Python金融數據分析 epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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內容簡介

本書將介紹股票、期權、利率衍生品等金融工具定價方法，如何根據市場指數進行大數據分析，以及如何使用NoSQL存儲tick數據，可解決建模、交易策略優化和風險管理等金融領域的復雜問題。本書麵嚮本科生、研究生、算法開發的初學者以及使用Python進行定量研究的金融領域軟件開發人員。你無需精通Python，熟悉其基本使用情況即可。

目錄

目錄
前言
第1章Python在金融中的應用
1.1Python適閤我嗎
1.1.1免費+開源
1.1.2高級、強大、靈活的編程語言
1.1.3豐富的標準庫
1.2麵嚮對象編程與函數式編程
1.2.1麵嚮對象式方法
1.2.2函數式方法
1.2.3我該使用哪種方法
1.3我該使用哪個版本的Python
1.4IPython簡介
1.4.1安裝IPython
1.4.2使用pip
1.4.3IPython Notebook
1.4.4Notebook單元格
1.4.5IPython Notebook簡單的練習
1.4.6Notebook與金融
1.5總結
第2章金融中的綫性問題
2.1資本資産定價模型與證券市場綫
2.2套利定價模型
2.3因子模型的多元綫性迴歸
2.4綫性最優化
2.4.1安裝PuLP
2.4.2一個簡單的綫性優化問題
2.4.3綫性規劃的結果
2.4.4整數規劃
2.5使用矩陣解綫性方程組
2.6LU分解
2.7Cholesky分解
2.8QR分解
2.9總結
第3章非綫性與金融
3.1非綫性建模
3.2非綫性模型舉例
3.2.1隱含波動率模型
3.2.2馬爾可夫機製轉換模型
3.2.3門限自迴歸模型
3.2.4平滑轉換模型
3.3非綫性模型求根算法概述
3.4增量法
3.5二分法
3.6牛頓迭代法
3.7割綫法
3.8求根法的結閤使用
3.9利用SciPy求解
3.9.1SciPy求根標量函數
3.9.2通用非綫性求解器
3.10總結
第4章利用數值方法為衍生品定價
4.1什麼是期權
4.2二叉樹期權定價模型
4.2.1歐式期權定價
4.2.2編寫StockOption類
4.2.3編寫BinomialEuropean�睴ption類
4.2.4利用BinomialTreeOption類給美式期權定價
4.2.5Cox�睷oss�睷ubinstein模型
4.2.6Leisen�睷eimer模型
4.3希臘值
4.4三叉樹期權定價模型
4.5期權定價中的Lattice方法
4.5.1二叉樹網格
4.5.2編寫BinomialCRR�睴ption類
4.5.3三叉樹網格
4.6有限差分法
4.6.1顯式方法
4.6.2隱式方法
4.6.3Crank�睳icolson方法
4.6.4奇異障礙期權定價
4.6.5美式期權定價的有限差分
4.7隱含波動率模型
4.8總結
第5章利率及其衍生工具
5.1固定收益證券
5.2收益率麯綫
5.3無息債券
5.4自助法構建收益率麯綫
5.5遠期利率
5.6計算到期收益率
5.7計算債券定價
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債券期權
5.11.1可贖迴債券
5.11.2可迴售債券
5.11.3可轉換債券
5.11.4優先股
5.12可贖迴債券定價
5.12.1Vasicek模型定價無息債券
5.12.2提前行權定價
5.12.3有限差分策略迭代法
5.12.4可贖迴債券定價的其他影響因素
5.13總結
第6章利用Python分析歐洲斯托剋 50指數波動率
6.1波動率指數衍生品
6.1.1STOXX與歐洲期貨交易所
6.1.2EURO STOXX 50指數
6.1.3VSTOXX
6.1.4VIX
6.2獲取EUROX STOXX 50指數和VSTOXX數據
6.3數據閤並
6.4SX5E與V2TX的財務分析
6.5SX5E與V2TX的相關性
6.6計算VSTOXX子指數
6.6.1獲取OESX數據
6.6.2計算VSTOXX子指數的公式
6.6.3VSTOXX子指數值的實現
6.6.4分析結果
6.7計算VSTOXX主指數
6.8總結
第7章大數據分析
7.1什麼是大數據
7.2Hadoop
7.2.1HDFS
7.2.2YARN
7.2.3MapReduce
7.3大數據工具對我來說實用嗎
7.4獲取Apache Hadoop
7.4.1從Cloudera獲取QuickStart VM
7.4.2獲取VirtualBox
7.4.3在VirtualBox上運行Cloudera VM
7.5Hadoop中的字計數程序
7.5.1下載示例數據
7.5.2map程序
7.5.3reduce程序
7.5.4測試腳本
7.5.5在Hadoop上運行MapReduce
7.5.6使用Hue瀏覽HDFS
7.6Hadoop的金融實踐
7.6.1從Yahoo! Finance獲取IBM股票價格
7.6.2修改map程序
7.6.3使用IBM股票價格測試map程序
7.6.4運行MapReduce計算日內價格變化
7.6.5分析MapReduce結果
7.7NoSQL簡介
7.7.1獲取MongoDB
7.7.2創建數據目錄並運行MongoDB
7.7.3獲取PyMongo
7.7.4運行測試連接
7.7.5獲取數據庫
7.7.6獲取集閤
7.7.7插入文檔
7.7.8獲取單個文檔
7.7.9刪除文檔
7.7.10批量插入文檔
7.7.11統計集閤文檔
7.7.12查找文檔
7.7.13文檔排序
7.7.14結論
7.8總結
第8章算法交易
8.1什麼是算法交易
8.2帶有公共API的交易平颱列錶
8.3有沒有最好的編程語言
8.4係統功能
8.5通過Interactive Brokers和IbPy進行算法交易
8.5.1獲取Interactive Brokers的Trader WorkStation
8.5.2獲取IbPy——IB API包裝器
8.5.3指令路由機製
8.6構建均值迴歸算法交易係統
8.6.1設置主程序
8.6.2處理事件
8.6.3實現均值迴歸算法
8.6.4跟蹤頭寸
8.7使用OANDA API進行外匯交易
8.7.1什麼是REST
8.7.2設置OANDA賬戶
8.7.3OANDA API使用方法
8.7.4獲取oandapy——OAND AREST API包裝器
8.7.5獲取並解析匯率數據
8.7.6發送指令
8.8構建趨勢跟蹤外匯交易平颱
8.8.1設置主程序
8.8.2處理事件
8.8.3實現趨勢跟蹤算法
8.8.4跟蹤頭寸
8.9風險價值模型
8.10總結
第9章迴溯測試
9.1迴溯測試概述
9.1.1迴溯測試的缺陷
9.1.2事件驅動迴溯測試係統
9.2設計並實施迴溯測試係統
9.2.1TickData類
9.2.2MarketData類
9.2.3MarketDataSource類
9.2.4Order類
9.2.5Position類
9.2.6Strategy類
9.2.7MeanRe

