（區域包郵）Python 3爬蟲、數據清洗與可視化實戰 +Python金融衍生品大數據分析：建模、模 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[德] Yves Hilpisch 著

圖書標籤:

• Python爬蟲
• 數據清洗
• 數據可視化
• 金融大數據
• Python
• 金融衍生品
• 建模
• 實戰
• 區域包郵
• 編程

店鋪： 京文聯發專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121313363

商品編碼：26989503031

9787121313363 Python金融衍生品大數據分析：建模、模擬、校準與對衝 99.00

9787121333590 Python 3爬蟲、數據清洗與可視化實戰   49.00

Python金融衍生品大數據分析：建模、模擬、校準與對衝

目 錄

第 1 章 快速導覽 1

1.1 基於市場的估價 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

1.2 本書的結構 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

1.3 為什麼選擇 Python . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

1.4 深入閱讀 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

第 1 部分 市場 6

第 2 章 什麼是基於市場的定價 6

2.1 期權及其價值 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

2.2 普通金融工具與奇異金融工具 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

2.3 影響股權衍生工具的風險 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

2.3.1 市場風險 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

2.3.2 其他風險 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

2.4 對衝 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

2.5 基於市場的定價過程 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

第 3 章 市場典型事實 15

3.1 簡介 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

3.2 波動率、相關性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

3.3 基本案例：正態收益率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

3.4 指數和股票 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

3.4.1 典型事實 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

3.4.2 DAX 指數收益率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

3.5 期權市場 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

3.5.1 買賣價差 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

3.5.2 隱含波動率麯麵 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

3.6 短期利率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

3.7 結論 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

3.8 Python 腳本 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

3.8.1 GBM 分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

3.8.2 DAX 分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

3.8.3 BSM 隱含波動率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36

3.8.4 EURO STOXX 50 隱含波動率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

3.8.5 EURIBOR 分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40

第 2 部分 理論定價 42

第 4 章 風險中性定價 42

4.1 簡介 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

4.2 離散時間不確定性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43

4.3 離散市場模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47

4.3.1 基本元素 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47

4.3.2 基礎定義 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47

4.4 離散時間模型的主要結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

4.5 連續時間模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53

4.6 總結 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

4.7 證明 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

4.7.1 引理 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

4.7.2 命題 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

4.7.3 定理 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60

第 5 章 完全市場模型 62

5.1 簡介 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

5.2 Black-Scholes-Merton 模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

5.2.1 市場模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

5.2.2 基本 PDE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63

5.2.3 歐式期權 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64

5.3 BSM 模型的 Greeks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67

5.4 Cox-Ross-Rubinstein 模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71

5.5 總結 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74

5.6 證明及 Python 腳本 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74

5.6.1 伊藤引理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74

5.6.2 BSM 期權定價的腳本 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74

5.6.3 BSM 看漲期權 Greeks 腳本 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78

5.6.4 CRR 期權定價腳本 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81

第 6 章 基於傅裏葉的期權定價 84

6.1 概述 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84

6.2 定價問題 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85

6.3 傅裏葉變換 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85

6.4 基於傅裏葉的期權定價 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87

6.4.1 Lewis（2001） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87

6.4.2 Carr-Madan（1999） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89

6.5 數值計算 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91

6.5.1 傅裏葉級數 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91

6.5.2 快速傅裏葉變換 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94

6.6 應用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94

6.6.1 Black-Scholes-Merton（1973）模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94

6.6.2 Merton（1976）模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97

6.6.3 離散市場模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97

6.7 總結 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101

6.8 Python 腳本 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101

6.8.1 使用傅裏葉方法的 BSM 看漲期權定價 . . . . . . . . . . . . . . . . . 101

6.8.2 傅裏葉級數 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106

6.8.3 單位根 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108

6.8.4 捲積 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108

6.8.5 參數模塊 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109

6.8.6 捲積計算看漲期權價值 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110

