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杰姆斯·马伟明（James，Ma，Weiming） 著，高明 译

图书标签:

• Python
• 金融
• 数据分析
• 量化交易
• 投资
• 数据挖掘
• 机器学习
• 时间序列
• 风险管理
• 金融工程

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111589983

版次：1

商品编码：12339870

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 数据科学与工程技术丛书

开本：16开

出版时间：2018-04-01

用纸：胶版纸

页数：240

内容简介

本书将介绍股票、期权、利率衍生品等金融工具定价方法，如何根据市场指数进行大数据分析，以及如何使用NoSQL存储tick数据，可解决建模、交易策略优化和风险管理等金融领域的复杂问题。本书面向本科生、研究生、算法开发的初学者以及使用Python进行定量研究的金融领域软件开发人员。你无需精通Python，熟悉其基本使用情况即可。

目录

目录
前言
第1章Python在金融中的应用
1.1Python适合我吗
1.1.1免费+开源
1.1.2高级、强大、灵活的编程语言
1.1.3丰富的标准库
1.2面向对象编程与函数式编程
1.2.1面向对象式方法
1.2.2函数式方法
1.2.3我该使用哪种方法
1.3我该使用哪个版本的Python
1.4IPython简介
1.4.1安装IPython
1.4.2使用pip
1.4.3IPython Notebook
1.4.4Notebook单元格
1.4.5IPython Notebook简单的练习
1.4.6Notebook与金融
1.5总结
第2章金融中的线性问题
2.1资本资产定价模型与证券市场线
2.2套利定价模型
2.3因子模型的多元线性回归
2.4线性最优化
2.4.1安装PuLP
2.4.2一个简单的线性优化问题
2.4.3线性规划的结果
2.4.4整数规划
2.5使用矩阵解线性方程组
2.6LU分解
2.7Cholesky分解
2.8QR分解
2.9总结
第3章非线性与金融
3.1非线性建模
3.2非线性模型举例
3.2.1隐含波动率模型
3.2.2马尔可夫机制转换模型
3.2.3门限自回归模型
3.2.4平滑转换模型
3.3非线性模型求根算法概述
3.4增量法
3.5二分法
3.6牛顿迭代法
3.7割线法
3.8求根法的结合使用
3.9利用SciPy求解
3.9.1SciPy求根标量函数
3.9.2通用非线性求解器
3.10总结
第4章利用数值方法为衍生品定价
4.1什么是期权
4.2二叉树期权定价模型
4.2.1欧式期权定价
4.2.2编写StockOption类
4.2.3编写BinomialEuropean�睴ption类
4.2.4利用BinomialTreeOption类给美式期权定价
4.2.5Cox�睷oss�睷ubinstein模型
4.2.6Leisen�睷eimer模型
4.3希腊值
4.4三叉树期权定价模型
4.5期权定价中的Lattice方法
4.5.1二叉树网格
4.5.2编写BinomialCRR�睴ption类
4.5.3三叉树网格
4.6有限差分法
4.6.1显式方法
4.6.2隐式方法
4.6.3Crank�睳icolson方法
4.6.4奇异障碍期权定价
4.6.5美式期权定价的有限差分
4.7隐含波动率模型
4.8总结
第5章利率及其衍生工具
5.1固定收益证券
5.2收益率曲线
5.3无息债券
5.4自助法构建收益率曲线
5.5远期利率
5.6计算到期收益率
5.7计算债券定价
5.8久期
5.9凸度
5.10短期利率模型
5.10.1Vasicek模型
5.10.2Cox�睮ngersoll�睷oss模型
