Python金融實(shí)戰(zhàn)案例精粹(第2版)
定 價:129.8 元
- 作者:斯文
- 出版時間:2022/12/1
- ISBN:9787115598981
- 出 版 社:人民郵電出版社
- 中圖法分類:F830.49-39
- 頁碼:448
- 紙張:
- 版次:02
- 開本:16開
本書作為《基于 Python 的金融分析與風(fēng)險管理(第2版)》一書的姊妹篇,整合了源于現(xiàn)實(shí)金融市場和日常實(shí)務(wù)的119個原創(chuàng)案例,涉及403項(xiàng)編程任務(wù)。本書囊括了豐富多樣的金融場景,涵蓋利率、匯率、債券、股票、基金、信托、資管、遠(yuǎn)期、互換、期貨、期權(quán)等金融產(chǎn)品,還涉及商業(yè)銀行、證券公司、期貨公司、保險公司、信托公司、資產(chǎn)管理公司、基金管理公司、金融控股公司等不同業(yè)態(tài)的金融機(jī)構(gòu),盡可能覆蓋金融實(shí)戰(zhàn)中涉及Python編程的各種場景。
本書著眼于從業(yè)者可能涉及的金融實(shí)戰(zhàn)案例,并結(jié)合具體的職場角色給出了基于Python的高性能解決方案。通過閱讀本書,讀者能夠全方位地了解金融市場的運(yùn)作,深刻洞察處理各類金融工作的實(shí)戰(zhàn)技能。
本書是《基于Python的金融分析與風(fēng)險管理(第 2 版)》的姊妹篇,致力于為金融領(lǐng)域的從業(yè)者及高校師生打造基于 Python 的高性能解決方案。
作者精心整合了源于現(xiàn)實(shí)金融市場和日常實(shí)務(wù)工作的100多個原創(chuàng)案例,涉及400多項(xiàng)編程任務(wù)及相關(guān)的編程示例。本書還提供配套資源(如源數(shù)據(jù)、配套彩圖和PPT講稿)幫助讀者改善閱讀體驗(yàn)。
如果你是打算投身金融領(lǐng)域的新手或在校學(xué)生,本書就是你了解金融業(yè)務(wù)的一扇窗;如果你是希望擁抱Python變身金融科技達(dá)人的職場老手,本書將成為你愛不釋手的修煉秘笈。
斯文,浙江湖州人,經(jīng)濟(jì)學(xué)博士,注冊會計(jì)師(CPA)、特許金融分析師(CFA)、金融風(fēng)險管理師(FRM)。目前在一家交易所擔(dān)任風(fēng)險管理部總經(jīng)理,擁有在中外資銀行及證券公司、信托公司、金融控股集團(tuán)等機(jī)構(gòu)超過 17 年的金融與風(fēng)險管理從業(yè)經(jīng)歷。
斯文博士擔(dān)任中國人民大學(xué)、上海財(cái)經(jīng)大學(xué)、中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)、華東政法大學(xué)等高校的碩士研究生合作導(dǎo)師或業(yè)界導(dǎo)師;公開發(fā)表學(xué)術(shù)論文 50 余篇,出版了《基于Python 的金融分析與風(fēng)險管理(第 2 版)》《Python 金融實(shí)戰(zhàn)案例精粹》等多本金融科技圖書。
斯文博士還曾為中國工商銀行、中國人民保險集團(tuán)等金融機(jī)構(gòu)以及中國人民大學(xué)、浙江大學(xué)、上海財(cái)經(jīng)大學(xué)、中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)等近 10 所高校講授 Python 在金融領(lǐng)域的實(shí)戰(zhàn),并參與發(fā)起“上財(cái)杯”風(fēng)險管理與 Python 編程實(shí)戰(zhàn)大賽,致力于推進(jìn)金融的數(shù)智化。
第 1章 Python基礎(chǔ)編程的金融案例 1
1.1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之元組的編程——以科創(chuàng)板的中芯國際股票為案例 2
1.2 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之列表的編程——以全球股票指數(shù)為案例 4