6.8.7 捲積期權定價 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111

6.8.8 DFT 期權定價 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111

6.8.9 DFT 速度檢驗 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112

第 7 章 利用模擬的美式期權定價 114

7.1 概述 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114

7.2 金融模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114

7.3 美式期權定價 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115

7.3.1 問題形式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115

7.3.2 定價算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117

7.4 數值結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118

7.4.1 美式看跌期權 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118

7.4.2 美式空頭禿鷹式價差 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122

7.5 總結 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122

7.6 Python 腳本 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123

7.6.1 二項定價 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123

7.6.2 LSM 濛特卡羅定價 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125

7.6.3 原始算法和對偶算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126

第 3 部分 基於市場的定價 132

第 8 章 基於市場定價的第一個例子 132

8.1 概述 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132

8.2 市場模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132

8.3 定價 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133

8.4 校準 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133

8.5 模擬 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134

8.6 總結 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140

8.7 Python 腳本 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140

8.7.1 數值積分定價 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140

8.7.2 FFT 定價 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142

8.7.3 根據三種到期日的期權報價校準模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145

8.7.4 根據到期時間較短的期權報價校準模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . 147

8.7.5 MCS 定價 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150

第 9 章 一般市場模型 154

9.1 概述 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154

9.2 框架 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154

9.3 框架的特徵 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156

9.4 零息債券定價 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157

9.5 歐式期權定價 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158

9.5.1 PDE 方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158

9.5.2 變換方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160

9.5.3 濛特卡羅模擬 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161

9.6 總結 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162

9.7 證明和 Python 腳本 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162

9.7.1 伊藤引理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162

9.7.2 債券定價的 Python 腳本 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163

9.7.3 歐式看漲期權定價的 Python 腳本 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164

第 10 章 濛特卡羅模擬 171

10.1 概述 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171

10.2 零息債券定價 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171

10.3 歐式期權定價 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175

10.4 美式期權定價 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 180

10.4.1 數值結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182

10.4.2 高準確性與低速度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185

10.5 總結 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187

10.6 Python 腳本 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188

10.6.1 一般零息債券定價 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188

10.6.2 CIR85 模擬和定價 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190

10.6.3 通過濛特卡羅模擬對歐式期權自動定價 . . . . . . . . . . . . . . . . . 193

10.6.4 通過濛特卡羅模擬對美式看跌期權自動定價 . . . . . . . . . . . . . . 194

第 11 章 模型校準 202

11.1 概述 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202

11.2 一般考量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202

11.2.1 為什麼校準 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202

11.2.2 模型的不同部分分彆是什麼角色 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204

11.2.3 什麼是目標函數 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205

11.2.4 什麼是市場數據 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 207

11.2.5 什麼是最優化算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 208

11.3 短期利率部分的校準 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 208

11.3.1 理論基礎 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 208

11.3.2 根據 Euribor 校準模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209

11.4 股權部分的校準 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212

11.4.1 傅裏葉變換方法定價 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212

11.4.2 根據 EURO STOXX 50 期權的報價進行校準 . . . . . . . . . . . . . 213

11.4.3 H93 模型校準 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214

11.4.4 跳躍部分校準 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214

11.4.5 BCC97 模型的完全校準 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 217

11.4.6 根據隱含波動率校準 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 218

11.5 總結 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 220

11.6 COX-INGERSOLL-ROSS 模型的 PYTHON 腳本 . . . . . . . . . . . . . . . 222

11.6.1 CIR85 模型校準 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222

11.6.2 H93 隨機波動率模型校準 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225

11.6.3 隱含波動率的比較 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 228

11.6.4 模型跳躍擴散部分的校準 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 230

11.6.5 BCC97 完全模型的校準 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233

11.6.6 根據隱含波動率校準 BCC97 模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 236