5.10.3Rendleman and Bartter模型
5.10.4Brennan and Schwartz模型
5.11债券期权
5.11.1可赎回债券
5.11.2可回售债券
5.11.3可转换债券
5.11.4优先股
5.12可赎回债券定价
5.12.1Vasicek模型定价无息债券
5.12.2提前行权定价
5.12.3有限差分策略迭代法
5.12.4可赎回债券定价的其他影响因素
5.13总结
第6章利用Python分析欧洲斯托克 50指数波动率
6.1波动率指数衍生品
6.1.1STOXX与欧洲期货交易所
6.1.2EURO STOXX 50指数
6.1.3VSTOXX
6.1.4VIX
6.2获取EUROX STOXX 50指数和VSTOXX数据
6.3数据合并
6.4SX5E与V2TX的财务分析
6.5SX5E与V2TX的相关性
6.6计算VSTOXX子指数
6.6.1获取OESX数据
6.6.2计算VSTOXX子指数的公式
6.6.3VSTOXX子指数值的实现
6.6.4分析结果
6.7计算VSTOXX主指数
6.8总结
第7章大数据分析
7.1什么是大数据
7.2Hadoop
7.2.1HDFS
7.2.2YARN
7.2.3MapReduce
7.3大数据工具对我来说实用吗
7.4获取Apache Hadoop
7.4.1从Cloudera获取QuickStart VM
7.4.2获取VirtualBox
7.4.3在VirtualBox上运行Cloudera VM
7.5Hadoop中的字计数程序
7.5.1下载示例数据
7.5.2map程序
7.5.3reduce程序
7.5.4测试脚本
7.5.5在Hadoop上运行MapReduce
7.5.6使用Hue浏览HDFS
7.6Hadoop的金融实践
7.6.1从Yahoo! Finance获取IBM股票价格
7.6.2修改map程序
7.6.3使用IBM股票价格测试map程序
7.6.4运行MapReduce计算日内价格变化
7.6.5分析MapReduce结果
7.7NoSQL简介
7.7.1获取MongoDB
7.7.2创建数据目录并运行MongoDB
7.7.3获取PyMongo
7.7.4运行测试连接
7.7.5获取数据库
7.7.6获取集合
7.7.7插入文档
7.7.8获取单个文档
7.7.9删除文档
7.7.10批量插入文档
7.7.11统计集合文档
7.7.12查找文档
7.7.13文档排序
7.7.14结论
7.8总结
第8章算法交易
8.1什么是算法交易
8.2带有公共API的交易平台列表
8.3有没有最好的编程语言
8.4系统功能
8.5通过Interactive Brokers和IbPy进行算法交易
8.5.1获取Interactive Brokers的Trader WorkStation
8.5.2获取IbPy——IB API包装器
8.5.3指令路由机制
8.6构建均值回归算法交易系统
8.6.1设置主程序
8.6.2处理事件
8.6.3实现均值回归算法
8.6.4跟踪头寸
8.7使用OANDA API进行外汇交易
8.7.1什么是REST
8.7.2设置OANDA账户
8.7.3OANDA API使用方法
8.7.4获取oandapy——OAND AREST API包装器
8.7.5获取并解析汇率数据
8.7.6发送指令
8.8构建趋势跟踪外汇交易平台
8.8.1设置主程序
8.8.2处理事件
8.8.3实现趋势跟踪算法
8.8.4跟踪头寸
8.9风险价值模型
8.10总结
第9章回溯测试
9.1回溯测试概述
9.1.1回溯测试的缺陷
9.1.2事件驱动回溯测试系统
9.2设计并实施回溯测试系统
9.2.1TickData类
9.2.2MarketData类
9.2.3MarketDataSource类
9.2.4Order类
9.2.5Position类
9.2.6Strategy类
9.2.7MeanRe

