80后全栈工程师用530页就把Python金融大数据分析给讲明白了！

前言

Python 是一种高级的多用途编程语言，广泛用于各种非技术和技术领域。

Python是一种具备动态语义、面向对象的解释型高级编程语言。它的高级内建数据结构和动态类型及动态绑定相结合，使其在快速应用开发上极具吸引力，也适合于作为脚本或者“粘合剂”语言，将现有组件连接起来。Python简单、易学的语法强调可读性，因此可以降低程序维护成本。Python 支持模块和软件包，鼓励模块化和代码重用。Python 解释程序和大量标准库可以源代码或者二进制形式免费取得，用于所有主要平台，并且可以随意分发。

实时分析的兴起

金融行业中有一个学科的重要性正在强劲增长:金融和数据分析。这种现象与行业中速度、频率和数据率飞速增长有紧密的关系。实际上，实时分析可以视为该行业对这种趋势的反应。

粗略地讲，“金融和数据分析”指的是应用软件和科技，与(可能是先进的)算法和数据收集、处理及分析方法相结合，以获得深刻理解、作出决策或者满足监管需求的学科。这类分析的例子包括银行零售部门中某个金融产品定价结构的变化对销售情况影响的估算。另一个例子是投资银行衍生品复杂投资组合信用价值调整(CVA )的大规模隔夜计算。

 金融和Python语法

在金融环境中迈出使用Python第一步的大部分人都可能要攻克某个算法问题。这和想要解出微分方程、求取积分或者可视化某些数据的科学工作者类似。一般来说，在这一阶段,对正规开发过程、测试、文档或者部署没有太多的思考。然而，这一阶段似乎是人们特别容易爱上Python的时候，主要原因是Python的语法总体上和用于描述科学问题或者金融算法的数学语法相当接近。

那么接下来咱们就用530页来对Python金融进行大数据分析，希望大家能够喜欢！

因为内容过多，所以小编只把部分知识点截图出来，粗略的介绍一下，每小节都有更加细化的内容，环环相扣，用最简短的语言把最负责的问题给大家讲明白，希望大家能够理解。

本篇内容总共分为三大部分，共19章，并且有530页

第一部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、 Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一 些具体入门实例;

第二部分介绍了金融分析和应用程序开发中最重要的Python库、技术和方法，其内容涵盖了Python的数据类型和结构、用matplotlib进行数据可视化. 金融时间序列数据处理、高性能输人/输出操作、高性能的Python技术和库、金融学中需要的多种数学工具、随机数生成和随机过程模拟、Python统计学应用、Python和Excel的集成、Python面向对象编程和GUI的开发、Python与Web技术的集成，以及基于Web应用和Web服务的开发;

第三部分关注的是蒙特卡洛模拟期权与衍生品定价实际应用的开发工作，其内容涵盖了估值框架的介绍、金融模型的模拟、衍生品的估值、投资组合的估值、波动率期权等知识。

总结
金融行业已经以惊人的速度采用Python,一些最大的投资银行和对冲基金使用Python来构建核心的交易和风险管理系统。本篇可以帮助开发人员和量化分析人员入门Python，并指导他们掌握Python在计量金融学上的重要应用。

本篇通过大量的实用示例并以一个大型的真实案例研究为基础，讲解如何为基于蒙特卡洛模拟的衍生品和风险分析开发一个成熟的框架。大部分内容使用了交互式的IPython Notebooks,并包含了如下主题。

■基础知识: Python数据结构，NumPy数组处理，用pandas进行时间序列分析，用matplotlib可 视化，用PyTables进行高性能I/O操作，日期/时间信息处理和精选的最佳实践。

■金融主题:使用了NumPy、SciPy和SymPy的数学技术，例如回归和优化;用于蒙特卡洛模拟、风险价值、风险信用价值计算的推断统计学;用于正态性检验、均方差投资组合优化、主成分分析(PCA) 和贝叶斯回归的统计学。

■特殊主题:用于金融算法的高性能Python,如向量化和并行化; Python与Excel的集成;以及构建基于Web技术的金融应用程序。

Python金融大数据分析技术文档

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大佬对本篇的高度评价，大家多关注一下

Python易于理解的语法，与C/C++的轻松集成以及各种数值计算工具，使其成为金融分析的自然选

择。它正在快速替代主流金融机构中使用的语言和工具，并成为事实上的标准。”

------Kirat Singh

华盛顿Square Technologies公司联合创始人，总裁兼CTO