第 12 章 一般模型框架下的模擬與定價 240

12.1 概述 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 240

12.2 模擬 BCC97 模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 240

12.3 股權期權定價 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242

12.3.1 歐式期權 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242

12.3.2 美式期權 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 244

12.4 總結 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245

12.5 Python 腳本 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245

12.5.1 模擬 BCC97 模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245

12.5.2 MCS 法對歐式看漲期權定價 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 251

12.5.3 MCS 法對美式看漲期權定價 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 252

第 13 章 動態對衝 256

13.1 概述 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 256

13.2 BSM 模型對衝研究 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 257

13.3 BCC97 模型對衝研究 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262

13.4 總結 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 265

13.5 Python 腳本 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 265

13.5.1 BSM 的 LSM Delta 對衝（單一路徑） . . . . . . . . . . . . . . . . . 265

13.5.2 BSM 的 LSM Delta 對衝（多條路徑） . . . . . . . . . . . . . . . . . 269

13.5.3 BCC97 中美式看跌期權的 LSM 算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 271

13.5.4 BCC97 的 LSM Delta 對衝（單一路徑） . . . . . . . . . . . . . . . 277

第 14 章 摘要 280

附錄 A 果殼裏的 Python 281

A.1 Python 基礎 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 281

A.1.1 安裝 Python 包 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 281

A.1.2 Python 第一步 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 282

A.1.3 數組操作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 286

A.1.4 隨機數 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 289

A.1.5 繪圖 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 289

A.2 歐式期權定價 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 291

A.2.1 Black-Scholes-Merton 方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 292

A.2.2 Cox-Ross-Rubinstein 方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 294

A.2.3 濛特卡羅方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 299

A.3 金融選題 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 301

A.3.1 近似 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 301

A.3.2 最優化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 303

A.3.3 數值積分 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 304

A.4 Python 進階 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 305

A.4.1 類和對象 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 305

A.4.2 基本的輸入輸齣 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 308

A.4.3 與電子錶格交互 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 309

A.5 快速金融工程 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 311

Python 3爬蟲、數據清洗與可視化實戰 

第1 章 Python 基礎 ..................................................................................... 1

1.1 安裝Python 環境.............................................................................................................. 1

1.1.1 Python 3.6.2 安裝與配置 .......................................................................................... 1

1.1.2 使用IDE 工具——PyCharm .................................................................................... 4

1.1.3 使用IDE 工具——Anaconda ................................................................................... 4

1.2 Python 操作入門 .............................................................................................................. 6

1.2.1 編寫第一個Python 代碼 .......................................................................................... 6

1.2.2 Python 基本操作 ....................................................................................................... 9

1.2.3 變量 .......................................................................................................................... 10

1.3 Python 數據類型 ............................................................................................................ 10

1.3.1 數字 .......................................................................................................................... 10

1.3.2 字符串 .......................................................................................................................11

1.3.3 列錶 .......................................................................................................................... 13

1.3.4 元組 .......................................................................................................................... 14

1.3.5 集閤 .......................................................................................................................... 15

1.3.6 字典 .......................................................................................................................... 15

1.4 Python 語句與函數 ......................................................................................................... 16

1.4.1 條件語句 .................................................................................................................. 16

1.4.2 循環語句 .................................................................................................................. 16

1.4.3 函數 .......................................................................................................................... 17

第2 章 寫一個簡單的爬蟲 .......................................................................... 18

2.1 關於爬蟲的閤法性 ......................................................................................................... 18

2.2 瞭解網頁 ......................................................................................................................... 20

2.2.1 認識網頁結構 .......................................................................................................... 21

2.2.2 寫一個簡單的HTML ............................................................................................. 21

2.3 使用requests 庫請求網站 .............................................................................................. 23

Python 3 爬蟲、數據清洗與可視化實戰

2.3.1 安裝requests 庫 ....................................................................................................... 23

2.3.2 爬蟲的基本原理 ...................................................................................................... 25

2.3.3 使用GET 方式抓取數據 ........................................................................................ 26

2.3.4 使用POST 方式抓取數據 ...................................................................................... 27

2.4 使用Beautiful Soup 解析網頁 ....................................................................................... 30

2.5 清洗和組織數據 ............................................................................................................. 34

2.6 爬蟲攻防戰 ..................................................................................................................... 35

第3 章 用API 爬取天氣預報數據 ............................................................... 38

3.1 注冊免費API 和閱讀技術文檔 ..................................................................................... 38

3.2 獲取API 數據 ................................................................................................................ 40

3.3 存儲數據到MongoDB ................................................................................................... 45

3.3.1 下載並安裝MongoDB ............................................................................................ 45

3.3.2 在PyCharm 中安裝Mongo Plugin ......................................................................... 46

3.3.3 將數據存入MongoDB ............................................................................................ 49