前言/序言

前言Python已廣泛應用於銀行業、投資管理、保險業、房地産行業等金融領域，用於開發金融模型、管理風險和自動完成交易。許多大型金融機構依賴Python來搭建職位管理、資産定價、風險管理和交易係統等基礎設施。
本書將介紹核心的金融理論，並給齣它們的數學概念，以幫助讀者更好地理解它們在實際中的應用價值。你將瞭解如何應用Python求解經典的資産定價模型，解決金融中的綫性和非綫性問題，開發數值程序和利率模型，以及如何根據有限差分法定價來描繪含有期權的隱含波動率麯綫等。
隨著高級計算技術的齣現，我們必須要考慮如何存儲和處理大量數據。而Hadoop是目前處理大數據的流行工具。因此本書將介紹Hadoop的工作原理及其與Python的集成，以獲得金融數據的分析方法；以及如何利用Python實現NoSQL在存儲非結構化數據中的應用。
目前許多公司開始嚮客戶提供API，以使用他們定製的交易軟件進行交易。通過學習本書，你將瞭解如何連接到代理API，檢索市場數據，生成交易信號並嚮交易所發送指令，以及平均迴報和趨勢跟蹤等交易策略的實施。另外，本書還將介紹風險管理、頭寸跟蹤和迴溯測試技術，以幫助你管理交易策略的實施效果。
金融行業中，使用Microsoft Excel處理債券交易和後颱業務是一種普遍現象。本書將介紹如何在Python中創建數字定價組件對象模型（COM）服務器，使你的電子錶格能夠即時計算和更新模型值。
本書的主要內容第1章探討瞭Python在金融領域的適用性，引入IPython作為可視化數據和執行科學計算的有效工具。
第2章介紹瞭使用Python求解綫性方程組的方法，執行整數規劃，以及將矩陣應用於投資組閤分析的綫性優化。
第3章討論瞭使用Python構建金融非綫性模型以及術根方法。
第4章探討瞭如何使用三叉樹模型、二叉樹網格和有限差分法等進行期權估值。
第5章討論瞭收益率麯綫的引導過程，涵蓋一些利用Python實現的衍生品利率的短期定價模型。
第6章討論瞭波動率指數，對歐洲斯托剋50指數波動率數據進行分析，並使用子指數的期權價格復製主要指數。
第7章介紹瞭Hadoop在大數據分析中的應用，如何使用Python執行MapReduce操作，以及如何使用NoSQL存儲數據。
第8章探討瞭逐步開發均值迴歸算法交易和趨勢跟蹤算法交易策略，以及交易係統風險管理等。
第9章討論如何設計並實現一個事件驅動的迴溯測試係統，幫助你把握模擬交易策略的性能。
第10章介紹瞭如何在Python中構建一個組件對象模型服務器和客戶端界麵與Excel融通，以及如何在Excel中即時計算期權價格。
學習本書的軟硬件支持學習本書需要安裝如下軟件：
操作係統：
● 能使用Python 2��7或更高版本的操作係統● 第10章需要Windows XP或更高版本的操作係統● 第7章需要有至少4GB RAM的64位主機操作係統本書將使用以下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運行IB TWS和OANDA fxTrade平颱（第8章）● Microsoft Office Excel 2010或更高版本，並使用宏（第10章）本書的讀者對象本書麵嚮開發金融應用程序的學生和程序員，提供金融服務的顧問，金融分析師以及想要利用Python在數據可視化、交互式分析和科學計算方麵的優勢進行財務分析的人員。對此，你需要掌握一定的Python基礎知識和金融概念，在學習每一章的技術內容之前，本書會為初學者介紹相關的背景資料。

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