前言/序言

前言Python已广泛应用于银行业、投资管理、保险业、房地产行业等金融领域，用于开发金融模型、管理风险和自动完成交易。许多大型金融机构依赖Python来搭建职位管理、资产定价、风险管理和交易系统等基础设施。
本书将介绍核心的金融理论，并给出它们的数学概念，以帮助读者更好地理解它们在实际中的应用价值。你将了解如何应用Python求解经典的资产定价模型，解决金融中的线性和非线性问题，开发数值程序和利率模型，以及如何根据有限差分法定价来描绘含有期权的隐含波动率曲线等。
随着高级计算技术的出现，我们必须要考虑如何存储和处理大量数据。而Hadoop是目前处理大数据的流行工具。因此本书将介绍Hadoop的工作原理及其与Python的集成，以获得金融数据的分析方法；以及如何利用Python实现NoSQL在存储非结构化数据中的应用。
目前许多公司开始向客户提供API，以使用他们定制的交易软件进行交易。通过学习本书，你将了解如何连接到代理API，检索市场数据，生成交易信号并向交易所发送指令，以及平均回报和趋势跟踪等交易策略的实施。另外，本书还将介绍风险管理、头寸跟踪和回溯测试技术，以帮助你管理交易策略的实施效果。
金融行业中，使用Microsoft Excel处理债券交易和后台业务是一种普遍现象。本书将介绍如何在Python中创建数字定价组件对象模型（COM）服务器，使你的电子表格能够即时计算和更新模型值。
本书的主要内容第1章探讨了Python在金融领域的适用性，引入IPython作为可视化数据和执行科学计算的有效工具。
第2章介绍了使用Python求解线性方程组的方法，执行整数规划，以及将矩阵应用于投资组合分析的线性优化。
第3章讨论了使用Python构建金融非线性模型以及术根方法。
第4章探讨了如何使用三叉树模型、二叉树网格和有限差分法等进行期权估值。
第5章讨论了收益率曲线的引导过程，涵盖一些利用Python实现的衍生品利率的短期定价模型。
第6章讨论了波动率指数，对欧洲斯托克50指数波动率数据进行分析，并使用子指数的期权价格复制主要指数。
第7章介绍了Hadoop在大数据分析中的应用，如何使用Python执行MapReduce操作，以及如何使用NoSQL存储数据。
第8章探讨了逐步开发均值回归算法交易和趋势跟踪算法交易策略，以及交易系统风险管理等。
第9章讨论如何设计并实现一个事件驱动的回溯测试系统，帮助你把握模拟交易策略的性能。
第10章介绍了如何在Python中构建一个组件对象模型服务器和客户端界面与Excel融通，以及如何在Excel中即时计算期权价格。
学习本书的软硬件支持学习本书需要安装如下软件：
操作系统：
● 能使用Python 2��7或更高版本的操作系统● 第10章需要Windows XP或更高版本的操作系统● 第7章需要有至少4GB RAM的64位主机操作系统本书将使用以下Python包的Python、SciPy、pandas、IPython和Matplotlib模块：
● 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模块：
● Statsmodels，见http://statsmodels�眘ourceforge�眓et/● PuLP（第2章），见https://github�眂om/coin�瞣r/pulp● lxml（第6章），见http://lxml�眃e/● PyMongo 2��7（第7章），见https://pypi�眕ython�眔rg/pypi/pymongo/● IbPy（第8章），见https://github�眂om/blampe/IbPy● oandapy（第8章），见https://github�眂om/oanda/oandapy● python�瞨equests（第8章），见https://pypi�眕ython�眔rg/pypi/requests/● PyWin32（第10章），见http://sourceforge�眓et/projects/pywin32/files/可选Python模块：
● 使用pip 6��0自动安装Python包，见https://pypi�眕ython�眔rg/pypi/pip需要的软件：
● Mozilla Firefox，见https://www�眒ozilla�眔rg/en�睻S/firefox/new/● MongoDB 2��6（第7章），见http://www�眒ongodb.org/downloads● VirtualBox 4��3（第7章），见https://www�眝irtualbox�眔rg/wiki/Downloads● Cloudera QuickStart VM with CDH (Cloudera Distribution Including Apache Hadoop)（第7章），见http://www�眂loudera�眂om/content/cloudera/en/downloads/quickstart_vms�県tml● Interactive Brokers (IB) Trader Workstation (TWS)（第8章），见https://www�眎nteractivebrokers�眂om/en/ index�眕hp?f=1537● 使用Oracle Java 7运行IB TWS和OANDA fxTrade平台（第8章）● Microsoft Office Excel 2010或更高版本，并使用宏（第10章）本书的读者对象本书面向开发金融应用程序的学生和程序员，提供金融服务的顾问，金融分析师以及想要利用Python在数据可视化、交互式分析和科学计算方面的优势进行财务分析的人员。对此，你需要掌握一定的Python基础知识和金融概念，在学习每一章的技术内容之前，本书会为初学者介绍相关的背景资料。