3.4 MongoDB 數據庫查詢 ................................................................................................... 52

第4 章 大型爬蟲案例：抓取某電商網站的商品數據 ................................... 55

4.1 觀察頁麵特徵和解析數據 ............................................................................................. 55

4.2 工作流程分析 ................................................................................................................. 64

4.3 構建類目樹 ..................................................................................................................... 65

4.4 獲取産品列錶 ................................................................................................................. 68

4.5 代碼優化 ......................................................................................................................... 70

4.6 爬蟲效率優化 ................................................................................................................. 74

4.7 容錯處理 ......................................................................................................................... 77

第5 章 Scrapy 爬蟲 ................................................................................... 78

5.1 Scrapy 簡介 ..................................................................................................................... 78

5.2 Scrapy 安裝 ..................................................................................................................... 79

5.3 案例：用Scrapy 抓取股票行情 .................................................................................... 80

第6 章 Selenium爬蟲 ................................................................................ 88

6.1 Selenium 簡介 ................................................................................................................. 88

6.2 案例：用Selenium 抓取電商網站數據 ........................................................................ 90

第7 章 數據庫連接和查詢 ........................................................................ 100

7.1 使用PyMySQL ............................................................................................................ 100

7.1.1 連接數據庫 ............................................................................................................ 100

7.1.2 案例：某電商網站女裝行業TOP100 銷量數據 ................................................. 102

7.2 使用SQLAlchemy ........................................................................................................ 104

7.2.1 SQLAlchemy 基本介紹 ......................................................................................... 104

7.2.2 SQLAlchemy 基本語法 ......................................................................................... 105

7.3 MongoDB ...................................................................................................................... 107

7.3.1 MongoDB 基本語法 .............................................................................................. 107

7.3.2 案例：在某電商網站搜索“連衣裙”的商品數據 ............................................ 107

第8 章 NumPy ......................................................................................... 109

8.1 NumPy 簡介 .................................................................................................................. 109

8.2 一維數組 ........................................................................................................................110

8.2.1 數組與列錶的異同 .................................................................................................110

8.2.2 數組的創建 ............................................................................................................. 111

8.3 多維數組 ........................................................................................................................ 111

8.3.1 多維數組的高效性能 .............................................................................................112

8.3.2 多維數組的索引與切片 .........................................................................................113

8.3.3 多維數組的屬性 .....................................................................................................113

8.4 數組的運算 ....................................................................................................................115

第9 章 pandas 數據清洗 .......................................................................... 117

9.1 數據讀寫、選擇、整理和描述 ....................................................................................117

9.1.1 從CSV 中讀取數據 ...............................................................................................119

9.1.2 嚮CSV 寫入數據 .................................................................................................. 120

9.1.3 數據選擇 ................................................................................................................ 120

9.1.4 數據整理 ................................................................................................................ 122

9.1.5 數據描述 ................................................................................................................ 123

9.2 數據分組、分割、閤並和變形 ................................................................................... 124

9.2.1 數據分組 ................................................................................................................ 124

9.2.2 數據分割 ................................................................................................................ 127

9.2.3 數據閤並 ................................................................................................................ 128

9.2.4 數據變形 ................................................................................................................ 134

9.2.5 案例：旅遊數據的分析與變形 ............................................................................ 136

Python 3 爬蟲、數據清洗與可視化實戰

9.3 缺失值、異常值和重復值處理 ................................................................................... 140

9.3.1 缺失值處理 ............................................................................................................ 140

9.3.2 檢測和過濾異常值 ................................................................................................ 144

9.3.3 移除重復數據 ........................................................................................................ 147

9.3.4 案例：旅遊數據的值檢查與處理 ........................................................................ 149

9.4 時序數據處理 ............................................................................................................... 152

9.4.1 日期/時間數據轉換 ............................................................................................... 152

9.4.2 時序數據基礎操作 ................................................................................................ 153

9.4.3 案例：天氣數據分析與處理 ................................................................................ 155

9.5 數據類型轉換 ............................................................................................................... 158

9.6 正則錶達式 ................................................................................................................... 160

9.6.1 元字符與限定符 .................................................................................................... 161

9.6.2 案例：用正則錶達式提取網頁文本信息 ............................................................ 162

第10 章 綜閤應用實例 ............................................................................. 164

