基于Python的金融分析與風(fēng)險(xiǎn)管理

第 1部分　入門篇
第　1章 Python概覽　2
1．1　Python的定義與比較優(yōu)勢(shì)　3
1．1．1　Python簡(jiǎn)介　3
1．1．2　Python的比較優(yōu)勢(shì)　4
1．2　Python之父—吉多·范羅蘇姆　5
1．3　Python的演進(jìn)歷史和常用版本　7
1．4　Python的安裝　8
1．4．1　單獨(dú)安裝　8
1．4．2　集成安裝　8
1．4．3　安裝并啟動(dòng)Anaconda　9
1．4．4　Spyder的界面　12
1．5　學(xué)習(xí)Python的方法論　13
1．5．1　學(xué)習(xí)的態(tài)度　13
1．5．2　學(xué)習(xí)的原則　13
1．5．3　學(xué)習(xí)的方法　14
1．6　金融數(shù)據(jù)的獲取　15
1．6．1　萬得（Wind）　15
1．6．2　同花順　15
1．6．3　CCER經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)庫　15
1．6．4　國(guó)泰安經(jīng)濟(jì)金融研究數(shù)據(jù)庫　16
1．7　小結(jié)　16
1．8　拓展閱讀　16
第　2章 結(jié)合金融演示Python的基本
操作　17
2．1　金融變量在Python中的賦值　18
2．2　Python的數(shù)據(jù)類型　18
2．2．1　整型　19
2．2．2　浮點(diǎn)型　19
2．2．3　復(fù)數(shù)　20
2．2．4　字符串　20
2．3　Python的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)　23
2．3．1　元組　23
2．3．2　列表　25
2．3．3　集合　28
2．3．4　字典　30
2．4　Python的運(yùn)算符號(hào)　33
2．4．1　基本算術(shù)運(yùn)算符號(hào)　33
2．4．2　關(guān)系運(yùn)算符號(hào)　36
2．4．3　賦值運(yùn)算符號(hào)　37
2．4．4　成員運(yùn)算符號(hào)　38
2．5　Python的主要內(nèi)置函數(shù)　39
2．6　自定義函數(shù)　43
2．6．1　運(yùn)用def語法　43
2．6．2　運(yùn)用lambda函數(shù)　44
2．7　Python的語句　44
2．7．1　條件語句　44
2．7．2　循環(huán)語句　46
2．7．3　條件語句和循環(huán)語句結(jié)合　48
2．8　模塊的導(dǎo)入與math模塊　49
2．8．1　模塊導(dǎo)入的若干種方法　50
2．8．2　math模塊　51
2．9　小結(jié)　53
2．10　拓展閱讀　53
第　2部分 基礎(chǔ)篇
第3章　結(jié)合金融場(chǎng)景演示NumPy
模塊的操作　56
3．1　從一個(gè)投資案例講起　57
3．2　N維數(shù)組　58
3．2．1　數(shù)組的結(jié)構(gòu)　58
3．2．2　數(shù)組的便捷生成　60
3．3　數(shù)組的索引、切片和排序　63
3．3．1　索引　63
3．3．2　切片　64
3．3．3　排序　64
3．4　數(shù)組的相關(guān)運(yùn)算　65
3．4．1　數(shù)組內(nèi)的運(yùn)算　65
3．4．2　數(shù)組間的運(yùn)算　69
3．4．3　矩陣的操作　72
3．5　通過NumPy生成隨機(jī)數(shù)　74
3．5．1　主要的統(tǒng)計(jì)分布　74
3．5．2　主要函數(shù)　80
3．5．3　相關(guān)示例　82
3．6　小結(jié)　85
3．7　拓展閱讀　86
第4章　結(jié)合金融時(shí)間序列演示Pandas
模塊的操作　87
4．1　Pandas的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)　88
4．1．1　序列　88
4．1．2　數(shù)據(jù)框　90
4．1．3　外部數(shù)據(jù)導(dǎo)入并直接生成
數(shù)據(jù)框　91
4．2　數(shù)組框的可視化　93
4．2．1　中文字體的可視化　93
4．2．2　數(shù)據(jù)框可視化的函數(shù)與參數(shù)　94
4．2．3　一個(gè)示例　95
4．3　數(shù)據(jù)框內(nèi)部的操作　96
4．3．1　描述數(shù)據(jù)框的基本性質(zhì)　96
4．3．2　數(shù)據(jù)框的索引與截取　98
4．3．3　數(shù)據(jù)框的排序　100
4．3．4　數(shù)據(jù)框的更改　102
4．4　數(shù)據(jù)框之間的操作　105
4．4．1　生成兩個(gè)新的數(shù)據(jù)框　105
4．4．2　函數(shù)concat的運(yùn)用　106
4．4．3　函數(shù)merge的運(yùn)用　108
4．4．4　函數(shù)join的運(yùn)用　109
4．5　數(shù)組框的主要統(tǒng)計(jì)函數(shù)　109
4．5．1　靜態(tài)的統(tǒng)計(jì)函數(shù)　110
4．5．2　移動(dòng)窗口與動(dòng)態(tài)統(tǒng)計(jì)函數(shù)　114
4．6　小結(jié)　117
4．7　拓展閱讀　117
第5章　結(jié)合金融場(chǎng)景演示Matplotlib
