
5.3.3 GARCH模型
5.3.4 arch模块
5.4 datetime模块
5.4.1 创建时间对象
5.4.2 访问时间对象的属性
5.4.3 时间对象的运算
5.5 本章小结
5.6 拓展阅读
第2篇 中阶篇
第6章 运用Python分析利率与汇率
6.1 人民币利率体系
6.1.1 中央银行利率
6.1.2 金融机构利率
6.1.3 金融市场利率
6.2 人民币汇率体系
6.2.1 人民币汇率制度的演变
6.2.2 人民币汇率相关产品
6.2.3 人民币汇率指数
6.3 利率的度量
6.3.1 利率的相对性
6.3.2 利率的等价性
6.3.3 零息利率
6.4 远期利率与远期利率协议
6.4.1 远期利率的测算
6.4.2 远期利率协议的现金流与定价
6.5 汇率报价与套利
6.5.1 汇率报价
6.5.2 三角套利
6.6 远期汇率与远期外汇合约
6.6.1 远期汇率的测算
6.6.2 抵补套利
6.6.3 远期外汇合约的定价
6.7 本章小结
6.8 拓展阅读
第7章 运用Python分析债券
7.1 债券市场概览
7.1.1 债券交易场所
7.1.2 债券品种
7.1.3 债券数据的服务机构
7.2 债券定价与债券收益率
7.2.1 债券的核心要素
7.2.2 基于单一贴现率的债券定价
7.2.3 债券到期收益率
7.2.4 基于不同期限贴现率的债券定价
7.2.5 通过票息剥离法计算零息利率
7.2.6 运用零息利率对债券定价
7.3 衡量债券利率风险的线性指标——久期
7.3.1 麦考利久期
7.3.2 修正久期
7.3.3 美元久期
7.4 衡量债券利率风险的非线性指标——凸性
7.4.1 凸性的表达式
7.4.2 凸性的作用
7.5 测度债券的信用风险
7.5.1 信用评级
7.5.2 违约概率与违约回收率
7.5.3 通过债券价格测度违约概率
7.6 本章小结
7.7 拓展阅读
第8章 运用Python分析股票
8.1 股票市场简介
8.1.1 多层次股票市场
8.1.2 主要的股票指数
8.2 股票内在价值
8.2.1 股息贴现模型
8.2.2 零增长模型
8.2.3 不变增长模型
8.2.4 二阶段增长模型
8.2.5 三阶段增长模型
8.3 股票价格服从的随机过程
8.3.1 马尔可夫过程与有效市场假说
8.3.2 维纳过程与广义维纳过程
8.3.3 几何布朗运动
8.4 构建股票最优投资组合
8.4.1 投资组合的主要变量
8.4.2 投资组合的可行集与有效前沿
8.4.3 资本市场线
8.5 资本资产定价模型
8.5.1 系统风险与非系统风险
8.5.2 模型数学表达式及运用
8.5.3 证券市场线
8.6 投资组合的绩效评估
8.6.1 夏普比率
8.6.2 索提诺比率
8.6.3 特雷诺比率
8.6.4 卡玛比率
8.6.5 信息比率
8.7 本章小结
8.8 拓展阅读
第9章 运用Python分析互换
9.1 互换市场的概况
9.1.1 利率互换市场
9.1.2 货币互换市场
9.1.3 信用违约互换市场
9.2 利率互换
9.2.1 利率互换的运作机理
9.2.2 利率互换的期间现金流
9.2.3 利率互换的等价性
9.2.4 互换利率的计算
9.2.5 利率互换的定价
9.3 货币互换
9.3.1 货币互换的运作机理
9.3.2 双固定利率货币互换的期间现金流
9.3.3 固定对浮动货币互换的期间现金流
9.3.4 双浮动利率货币互换的期间现金流
9.3.5 货币互换的等价性与定价
9.4 信用违约互换
9.4.1 信用违约互换的运作机理
9.4.2 信用违约互换的期间现金流
9.4.3 累积违约概率、边际违约概率与存活率
9.4.4 信用违约互换价差
9.5 本章小结
9.6 拓展阅读
第10章 运用Python分析期货
10.1 期货市场概览
10.1.1 期货交易所及期货合约品种
10.1.2 商品期货合约的介绍
10.1.3 股指期货合约的介绍
10.1.4 国债期货合约的介绍
10.1.5 期货交易的头寸方向与动机
10.2 期货价格与现货价格的关系
10.2.1 导致期货价格与现货价格存在差异的因素
10.2.2 期货价格与现货价格的关系式
10.2.3 期货价格的收敛性
10.3 股指期货的套期保值
10.3.1 套期保值的类型
10.3.2 追加保证金的风险
10.3.3 基差风险
10.3.4 交叉套期保值
10.3.5 滚动套期保值与移仓风险
10.4 国债期货的套期保值
10.4.1 计息天数规则
10.4.2 国债的报价
10.4.3 国债期货最终价格
10.4.4 国债期货的最廉价交割
10.4.5 基于久期的套期保值策略
10.5 本章小结
10.6 拓展阅读
第3篇 高阶篇
第11章 运用Python分析期权定价
11.1 A股期权市场简介
11.1.1 权证市场
11.1.2 股票期权合约
11.1.3 股指期权合约