10.1 按性價比給用戶推薦旅遊産品 ................................................................................. 164

10.1.1 數據采集 .............................................................................................................. 165

10.1.2 數據清洗、建模 .................................................................................................. 169

10.2 通過熱力圖分析為用戶提供齣行建議 ..................................................................... 172

10.2.1 某旅遊網站熱門景點爬蟲代碼（qunaer_sights.py） ....................................... 175

10.2.2 提取CSV 文件中經緯度和銷量信息 ................................................................ 178

10.2.3 創建景點門票銷量熱力地圖HTML 文件 ......................................................... 179

第11 章 數據可視化 ................................................................................. 182

11.1 matplotlib .................................................................................................................... 183

11.1.1 畫齣各省份平均價格、各省份平均成交量柱狀圖 .......................................... 183

11.1.2 畫齣各省份平均成交量摺綫圖、柱狀圖、箱形圖和餅圖 .............................. 184

11.1.3 畫齣價格與成交量的散點圖 .............................................................................. 185

11.2 pyecharts ...................................................................................................................... 186

11.2.1 Echarts 簡介 ......................................................................................................... 186

11.2.2 pyecharts 簡介 ..................................................................................................... 187

11.2.3 初識pyecharts，玫瑰相送 .................................................................................. 187

11.2.4 pyecharts 基本語法 .............................................................................................. 188

11.2.5 基於商業分析的pyecharts 圖錶繪製 ................................................................. 190

11.2.6 使用pyecharts 繪製其他圖錶 ............................................................................. 199

11.2.7 pyecharts 和Jupyter ............................................................................................. 203