模塊的操作　118
5．1　基本函數(shù)　119
5．2　曲線圖　122
5．2．1　單一曲線圖　123
5．2．2　多圖繪制　124
5．3　直方圖　126
5．3．1　單一樣本的直方圖　126
5．3．2　多個(gè)樣本的直方圖　128
5．4　條形圖　129
5．4．1　垂直條形圖　130
5．4．2　水平條形圖　132
5．5　散點(diǎn)圖　133
5．6　餅圖　136
5．7　小結(jié)　138
5．8　拓展閱讀　138
第6章　結(jié)合金融場(chǎng)景演示SciPy等
模塊的操作　139
6．1　SciPy模塊　140
6．1．1　求積分　141
6．1．2　插值法　142
6．1．3　求解方程組　144
6．1．4　最優(yōu)化求解　146
6．1．5　統(tǒng)計(jì)功能　150
6．2　StatsModels模塊　156
6．3　波動(dòng)率模型與arch模塊　159
6．3．1　估計(jì)波動(dòng)率　159
6．3．2　ARCH模型　160
6．3．3　GARCH模型　161
6．3．4　arch模塊　163
6．4　datetime模塊　167
6．4．1　創(chuàng)建時(shí)間的對(duì)象　168
6．4．2　訪問時(shí)間對(duì)象的屬性　169
6．4．3　時(shí)間對(duì)象的運(yùn)算　169
6．5　小結(jié)　171
6．6　拓展閱讀　171

第3部分　提高篇
第7章　運(yùn)用Python分析利率與債券　174
7．1　利率體系　175
7．1．1　中央銀行利率　175
7．1．2　金融機(jī)構(gòu)利率　177
7．1．3　金融市場(chǎng)利率　179
7．2　債券市場(chǎng)　182
7．2．1　債券交易場(chǎng)所　183
7．2．2　債券品種　185
7．3　利率的度量　188
7．3．1　利率的復(fù)利頻次　189
7．3．2　連續(xù)復(fù)利　192
7．3．3　零息利率　194
7．4　債券定價(jià)與債券收益率　195
7．4．1　債券的核心要素　195
7．4．2　基于單一貼現(xiàn)率的債券定價(jià)　195
7．4．3　債券到期收益率　196
7．4．4　基于不同期限貼現(xiàn)率的債券
定價(jià)　197
7．4．5　通過票息剝離法計(jì)算零息
利率　198
7．4．6　運(yùn)用零息利率對(duì)債券定價(jià)　203
7．5　遠(yuǎn)期利率與遠(yuǎn)期利率協(xié)議　204
7．5．1　遠(yuǎn)期利率　204
7．5．2　遠(yuǎn)期利率協(xié)議　207
7．6　衡量債券利率風(fēng)險(xiǎn)的線性指標(biāo)—
久期　211
7．6．1　麥考利久期　212
7．6．2　修正久期　214
7．6．3　美元久期　217
7．7　衡量債券利率風(fēng)險(xiǎn)的非線性
指標(biāo)—凸性　218
7．7．1　凸性的表達(dá)式　219
7．7．2　案例　219
7．7．3　重要關(guān)系式　220
7．8　小結(jié)　221
7．9　拓展閱讀　221
第8章　運(yùn)用Python分析股票投資　222
8．1　股票市場(chǎng)簡(jiǎn)介　223
8．1．1　多層次股票市場(chǎng)　223
8．1．2　主要的股票指數(shù)　225
8．2　股票投資組合　228
8．2．1　投資組合的主要變量　229
8．2．2　投資組合的有效前沿　235
8．2．3　資本市場(chǎng)線　239
8．3　資本資產(chǎn)定價(jià)模型　241
8．3．1　系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)與非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)　241
8．3．2　模型數(shù)學(xué)表達(dá)式及運(yùn)用　245
8．4　股價(jià)服從的隨機(jī)過程　249
8．4．1　馬爾可夫過程與有效市場(chǎng)假說　249
8．4．2　維納過程與廣義維納過程　251
8．4．3　幾何布朗運(yùn)動(dòng)　253
8．5　投資組合的績(jī)效評(píng)估　259
8．5．1　夏普比率　259
8．5．2　索提諾比率　262
8．5．3　特雷諾比率　264
8．5．4　信息比率　266
8．6　小結(jié)　268
8．7　拓展閱讀　269
第9章　運(yùn)用Python分析期貨套期
保值　270
9．1　期貨市場(chǎng)的簡(jiǎn)介　271
9．1．1　期貨交易所及合約品種　271
9．1．2　股指期貨合約的介紹　275
9．1．3　國(guó)債期貨合約的介紹　277
9．1．4　參與期貨交易的動(dòng)機(jī)　279
9．2　股指期貨的套期保值　280
9．2．1　套期保值的類型　280
9．2．2　追加保證金的風(fēng)險(xiǎn)　282
9．2．3　基差風(fēng)險(xiǎn)　285
9．2．4　交叉套期保值　289
9．3　國(guó)債期貨合約的套期保值　297
9．3．1　計(jì)息天數(shù)規(guī)則　298
9．3．2　國(guó)債的報(bào)價(jià)　300
9．3．3　國(guó)債期貨最終價(jià)格　301
9．3．4　國(guó)債期貨的最廉價(jià)交割　304
9．3．5　基于久期的套期保值策略　307
9．4　小結(jié)　310