1.3 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之集合的編程——以A股、港股和美股為案例 7
1.4 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之字典的編程——以人民幣匯率為案例 9
1.5 基本算數(shù)運(yùn)算的編程——以特斯拉股票為案例 11
1.6 高級賦值運(yùn)算與成員運(yùn)算的編程——以貴州茅臺股票為案例 13
1.7 關(guān)系運(yùn)算的編程——以四大國有銀行財(cái)務(wù)與監(jiān)管指標(biāo)為案例 15
1.8 Python內(nèi)置函數(shù)的編程——以券商股為案例 17
1.9 Python自定義函數(shù)和for語句的編程——以市場利率為案例 19
1.10 條件語句和循環(huán)語句的編程——以全球科技股為案例 22
1.11 math模塊的編程——以保險理賠為案例 24
1.12 本章小結(jié) 26
第 2章 NumPy模塊編程的金融案例 27
2.1 N維數(shù)組的編程——以亞洲主要股指為案例 28
2.2 數(shù)組索引和切片的編程——以互聯(lián)網(wǎng)公司港股為案例 30
2.3 數(shù)組內(nèi)運(yùn)算的編程——以保險公司股票為案例 33
2.4 數(shù)組內(nèi)運(yùn)算的編程——以上證五大行業(yè)指數(shù)為案例 35
2.5 數(shù)組間運(yùn)算的編程——以銀行股為案例 38
2.6 矩陣運(yùn)算的編程之一——以全球存托憑證為案例 40
2.7 矩陣運(yùn)算的編程之二——以國產(chǎn)新能源汽車公司股票為案例 43
2.8 基于二項(xiàng)分布與幾何分布隨機(jī)抽樣的編程——以家庭財(cái)產(chǎn)保險為案例 45
2.9 基于正態(tài)分布和對數(shù)正態(tài)分布隨機(jī)抽樣的編程——以股票型基金為案例 47
2.10 基于伽馬分布和貝塔分布隨機(jī)抽樣的編程——以債券違約率與回收率為案例 51
2.11 現(xiàn)金流模型的編程之一——以新能源汽車項(xiàng)目為案例 54
2.12 現(xiàn)金流模型的編程之二——以芯片項(xiàng)目為案例 56
2.13 現(xiàn)金流模型的編程之三——以住房按揭貸款為案例 59
2.14 本章小結(jié) 61
第3章 pandas模塊編程的金融案例 63
3.1 創(chuàng)建序列和數(shù)據(jù)框的編程——以美元匯率為案例 64
3.2 導(dǎo)入外部數(shù)據(jù)和導(dǎo)出數(shù)據(jù)的編程——以Euribor為案例 66
3.3 數(shù)據(jù)框可視化的編程——以科創(chuàng)50指數(shù)為案例 69
3.4 數(shù)據(jù)框檢索的編程——以原油價格為案例 73
3.5 數(shù)據(jù)框缺失值處理的編程——以金磚五國股指為案例 76
3.6 數(shù)據(jù)框拼接的編程——以納斯達(dá)克上市的中概股為案例 79
3.7 pandas模塊統(tǒng)計(jì)功能的編程之一——以QDII基金為案例 82
3.8 pandas模塊統(tǒng)計(jì)功能的編程之二——以美國銀行股為案例 86
3.9 pandas模塊統(tǒng)計(jì)功能的編程之三——以創(chuàng)業(yè)板股票為案例 89
3.10 移動窗口與動態(tài)統(tǒng)計(jì)的編程——以黃金合約為案例 94
3.11 本章小結(jié) 98
第4章 Matplotlib模塊編程的金融 案例 99
4.1 繪制曲線圖的編程——以國債到期收益率為案例 100
4.2 繪制垂直條形圖和雙軸圖的編程——以貨幣政策為案例 103
4.3 繪制直方圖的編程——以同時發(fā)行A股和美股的公司股票為案例 107
4.4 繪制條形圖的編程——以歐豬四國股指為案例 112
4.5 繪制雷達(dá)圖的編程——以六大國有銀行的財(cái)務(wù)與監(jiān)管指標(biāo)為案例 115
4.6 繪制散點(diǎn)圖的編程——以A股和港股的股指為案例 119
4.7 繪制餅圖的編程——以全球上市公司股票市值的國家分布為案例 123
4.8 繪制K線圖的編程——以滬深300指數(shù)與中證500指數(shù)為案例 125