《金融市场量化交易策略与实战》 内容简介 本书深入探索金融市场中量化交易策略的理论构建、模型设计、技术实现以及实战应用。旨在为读者提供一套系统性的量化交易知识体系，帮助读者理解市场运行规律，发掘交易机会，并最终实现可观的投资回报。本书内容全面，覆盖了从基础的统计分析到复杂的机器学习模型在量化交易中的应用，同时兼顾了策略回测、风险管理以及交易系统的构建等实操环节。 第一部分：量化交易基础与市场微观结构 本部分将为读者打下坚实的量化交易基础，并深入剖析金融市场的微观运行机制。 第一章：量化交易概述与发展历程。 介绍量化交易的定义、核心理念与发展历程，从早期的统计套利到如今的深度学习驱动的交易。 阐述量化交易的优势与挑战，如数据驱动、客观决策、高频交易的潜力以及模型失效的风险。 探讨不同类型的量化交易策略，包括趋势跟踪、均值回归、统计套利、事件驱动、阿尔法策略等，并分析其适用场景。 介绍量化交易的生态系统，包括数据提供商、交易平台、硬件基础设施、研究团队以及监管环境。 第二章：金融市场数据解析与预处理。 详细讲解各类金融数据的获取方式，包括历史行情数据（OHLCV）、订单簿数据、新闻情绪数据、宏观经济数据等。 介绍数据清洗与处理的重要性，包括缺失值填充、异常值检测与处理、数据标准化与归一化。 探讨不同类型数据的特征提取方法，例如利用价格、成交量、波动率构建技术指标，利用宏观数据进行经济周期分析。 讲解数据可视化技术在理解数据特征和模式中的作用，如绘制K线图、交易量柱状图、相关性热力图等。 第三章：市场微观结构与交易执行。 深入理解订单簿的构成与动态变化，包括买卖盘的深度、宽度、买卖价差（Bid-Ask Spread）。 分析市场微观结构对交易执行的影响，例如流动性、滑点（Slippage）、冲击成本（Market Impact）。 介绍不同类型的交易指令，如市价单、限价单、止损单、止盈单，以及其在不同市场条件下的应用。 探讨交易执行算法，如VWAP（Volume Weighted Average Price）、TWAP（Time Weighted Average Price）等，以及如何最小化交易成本。 介绍高频交易（HFT）中的技术要求与挑战，如延迟、速度、公平访问等。 第二部分：量化交易策略构建与模型设计 本部分将聚焦于量化交易策略的核心——模型的设计与构建。 第四章：基于统计学的量化交易策略。 讲解统计学在金融分析中的基础应用，包括描述性统计、推断性统计。 深入探讨均值回归策略（Mean Reversion）的构建，包括协整关系检测、配对交易（Pairs Trading）策略。 分析趋势跟踪策略（Trend Following）的原理，包括移动平均线（MA）、MACD（Moving Average Convergence Divergence）、ADX（Average Directional Index）等技术指标的应用。 介绍波动率分析在策略构建中的作用，如布林带（Bollinger Bands）、ATR（Average True Range）指标。 讲解统计套利（Statistical Arbitrage）的基本思想与实现方法。 第五章：机器学习在量化交易中的应用。 介绍机器学习的基本概念、分类与算法，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 重点讲解分类算法在预测市场方向或交易信号中的应用，如逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林。 探讨回归算法在预测价格或收益中的应用，如线性回归、多项式回归、岭回归、Lasso回归。 介绍时间序列模型在捕捉市场动态中的应用，如ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）、GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型。 讲解无监督学习在发现市场模式中的应用，如聚类分析（K-Means）用于识别相似的资产或市场状态。 第六章：深度学习与高级量化模型。 介绍神经网络的基本结构与原理，包括前馈神经网络、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）。 阐述深度学习模型在处理高维、非线性金融数据中的优势，如处理文本数据的情绪分析，处理时序数据的模式识别。 探讨卷积神经网络（CNN）在分析价格图表模式中的潜力。 介绍生成对抗网络（GAN）在模拟金融市场数据或生成交易信号方面的应用。 讲解深度强化学习（DRL）在构建端到端交易系统中的最新进展，如Q-Learning、Policy Gradient等。 