9．5　拓展閱讀　310
第　10章 運(yùn)用Python分析期權(quán)的
定價(jià)與風(fēng)險(xiǎn)　311
10．1　A股股票期權(quán)市場(chǎng)簡(jiǎn)介　312
10．1．1　權(quán)證市場(chǎng)　312
10．1．2　股指期權(quán)合約　313
10．2　期權(quán)類型和到期時(shí)的盈虧　315
10．2．1　期權(quán)的類型和要素　315
10．2．2　看漲期權(quán)到期時(shí)的盈虧　316
10．2．3　看跌期權(quán)到期時(shí)的盈虧　318
10．2．4　看跌-看漲平價(jià)關(guān)系式　320
10．3　布萊克-斯科爾斯-默頓模型　323
10．4　期權(quán)價(jià)格與相關(guān)變量的關(guān)系　325
10．4．1　期權(quán)價(jià)格與基礎(chǔ)資產(chǎn)價(jià)格的
關(guān)系　325
10．4．2　期權(quán)價(jià)格與執(zhí)行價(jià)格的關(guān)系　326
10．4．3　期權(quán)價(jià)格與波動(dòng)率的關(guān)系　327
10．4．4　期權(quán)價(jià)格與無風(fēng)險(xiǎn)收益率的
關(guān)系　328
10．4．5　期權(quán)價(jià)格與期權(quán)期限的關(guān)系　330
10．5　衡量期權(quán)的風(fēng)險(xiǎn)—希臘字母　331
10．5．1　期權(quán)的Delta　331
10．5．2　期權(quán)的Gamma　335
10．5．3　期權(quán)的Theta　339
10．5．4　期權(quán)的Vega　343
10．5．5　期權(quán)的Rho　347
10．6　期權(quán)的隱含波動(dòng)率　351
10．6．1　運(yùn)用牛頓迭代法計(jì)算隱含
波動(dòng)率　351
10．6．2　運(yùn)用二分查找法計(jì)算隱含
波動(dòng)率　353
10．7　波動(dòng)率微笑與斜偏　355
10．7．1　波動(dòng)率微笑　355
10．7．2　波動(dòng)率斜偏　358
10．8　小結(jié)　362
10．9　拓展閱讀　362
第　11章 運(yùn)用Python分析期權(quán)交易
策略　363
11．1　保本票據(jù)　364
11．1．1　一個(gè)虛擬的案例　364
11．1．2　一個(gè)真實(shí)市場(chǎng)的案例　366
11．2　單一期權(quán)與單一基礎(chǔ)資產(chǎn)的策略　368
11．2．1　買入備兌看漲期權(quán)　369
11．2．2　賣出備兌看漲期權(quán)　371
11．2．3　買入保護(hù)看跌期權(quán)　373
11．2．4　賣出保護(hù)看跌期權(quán)　375
11．2．5　策略的期間收益　377
11．3　價(jià)差交易策略　381
11．3．1　牛市價(jià)差策略　381
11．3．2　熊市價(jià)差策略　385
11．3．3　盒式價(jià)差策略　389
11．3．4　蝶式價(jià)差策略　392
11．4　組合策略　397
11．4．1　跨式組合策略　397
11．4．2　序列組合策略與帶式組合
策略　401
11．4．3　寬跨式組合策略　404
11．5　小結(jié)　412
11．6　拓展閱讀　412
第　12章 運(yùn)用Python測(cè)度風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值　413
12．1　風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的概述　414
12．1．1　風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的定義　414
12．1．2　運(yùn)用Python對(duì)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值
可視化　415
12．1．3　風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的優(yōu)點(diǎn)與局限性　417
12．2　風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的方差-協(xié)方差法　418
12．2．1　方差-協(xié)方差法的簡(jiǎn)介　418
12．2．2　案例　420
12．3　風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的歷史模擬法　423
12．3．1　歷史模擬法的簡(jiǎn)介　423
12．3．2　案例　425
12．4　蒙特卡羅模擬法　428
12．4．1　蒙特卡羅模擬的簡(jiǎn)介　428
12．4．2　案例　430
12．5　回溯檢驗(yàn)、壓力測(cè)試與壓力風(fēng)險(xiǎn)
價(jià)值　434
12．5．1　回溯檢驗(yàn)　434
12．5．2　壓力測(cè)試　437
12．5．3　壓力風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值　439
12．5．4　比較不同方法計(jì)算的風(fēng)險(xiǎn)
價(jià)值　443
12．6　小結(jié)　443
12．7　擴(kuò)展閱讀　443
后記　445