11.2 期权类型与到期盈亏
11.2.1 期权的类型和要素
11.2.2 看涨期权的到期盈亏
11.2.3 看跌期权的到期盈亏
11.2.4 看跌-看涨平价关系式
11.3 欧式期权定价——布莱克-斯科尔斯-默顿模型
11.3.1 模型介绍
11.3.2 期权价格与基础资产价格的关系
11.3.3 期权价格与行权价格的关系
11.3.4 期权价格与波动率的关系
11.3.5 期权价格与无风险收益率的关系
11.3.6 期权价格与期权期限的关系
11.3.7 内在价值与时间价值
11.4 欧式期权定价——二叉树模型
11.4.1 一步二叉树模型
11.4.2 两步二叉树模型
11.4.3 N步二叉树模型
11.5 美式期权定价
11.5.1 定价的基本思路
11.5.2 推广的数学表达式
11.5.3 运用矩阵运算
11.5.4 美式期权与欧式期权的关系
11.6 本章小结
11.7 拓展阅读
第12章 运用Python测度期权希腊字母与隐含波动率
12.1 期权的Delta
12.1.1 欧式期权的Delta
12.1.2 基础资产价格、期权期限与期权Delta的关系
12.1.3 基于Delta的对冲
12.1.4 美式期权的Delta
12.2 期权的Gamma
12.2.1 欧式期权的Gamma
12.2.2 基础资产价格、期权期限与期权Gamma的关系
12.2.3 美式期权的Gamma
12.3 期权的Theta
12.3.1 欧式期权的Theta
12.3.2 基础资产价格、期权期限与期权Theta的关系
12.3.3 美式期权的Theta
12.4 期权的Vega
12.4.1 欧式期权的Vega
12.4.2 基础资产价格、期权期限与期权Vega的关系
12.4.3 美式期权的Vega
12.5 期权的Rho
12.5.1 欧式期权的Rho
12.5.2 基础资产价格、期权期限与期权Rho的关系
12.5.3 美式期权的Rho
12.6 期权的隐含波动率
12.6.1 计算隐含波动率的牛顿迭代法
12.6.2 计算隐含波动率的二分查找法
12.6.3 波动率微笑
12.6.4 波动率斜偏
12.7 本章小结
12.8 拓展阅读
第13章 运用Python构建期权交易策略
13.1 合成保本票据的策略
13.1.1 抽象金融市场的策略运用
13.1.2 现实金融市场的策略运用
13.2 单一期权与单一基础资产的策略
13.2.1 买入备兑看涨期权
13.2.2 卖出备兑看涨期权
13.2.3 买入保护看跌期权
13.2.4 卖出保护看跌期权
13.2.5 策略的期间收益
13.3 价差交易策略
13.3.1 牛市价差策略
13.3.2 熊市价差策略
13.3.3 盒式价差策略
11.3.4 蝶式价差策略
13.3.5 日历价差策略
13.4 组合策略
13.4.1 跨式组合策略
13.4.2 序列组合策略与带式组合策略
13.4.3 宽跨式组合策略
13.5 本章小结
13.6 拓展阅读
第14章 运用Python分析期权延伸性应用
14.1 测度企业的违约风险——默顿模型
14.1.1 模型的引出
14.1.2 模型的相关细节
14.1.3 测度首只违约债券——超日债的违约概率
14.2 可转换债券
14.2.1 可转换债券的概况
14.2.2 可转换债券的定价
14.3 期货期权
14.3.1 期货期权的概况
14.3.2 欧式期货期权的定价——布莱克模型
14.3.3 美式期货期权的定价——二叉树模型
14.4 利率期权
14.4.1 利率期权简介
14.4.2 利率上限期权
14.4.3 利率下限期权与利率双限期权
14.4.4 利率互换期权
14.5 本章小结
14.6 拓展阅读
第15章 运用Python测量风险价值
15.1 风险价值概述
15.1.1 风险价值的定义
15.1.2 风险价值的可视化
15.1.3 风险价值的优势与局限
15.2 方差-协方差法
15.2.1 方差-协方差法的细节
15.2.2 方差-协方差法的应用
15.3 历史模拟法
15.3.1 历史模拟法的细节
15.3.2 历史模拟法的运用
15.4 蒙特卡罗模拟法
15.4.1 蒙特卡罗模拟法的细节
15.4.2 蒙特卡罗模拟法的运用
15.5 回溯检验、压力测试与压力风险价值
15.5.1 回溯检验
15.5.2 压力测试
15.5.3 压力风险价值
15.5.4 比较不同方法测量的风险价值
15.6 信用风险价值
15.6.1 违约相关性
15.6.2 违约时间的高斯copula模型
15.6.3 基于因子的相关性结构
15.6.4 测度信用风险价值
15.7 本章小结
15.8 拓展阅读

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来源:学习笔记
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