探讨模型 ensemble（模型集成）技术，如Bagging、Boosting、Stacking，以提高模型鲁棒性和预测精度。 第七章：事件驱动与另类数据策略。 分析重大经济事件（如政策发布、财报公布、央行决议）对市场的影响，并设计相应的交易策略。 探讨公司特定事件（如并购、重组、分红）的交易机会。 介绍另类数据（Alternative Data）的来源与应用，包括卫星图像、社交媒体情绪、信用卡交易数据、网络爬虫数据等。 讲解如何利用自然语言处理（NLP）技术从新闻、研报、社交媒体中提取有价值的市场信息。 分析高频新闻、公告对市场短期波动的影响，并设计应对策略。 第三部分：交易策略回测与风险管理 构建策略并非终点，有效的回测与严格的风险管理是量化交易成功的关键。 第八章：交易策略的回测框架与实现。 讲解回测的重要性与基本原则，避免前视偏差（Look-ahead Bias）、幸存者偏差（Survivorship Bias）。 介绍回测平台的构建，包括数据存储、策略逻辑、交易模拟、结果统计。 探讨回测中的关键指标，如夏普比率（Sharpe Ratio）、索提诺比率（Sortino Ratio）、最大回撤（Maximum Drawdown）、收益回撤比。 分析不同市场条件下（牛市、熊市、震荡市）策略表现的差异。 讲解样本外测试（Out-of-Sample Testing）的重要性，以评估策略的泛化能力。 介绍蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）在评估策略风险和鲁棒性方面的应用。 第九章：风险管理与投资组合构建。 深入理解量化交易中的风险类型，包括市场风险、模型风险、操作风险、流动性风险、信用风险。 介绍风险度量方法，如VaR（Value at Risk）、CVaR（Conditional Value at Risk）。 讲解仓位管理（Position Sizing）策略，如固定比例法、Kelly准则、固定风险法。 分析止损（Stop-Loss）与止盈（Take-Profit）策略的设置与优化。 探讨投资组合理论在量化交易中的应用，如均值-方差优化、Black-Litterman模型。 介绍协方差矩阵的估计与在资产配置中的应用。 讲解风险对冲（Hedging）策略，如使用期权、期货进行对冲。 第十章：交易系统的构建与部署。 介绍交易系统的主要组成部分，包括数据接口、策略引擎、风险控制模块、订单管理系统、交易执行模块。 探讨不同交易平台的选择与集成，如API接口、交易中间件。 讲解实盘交易中的注意事项，如低延迟、高可用性、容错机制。 分析交易系统的监控与日志记录，以便及时发现问题。 介绍交易系统的自动化部署与更新流程。 探讨量化交易的合规性要求与法律法规。 第四部分：案例分析与实战进阶 本部分将通过具体案例，展示量化交易策略的实际应用，并引导读者进行更深入的探索。 第十一章：经典量化交易策略实战案例。 配对交易案例： 选择两个高度相关的资产，检测其协整关系，构建价差回归模型，当价差偏离均值时进行反向操作。 均值回归策略案例： 基于特定技术指标（如RSI）或统计量，判断超买超卖信号，进行反向操作。 趋势跟踪策略案例： 基于移动平均线交叉或ADX指标，识别市场趋势，顺势而为。 高频交易策略案例（简述）： 介绍如事件驱动的高频交易、市场微观结构利用的策略思路，并说明其技术和资金门槛。 第十二章：机器学习与深度学习策略实战案例。 基于SVM的市场方向预测案例： 利用历史价格、交易量、技术指标等作为特征，训练SVM模型预测下一交易日的上涨或下跌。 基于LSTM的股票价格预测案例： 构建LSTM模型，输入历史价格序列，预测未来短期内的价格走势。 基于NLP的情绪分析交易案例： 分析财经新闻和社交媒体数据，提取市场情绪，并将其作为交易信号的辅助。 基于强化学习的交易代理案例（介绍）： 简述如何构建一个能够自主学习交易策略的强化学习代理。 第十三章：量化交易的未来趋势与进阶研究。 探讨人工智能（AI）在量化交易中的更深层次应用，如自然语言生成（NLG）用于自动化报告撰写，知识图谱用于理解市场关系。 分析大数据技术在海量金融数据处理中的作用，如分布式计算、内存计算。 介绍另类数据挖掘与分析的最新技术，以及其为量化交易带来的新机遇。 探讨跨市场、跨资产的量化交易策略。 展望算法交易的监管挑战与发展方向。 鼓励读者进行持续学习与研究，不断适应快速变化的金融市场。 本书力求理论与实践相结合，通过丰富的图表、清晰的逻辑和详实的案例，帮助读者掌握量化交易的核心技能。无论您是金融从业者、投资者，还是对量化交易充满兴趣的研究者，本书都将是您探索金融市场无限可能性的宝贵参考。