Python 3 編程實戰：從零到精通 本書是一本麵嚮初學者和進階者的Python 3編程指南，旨在幫助讀者快速掌握Python的核心概念和實用技巧，並將其應用於實際問題解決。內容涵蓋Python語言基礎、數據結構、麵嚮對象編程、文件操作、異常處理、模塊化開發，以及一些進階主題，如生成器、裝飾器和元類。通過大量的代碼示例和練習題，讀者能夠循序漸進地提升編程能力，為後續深入學習Python在數據科學、Web開發、自動化等領域的應用奠定堅實基礎。 第一部分：Python 基礎入門 第一章：Python 簡介與開發環境搭建 Python 語言的特點、應用領域和發展曆程。 如何選擇閤適的Python版本，以及官方網站的下載與安裝指南。 集成開發環境（IDE）的介紹與推薦，如VS Code、PyCharm等，並指導讀者完成基礎配置。 第一個Python程序：“Hello, World!”，以及如何運行Python腳本。 Python解釋器的工作原理簡述。 第二章：Python 變量、數據類型與運算符 變量的聲明、賦值與命名規則。 Python 的基本數據類型：整型（`int`）、浮點型（`float`）、布爾型（`bool`）、字符串（`str`）。 復閤數據類型：列錶（`list`）、元組（`tuple`）、字典（`dict`）、集閤（`set`）的初步認識。 不同數據類型的存儲方式和特點。 Python 中的運算符：算術運算符、比較運算符、邏輯運算符、賦值運算符、位運算符、成員運算符、身份運算符。 運算符的優先級和結閤性。 第三章：Python 控製流語句 條件語句：`if`、`elif`、`else` 的使用，實現程序的分支邏輯。 循環語句：`for` 循環和 `while` 循環，實現程序的重復執行。 `break`、`continue`、`pass` 語句在循環和條件語句中的作用。 `range()` 函數的用法，常與 `for` 循環結閤使用。 嵌套的控製流結構。 第四章：Python 數據結構詳解 列錶（`list`）：創建、訪問、修改、添加、刪除元素，列錶切片，列錶常用方法（`append()`, `extend()`, `insert()`, `remove()`, `pop()`, `index()`, `count()`, `sort()`, `reverse()`）。 元組（`tuple`）：創建、訪問、不可變性，元組的應用場景（如函數返迴多個值）。 字典（`dict`）：鍵值對存儲，創建、訪問、修改、添加、刪除項，字典常用方法（`keys()`, `values()`, `items()`, `get()`, `update()`, `popitem()`）。 集閤（`set`）：無序、不重復的元素集閤，創建、添加、刪除元素，集閤運算（並集、交集、差集、對稱差集）。 數據結構的性能比較與選擇。 第五章：Python 函數 函數定義與調用：`def` 關鍵字，函數參數（位置參數、關鍵字參數、默認參數、可變參數 `args` 和 `kwargs`）。 函數返迴值：`return` 語句，多返迴值。 作用域（局部作用域、全局作用域、 nonlocal）。 匿名函數（lambda 錶達式）。 遞歸函數。 函數的文檔字符串（Docstrings）。 第二部分：Python 進階與實踐 第六章：Python 麵嚮對象編程（OOP） 類（Class）和對象（Object）的概念。 類的定義：屬性（成員變量）和方法（成員函數）。 對象的創建與使用。 構造方法（`__init__()`）和析構方法（`__del__()`）。 實例方法、類方法（`@classmethod`）和靜態方法（`@staticmethod`）。 繼承（Inheritance）：單繼承與多重繼承，`super()` 函數。 多態（Polymorphism）。 封裝（Encapsulation）：訪問控製（公有、保護、私有）。 魔術方法（Dunder methods）：如 `__str__()`, `__repr__()`, `__len__()` 等。 第七章：Python 文件操作與異常處理 文件I/O：打開、讀取、寫入、關閉文件。 文件模式（`'r'`, `'w'`, `'a'`, `'b'`, `'t'` 等）。 `with open(...)` 語句，自動管理文件資源。 文本文件和二進製文件的讀寫。 文件的定位（`seek()`、`tell()`）。 異常（Exception）的概念和分類。 `try...except...else...finally` 塊：捕獲和處理異常。 自定義異常。 `raise` 語句。 第八章：Python 模塊與包 模塊（Module）的概念和作用。 導入模塊：`import`、`from...import`、`import...as`。 標準庫模塊的介紹（如 `math`, `os`, `sys`, `datetime`, `random`）。 包（Package）的概念和組織結構。 創建自定義模塊和包。 `__name__ == "__main__"` 的用法。 第九章：Python 常用進階概念 生成器（Generators）：使用 `yield` 關鍵字創建生成器，迭代器協議，生成器錶達式。 裝飾器（Decorators）：理解裝飾器的語法糖，編寫自定義裝飾器，常見裝飾器應用（如日誌記錄、性能測量）。 上下文管理器（Context Managers）：使用 `with` 語句，實現 `__enter__()` 和 `__exit__()` 方法。 迭代器（Iterators）：理解迭代器協議，`iter()` 和 `next()` 函數。 列錶推導式、字典推導式、集閤推導式：更簡潔高效的數據結構創建方式。 第十章：Python 編程實踐與技巧 代碼風格指南（PEP 8）。 編寫可讀性高、易於維護的代碼。 調試技巧：使用 `print()` 語句，IDE調試器。 單元測試（Unit Testing）的初步介紹。 版本控製工具（如 Git）的簡單介紹。 常見編程錯誤及解決方法。 通過本書的學習，讀者將能夠熟練運用Python 3進行編程，理解其核心機製，並具備解決實際問題的基本能力，為未來在更廣闊的計算機科學領域發展打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

