前言Python已廣泛應(yīng)用于銀行業(yè)、投資管理、保險(xiǎn)業(yè)、房地產(chǎn)行業(yè)等金融領(lǐng)域，用于開發(fā)金融模型、管理風(fēng)險(xiǎn)和自動(dòng)完成交易。許多大型金融機(jī)構(gòu)依賴Python來搭建職位管理、資產(chǎn)定價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)管理和交易系統(tǒng)等基礎(chǔ)設(shè)施。
本書將介紹核心的金融理論，并給出它們的數(shù)學(xué)概念，以幫助讀者更好地理解它們?cè)趯?shí)際中的應(yīng)用價(jià)值。你將了解如何應(yīng)用Python求解經(jīng)典的資產(chǎn)定價(jià)模型，解決金融中的線性和非線性問題，開發(fā)數(shù)值程序和利率模型，以及如何根據(jù)有限差分法定價(jià)來描繪含有期權(quán)的隱含波動(dòng)率曲線等。
隨著高級(jí)計(jì)算技術(shù)的出現(xiàn)，我們必須要考慮如何存儲(chǔ)和處理大量數(shù)據(jù)。而Hadoop是目前處理大數(shù)據(jù)的流行工具。因此本書將介紹Hadoop的工作原理及其與Python的集成，以獲得金融數(shù)據(jù)的分析方法；以及如何利用Python實(shí)現(xiàn)NoSQL在存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的應(yīng)用。
目前許多公司開始向客戶提供API，以使用他們定制的交易軟件進(jìn)行交易。通過學(xué)習(xí)本書，你將了解如何連接到代理API，檢索市場(chǎng)數(shù)據(jù)，生成交易信號(hào)并向交易所發(fā)送指令，以及平均回報(bào)和趨勢(shì)跟蹤等交易策略的實(shí)施。另外，本書還將介紹風(fēng)險(xiǎn)管理、頭寸跟蹤和回溯測(cè)試技術(shù)，以幫助你管理交易策略的實(shí)施效果。
金融行業(yè)中，使用Microsoft Excel處理債券交易和后臺(tái)業(yè)務(wù)是一種普遍現(xiàn)象。本書將介紹如何在Python中創(chuàng)建數(shù)字定價(jià)組件對(duì)象模型（COM）服務(wù)器，使你的電子表格能夠即時(shí)計(jì)算和更新模型值。
本書的主要內(nèi)容第1章探討了Python在金融領(lǐng)域的適用性，引入IPython作為可視化數(shù)據(jù)和執(zhí)行科學(xué)計(jì)算的有效工具。
第2章介紹了使用Python求解線性方程組的方法，執(zhí)行整數(shù)規(guī)劃，以及將矩陣應(yīng)用于投資組合分析的線性優(yōu)化。
第3章討論了使用Python構(gòu)建金融非線性模型以及術(shù)根方法。
第4章探討了如何使用三叉樹模型、二叉樹網(wǎng)格和有限差分法等進(jìn)行期權(quán)估值。
第5章討論了收益率曲線的引導(dǎo)過程，涵蓋一些利用Python實(shí)現(xiàn)的衍生品利率的短期定價(jià)模型。
第6章討論了波動(dòng)率指數(shù)，對(duì)歐洲斯托克50指數(shù)波動(dòng)率數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并使用子指數(shù)的期權(quán)價(jià)格復(fù)制主要指數(shù)。
第7章介紹了Hadoop在大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，如何使用Python執(zhí)行MapReduce操作，以及如何使用NoSQL存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。
第8章探討了逐步開發(fā)均值回歸算法交易和趨勢(shì)跟蹤算法交易策略，以及交易系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)管理等。
第9章討論如何設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)事件驅(qū)動(dòng)的回溯測(cè)試系統(tǒng)，幫助你把握模擬交易策略的性能。
第10章介紹了如何在Python中構(gòu)建一個(gè)組件對(duì)象模型服務(wù)器和客戶端界面與Excel融通，以及如何在Excel中即時(shí)計(jì)算期權(quán)價(jià)格。
學(xué)習(xí)本書的軟硬件支持學(xué)習(xí)本書需要安裝如下軟件：
操作系統(tǒng)：
● 能使用Python 2��7或更高版本的操作系統(tǒng)● 第10章需要Windows XP或更高版本的操作系統(tǒng)● 第7章需要有至少4GB RAM的64位主機(jī)操作系統(tǒng)本書將使用以下Python包的Python、SciPy、pandas、IPython和Matplotlib模塊：
● Continuum Analytics的Anaconda 2��1或更高版本：https://store�眂ontinuum�眎o/cshop/anaconda/● Enthought的Canopy 1��5或更高版本：https://store�眅nthought�眂om/downloads/其他必需的Python模塊：
● Statsmodels，見http://statsmodels�眘ourceforge�眓et/● PuLP（第2章），見https://github�眂om/coin�瞣r/pulp● lxml（第6章），見http://lxml�眃e/● PyMongo 2��7（第7章），見https://pypi�眕ython�眔rg/pypi/pymongo/● IbPy（第8章），見https://github�眂om/blampe/IbPy● oandapy（第8章），見https://github�眂om/oanda/oandapy● python�瞨equests（第8章），見https://pypi�眕ython�眔rg/pypi/requests/● PyWin32（第10章），見http://sourceforge�眓et/projects/pywin32/files/可選Python模塊：
● 使用pip 6��0自動(dòng)安裝Python包，見https://pypi�眕ython�眔rg/pypi/pip需要的軟件：
● Mozilla Firefox，見https://www�眒ozilla�眔rg/en�睻S/firefox/new/● MongoDB 2��6（第7章），見http://www�眒ongodb.org/downloads● VirtualBox 4��3（第7章），見https://www�眝irtualbox�眔rg/wiki/Downloads● Cloudera QuickStart VM with CDH (Cloudera Distribution Including Apache Hadoop)（第7章），見http://www�眂loudera�眂om/content/cloudera/en/downloads/quickstart_vms�県tml● Interactive Brokers (IB) Trader Workstation (TWS)（第8章），見https://www�眎nteractivebrokers�眂om/en/ index�眕hp?f=1537● 使用Oracle Java 7運(yùn)行IB TWS和OANDA fxTrade平臺(tái)（第8章）● Microsoft Office Excel 2010或更高版本，并使用宏（第10章）本書的讀者對(duì)象本書面向開發(fā)金融應(yīng)用程序的學(xué)生和程序員，提供金融服務(wù)的顧問，金融分析師以及想要利用Python在數(shù)據(jù)可視化、交互式分析和科學(xué)計(jì)算方面的優(yōu)勢(shì)進(jìn)行財(cái)務(wù)分析的人員。對(duì)此，你需要掌握一定的Python基礎(chǔ)知識(shí)和金融概念，在學(xué)習(xí)每一章的技術(shù)內(nèi)容之前，本書會(huì)為初學(xué)者介紹相關(guān)的背景資料。