4.9 本章小結(jié) 129
第5章 SciPy等模塊編程的金融案例 130
5.1 SciPy模塊積分運(yùn)算的編程——以全球飛機(jī)制造公司股票為案例 131
5.2 SciPy模塊插值法的編程——以Maibor為案例 134
5.3 SciPy模塊求解方程組的編程——以美國食品飲料公司股票為案例 137
5.4 SciPy模塊求解最優(yōu)值的編程——以家族信托為案例 139
5.5 SciPy模塊統(tǒng)計(jì)功能的編程——以Hibor為案例 142
5.6 SciPy模塊隨機(jī)抽樣的編程——以印度金融變量為案例 145
5.7 statsmodels模塊構(gòu)建回歸模型的編程——以中國人壽股票為案例 148
5.8 arch模塊構(gòu)建波動率模型的編程——以全球重要的創(chuàng)業(yè)板股指為案例 152
5.9 datetime模塊處理時間對象的編程——以銀行理財(cái)產(chǎn)品為案例 158
5.10 本章小結(jié) 160
第6章 利率與匯率的 Python編程 案例 161
6.1 利息測算的編程——以盧布定期存款利息為案例 162
6.2 測算遠(yuǎn)期利率的編程——以日本國債遠(yuǎn)期利率為案例 164
6.3 遠(yuǎn)期利率協(xié)議現(xiàn)金流的編程——以Euribor遠(yuǎn)期利率協(xié)議為案例 167
6.4 遠(yuǎn)期利率協(xié)議定價的編程——以Libor遠(yuǎn)期利率協(xié)議為案例 170
6.5 不同幣種之間匯兌的編程——以人民幣與全球主要貨幣為案例 173
6.6 匯率三角套利的編程——以英鎊、加元和人民幣匯率為案例 175
6.7 測算遠(yuǎn)期匯率的編程——以人民幣遠(yuǎn)期匯率為案例 178
6.8 抵補(bǔ)套利的編程——以歐元、日元、港元和人民幣匯率為案例 181
6.9 遠(yuǎn)期外匯合約定價的編程——以新臺幣遠(yuǎn)期外匯合約為案例 185
6.10 本章小結(jié) 189
第7章 債券的Python編程案例 190
7.1 單一貼現(xiàn)利率債券定價模型的編程——以國債為案例 191
7.2 不同貼現(xiàn)利率債券定價模型的編程——以地方政府債為案例 193
7.3 運(yùn)用票息剝離法測算零息利率的編程——以國債收益率為案例 196
7.4 麥考利久期的編程——以政策性金融債為案例 200
7.5 修正久期和美元久期的編程——以央企債券為案例 202
7.6 債券凸性的編程——以中期票據(jù)為案例 205
7.7 債券違約概率的編程之一——以國際機(jī)構(gòu)債為案例 208
7.8 債券違約概率的編程之二——以發(fā)生違約的債券為案例 211
7.9 本章小結(jié) 216
第8章 股票的Python編程案例 217
8.1 股票內(nèi)在價值的編程之一——以華為公司的股票為案例 218
8.2 股票內(nèi)在價值的編程之二——以微軟公司的股票為案例 220
8.3 投資組合收益率和收益波動率的編程——以白酒股為案例 224
8.4 構(gòu)建最優(yōu)投資組合的編程——以道瓊斯指數(shù)成分股為案例 228
8.5 資本資產(chǎn)定價模型的編程——以寧德時代股票為案例 232
8.6 模擬股價服從幾何布朗運(yùn)動的編程——以券商H股為案例 236
8.7 股票套利策略的編程——以招商銀行A股和H股為案例 241
8.8 投資組合績效評估的編程——以股票型基金為案例 245
8.9 測算卡瑪指數(shù)的編程——以FOF基金為案例 250
8.10 本章小結(jié) 253
第9章 互換的Python編程案例 254
9.1 利率互換現(xiàn)金流的編程——以七天回購利率的利率互換為案例 255
9.2 測算互換利率的編程——以Libor互換合約為案例 258
9.3 利率互換合約定價的編程——以Euribor和Tibor互換為案例 261
9.4 貨幣互換合約現(xiàn)金流的編程——以3筆不同的貨幣互換為案例 265
9.5 貨幣互換定價的編程——以美元兌不同幣種的貨幣互換合約為案例 270
9.6 信用違約互換現(xiàn)金流的編程——以兩份信用違約互換合約為案例 277