從一個完全零基礎的角度來看，這本書的引導性令人贊嘆。我最初對“大數據分析”這個詞感到有些望而生畏，擔心內容過於高深晦澀。但作者的敘述方式非常親民，他仿佛坐在我旁邊，一步步帶著我敲下每一個字符。尤其是當涉及到復雜的金融工具概念時，作者總是會先用最直白的語言解釋背後的經濟學含義，然後再展示如何用Python的強大功能去模擬和量化它。這本書的優點還在於它提供瞭一個非常清晰的學習路徑，我能夠清晰地看到自己從一個隻會寫簡單循環的初學者，成長為一個可以獨立完成數據獲取、清洗、分析並得齣初步結論的“數據工作者”的全過程。我花瞭很多時間仔細研讀瞭其中的每一個示例，發現作者在代碼的健壯性和效率上都下瞭很大功夫，這對於指導我未來編寫自己的程序具有極大的參考價值。這本書，真正做到瞭“授人以漁”，而不是簡單地提供一堆現成的代碼片段。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值在於它提供瞭一種跨學科的思維框架。我過去分彆學習過Python數據分析和金融基礎知識，但總感覺兩者之間有一道無形的牆。這本書巧妙地用衍生品分析作為切入點，將數據處理的邏輯無縫嵌入到金融模型的構建過程中。例如，在討論波動率建模時，作者是如何從曆史價格數據中提取特徵，再通過特定的算法（如GARCH模型）進行預測，整個過程邏輯清晰，代碼注釋詳盡。這讓我深刻理解到，數據分析不是一個孤立的步驟，而是金融決策鏈條中不可或缺的一環。它教會瞭我如何將抽象的金融理論轉化為可執行的算法，也教會瞭我如何用更審慎的態度去對待模型輸入的數據質量。這種融會貫通的感覺，是閱讀其他任何單一領域的書籍所無法給予的。這本書的深度和廣度，足以支持一個小型量化團隊在初期搭建起一套基礎的分析和迴測係統。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對金融市場有濃厚興趣的業餘投資者，我一直在尋找一本能將高深的金融建模與實用的編程技術結閤起來的書籍。市麵上很多金融分析的書籍要麼數學公式過多，要麼編程代碼過於簡單，難以滿足我的需求。這本書的齣現簡直是撥開瞭眼前的迷霧。它詳盡地介紹瞭如何利用Python進行金融衍生品的建模和分析，特彆是對期權定價模型的講解，既有理論支撐，又有實際代碼演示，讓我這個非科班齣身的人也能理解其精髓。我尤其欣賞作者對“大數據分析”的理解，它不僅僅是處理海量數據，更重要的是如何從這些數據中挖掘齣有價值的交易信號。書中的案例非常貼近真實市場環境，讓我能夠立刻將學到的知識應用到模擬交易中去驗證效果。如果說有什麼可以改進的地方，也許是某些高級量化策略的細節可以再展開一些，但這已經遠超同類書籍的水平瞭。對於希望用技術武裝自己的金融從業者或愛好者來說，這本書無疑是一部難得的寶典。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，我是一個對細節極其挑剔的讀者，尤其在技術書籍中，我最討厭的就是那種隻停留在錶麵、代碼跑不起來或者結果描述不清的書。然而，這本書在項目實操的嚴謹性上做得非常齣色。在爬蟲章節中，作者不僅展示瞭如何請求網頁，更細緻地講解瞭如何應對動態加載的內容（Ajax）以及如何處理Session和Cookie，這些都是實戰中繞不開的坎。數據清洗部分，更是將“髒數據”的各種形態一一擊破，從缺失值填充到異常值檢測，提供的解決方案既實用又高效，讓我感覺自己終於掌握瞭數據預處理的真正藝術。而且，書中的圖錶展示部分，利用Matplotlib和Seaborn製作齣的可視化效果專業且富有洞察力，真正做到瞭“數據說話”。我將這本書作為我團隊內部數據分析新人的入門教材，因為它提供的不僅僅是知識點，更是一種紮實的、麵嚮生産環境的工程思維。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身定做的！我之前學Python的時候，總是在理論和實踐之間迷失方嚮，尤其是在爬蟲這一塊，各種庫的使用和反爬蟲機製總是讓人頭疼不已。然而，這本書的實戰性真的太強瞭，它不是那種枯燥的語法堆砌，而是直接帶著你一步步構建真實的爬蟲項目。從BeautifulSoup到Scrapy，講解得深入淺齣，即便是初學者也能快速上手。更讓我驚喜的是，數據清洗和可視化的部分也做得非常紮實，作者顯然對數據處理的痛點有深刻理解，很多技巧都是我在其他地方找不到的“獨門秘籍”。比如在處理復雜網頁結構時的CSS選擇器技巧，以及用Pandas進行高效數據閤並與重塑的示例，都讓我受益匪淺。這本書的結構安排也很閤理，從基礎的抓取到最終的數據呈現，形成瞭一個完整的工作流，讓我對整個數據分析的流程有瞭更清晰的主觀認識。我強烈推薦給所有想把Python真正用到數據工作中的朋友們，它絕對能幫你少走很多彎路，提升你的實戰能力到一個新的颱階。