评分☆☆☆☆☆

拿到《Python金融数据分析》这本书，我最想知道的是它在文本数据分析和自然语言处理（NLP）在金融领域的应用。在当今信息爆炸的时代，大量的金融新闻、分析报告、社交媒体评论等文本信息蕴含着重要的市场线索，而Python的NLP库提供了强大的工具来挖掘这些信息。我希望书中能够详细介绍如何利用Python进行金融文本数据的预处理，比如分词、去除停用词、词性标注等，以及如何提取文本特征，例如TF-IDF、词向量（Word Embeddings）。更具体地说，我希望能学习到如何用Python构建情感分析模型，来判断财经新闻或社交媒体舆论对股票价格的影响，以及如何利用NLP技术对公司财报或分析师报告进行关键信息提取和摘要生成。如果书中能提供一些实际的案例，比如分析财报中的风险提示对股价的影响，或者利用新闻情绪预测市场波动，那将非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

对于《Python金融数据分析》这本书，我最为关注的是其在宏观经济数据分析方面的应用。我一直觉得理解宏观经济的走向对于金融市场的预测至关重要，而Python强大的数据处理能力和丰富的库，应该能够帮助我更有效地分析海量的宏观经济指标。我希望书中能够介绍如何利用Python获取和处理来自政府部门、国际组织（如IMF、World Bank）以及其他可靠来源的宏观经济数据，比如GDP增长率、通货膨胀率、利率、失业率、贸易平衡等。更重要的是，我希望书中能够演示如何利用Python进行宏观经济指标之间的关联性分析，以及如何构建宏观经济模型来预测未来的经济走势。例如，我希望能学习到如何用Python实现ARIMA模型来预测通胀，或者如何构建一个简单的DSGE模型来分析货币政策对经济的影响。书中的可视化部分如果能突出展示如何用Python生成能够清晰呈现宏观经济趋势和影响因素的图表，那将极大地帮助我理解复杂的经济动态。

评分☆☆☆☆☆

我入手《Python金融数据分析》这本书，主要看重的是它在金融衍生品定价和风险管理方面的讲解。我一直对期权、期货等衍生品感兴趣，并希望能够利用Python来对它们进行更精确的定价和风险评估。我特别期待书中能够深入讲解如何用Python实现Black-Scholes期权定价模型，包括如何计算各个参数，以及如何处理不同到期日和执行价格的期权。此外，蒙特卡洛模拟在金融工程中有着广泛的应用，我希望书中能够详细介绍如何利用Python进行蒙特卡洛模拟，以实现更复杂的衍生品定价，比如美式期权或路径依赖期权。在风险管理方面，我希望能学习到如何用Python计算Delta、Gamma、Vega、Theta等希腊字母，并利用这些指标来对冲衍生品头寸的风险。如果书中还能提供一些关于如何利用Python进行信用衍生品定价和风险分析的内容，那将是我莫大的惊喜。

评分☆☆☆☆☆

我拿到《Python金融数据分析》这本书，最想深入了解的是其在投资组合优化方面的应用。一直以来，构建一个风险分散且收益最大化的投资组合都是我的目标，而Python凭借其强大的库，无疑是实现这一目标的利器。我希望书中能够详细讲解如何运用Python实现均值-方差优化模型，包括如何获取历史收益率数据，如何计算资产的期望收益率和协方差矩阵，以及如何利用优化算法找到最优的资产配置比例。此外，我对Black-Litterman模型也颇感兴趣，希望能在这本书中找到关于如何用Python实现该模型的详细指导，因为它能够有效地将主观的市场判断融入到投资组合的构建中。我还想了解书中是否提供了关于如何利用Python进行风险度量，比如VaR（Value at Risk）和CVaR（Conditional Value at Risk）的计算方法，以及如何评估不同投资组合的风险水平。这本书如果能提供一些实际的案例，例如针对股票、债券或衍生品投资组合的优化，那就更完美了，这样我就可以直接套用这些方法来实践自己的投资理念。

评分☆☆☆☆☆

拿到《Python金融数据分析》这本书，我本来满怀期待，想着终于能找到一本既讲解Python又能深入剖析金融数据分析的书籍。翻开目录，确实看到了一些熟悉的主题，比如数据清洗、可视化，还有一些常见的金融模型。我特别希望能在这本书里找到关于如何用Python进行股票因子分析的详细步骤，以及如何构建和回测自己的量化交易策略。我对书中关于时间序列分析的章节也寄予厚望，希望能学到如何用Python处理复杂的金融时间序列数据，比如ADF检验、协整分析，以及如何利用ARIMA、GARCH等模型进行预测。另外，我一直对信用风险评估感兴趣，希望书中能有专门的章节介绍如何用Python构建信用评分模型，并利用机器学习技术来优化模型的准确性。这本书的作者在金融领域和Python编程方面都有深厚的造诣，这让我相信它能够提供高质量的见解和实用的技巧，帮助我提升在金融数据分析领域的技能。我希望能从中学习到一些前沿的分析方法和工具，将理论知识转化为实际的应用。