9.7 互換價差的編程——以評級AA+參考實(shí)體的信用違約互換合約為案例 280
9.8 權(quán)益互換合約的編程——以滬深300指數(shù)權(quán)益互換為案例 283
9.9 本章小結(jié) 287
第 10章 期貨的Python編程案例 288
10.1 期貨合約定價的編程——以白銀期貨合約為案例 289
10.2 期貨空頭套期保值的編程——以滬深300指數(shù)期貨為案例 292
10.3 期貨多頭套期保值的編程——以美元兌人民幣期貨合約為案例 295
10.4 最優(yōu)套保比率和最優(yōu)合約數(shù)量的編程——以A股股指期貨為案例 298
10.5 滾動套期保值的編程——以中證500股指期貨為案例 303
10.6 國債期貨可交割債券轉(zhuǎn)換因子的編程——以國債期貨TF2109合約為案例 307
10.7 國債期貨最廉價交割的編程——以國債期貨T2112合約為案例 311
10.8 國債期貨套期保值的編程——以利率債投資組合與國債期貨為案例 315
10.9 本章小結(jié) 321
第 11章 期權(quán)定價與風(fēng)險管理的Python 編程案例 322
11.1 歐式期權(quán)定價的編程——以上證50ETF股票期權(quán)為案例 323
11.2 美式期權(quán)定價的編程——以亞馬遜股票期權(quán)為案例 327
11.3 歐式期權(quán)希臘字母的編程——以騰訊控股股票期權(quán)為案例 331
11.4 美式期權(quán)希臘字母的編程——以臺積電股票期權(quán)為案例 335
11.5 期權(quán)風(fēng)險對沖的編程——以滬深300ETF沽9月5500期權(quán)為案例 340
11.6 期權(quán)隱含波動率的編程——以滬深300股指期權(quán)為案例 345
11.7 運(yùn)用期權(quán)構(gòu)造保本理財(cái)產(chǎn)品的編程——以上證50ETF期權(quán)和國開債為案例 348
11.8 備兌看漲期權(quán)與保護(hù)看跌期權(quán)的編程——以滬深300ETF期權(quán)和華泰柏瑞滬深300ETF基金為案例 352
11.9 本章小結(jié) 356
第 12章 期權(quán)策略與延伸運(yùn)用的Python 編程案例 357
12.1 期權(quán)牛市價差策略的編程——以玉米期權(quán)為案例 358
12.2 期權(quán)熊市價差策略的編程——以甲醇期權(quán)為案例 361
12.3 期權(quán)蝶式價差策略的編程——以原油期權(quán)為案例 364
12.4 期權(quán)日歷價差策略的編程——以滬深300股指期權(quán)合約為案例 368
12.5 跨式組合與寬跨式組合策略的編程——以黃金期權(quán)為案例 372
12.6 默頓模型的編程——以美國國際集團(tuán)為案例 376
12.7 可轉(zhuǎn)換債券定價的編程——以上銀轉(zhuǎn)債為案例 380
12.8 歐式期貨期權(quán)定價的編程——以銅期權(quán)為案例 386
12.9 美式期貨期權(quán)定價的編程——以鐵礦石期權(quán)為案例 389
12.10 利率期權(quán)定價的編程——以Libor和Euribor期權(quán)為案例 393
12.11 利率互換期權(quán)定價的編程——以Shibor互換期權(quán)為案例 400
12.12 本章小結(jié) 405
第 13章 風(fēng)險價值的Python編程案例 406
13.1 方差-協(xié)方差法測度風(fēng)險價值的編程——以QFII重倉股為案例 407
13.2 歷史模擬法測度風(fēng)險價值的編程——以基金重倉股為案例 411
13.3 蒙特卡羅模擬法測度風(fēng)險價值的編程——以社保重倉股為案例 413
13.4 風(fēng)險價值模型檢驗(yàn)的編程——以陽光私募基金重倉股為案例 417
13.5 投資組合壓力測試的編程——以藍(lán)籌股與利率債為案例 421
13.6 信用風(fēng)險價值的編程——以AAA評級債券投資組合為案例 425
13.7 壓力風(fēng)險價值的編程——以伯克希爾 哈撒韋公司重倉股為案例 428
13.8 本章小結(jié) 434