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| 編輯推薦： |
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本书是多个研究项目的重要成果之一，采用理论讲解与案例分析相结合的方式，不仅介绍了Python的相关概念、语法知识和金融学相关知识，更为重要的是较为系统地介绍了用Python进行金融建模并进行数据分析的具体方法，易懂、易学、易扩展。
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| 內容簡介： |
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本教材以金融行业的主要工作项目为载体设计课程，实现课程内容实操性、实用性和先进性。同时，在教学方法上体现实用性、课程标准职业性，实现真实工作情景下的“教、学、做”一体化。本书介绍如何利用新的程序语言进行金融建模并实现复杂的数据运算。书中讲授的程序工具与数据均可以通过公开渠道获取，通过建模与研究分析，你会对整个Python生态体系有全局性的认识。大量的实例分析也会加深你对金融风险管控的认知。本书可供高等院校金融学专业学生作为教材使用，同时可供金融从业人员及其他对用Python进行金融数据分析感兴趣者阅读。
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| 關於作者： |
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王东，经济学博士，现为哈尔滨学院经济管理学院教师，主要从事产业经济学、发展经济学、金融学的教学与研究。近年来参与国家社科基金项目1项目、省级哲学社会科学基金项目数项、发表学术论文20余篇，参与译著1部，合著2部，累计60万字。
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| 目錄：
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第1章 金融与Python
1.1 金融业语言
1.2 Anaconda
第2章 Python入门
2.1 基本运算
2.2 基本语法
2.3 数据结构
2.4 Numpy
2.5 Pandas
2.6 Scipy
2.7 Matplotlib
2.8 Seaborn
2.9 其他可视化包
第3章 数据
3.1 数据
3.2 大数据
3.3 数据分析
3.4 金融数据
第4章 数据清洗
4.1 目的与意义
4.2 初步数据整理
4.3 缺失值
4.4 离群值
4.5 误差
第5章 统计基础
5.1 统计数据
5.2 统计理论
第6章 股票数据分析
6.1 基本面分析
6.2 技术分析
6.3 定量分析
6.4 时间序列
6.5 单只股票
6.6 多只股票
6.7 蒙特卡洛模拟
6.8 技术指标预测
第7章 衍生品数据分析
7.1 金融衍生品
7.2 期货
7.3 期权
7.4 蒙特卡洛期权定价
第8章 外汇数据分析
8.1 数据获取
8.2 时间序列数据
8.3 时间序列预测
第9章 人工智能与预测
9.1 人工智能与金融
9.2 人工智能与Python
9.3 机器学习
9.4 神经网络
第10章 投资组合理论模型
10.1 投资组合模型
10.2 投资组合收益
10.3 投资组合效率
10.4 有效前沿
10.5 资本市场线
10.6 风险价值
10.7 投资组合优化
第11章 资本资产定价模型
11.1 CAPM模型
11.2 收益计算
11.3 CAPM指标
11.4 回测的指标
第12章 银行客户细分
12.1 细分的意义与作用
12.2 K均值
参考文献
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| 內容試閱：
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金融科技的发展令人叹为观止，其功能扩展已触及前所未有的高度和广度。在众多助力金融科技发展的工具当中，Python已经成为诸多投资机构和商业银行的交易程序核心语言。众多金融机构要求其从业人员都需要了解Python语言。众多的开发人员使用Python构建维护交易系统，一些著名的金融交易系统也都由Python编写。目前，金融机构越来越希望其分析人员和交易员具备强大的Python编程技能，接受入职后的Python培训课程。更有甚者，除普通交易员以外，一些金融机构还要求集团的市场和证券主管学习Python。
作为财经专业的毕业生，在人力市场上脱颖而出的一种方法是学好一门金融编程语言。编程技能对于创建金融预测模型、开发交易算法、为客户构建新的应用程序和工具等都至关重要。Python作为编程语言，具有简单、灵活、易学的特点。这些特点也使得Python成为适合协作的编程语言，在编写应用程序以解决复杂的金融财务问题时，这一点十分重要。另外，Python庞大的工具库使程序员的开发过程更加轻松，节省了他们从零开始构建项目的时间和精力。Python的功能和资源范围使其在数据处理、科学计算、数据可视化、机器学习等方面表现出色，并不断推动金融服务突破性的发展。现在，Python可以成为有抱负的金融从业人员和金融科技专业人士的重要技能资产。
与已有大多数Python金融数据分析著作不同，本教材并没有将Python语法知识与金融学知识割裂开分别进行讲解，而是在介绍金融概念、问题的过程中推进Python语法知识的习得，争取最大程度做到易读和易扩展。本教材努力打造一本能够使没有计算机编程基础也能轻松学习的金融数据分析入门教程。同时，本教材力求与现实经济、金融社会接轨，专注于金融并涵盖金融从业者日常使用的工具和技术。本教材主要面向的人群包括有志从事数据分析的初学者、对金融量化投资感兴趣的读者、初级金融程序员和金融财经相关专业的学生。本教材建议，作为初学者，在解决问题时可以多方面借鉴已有经验与案例，以“模仿式学习”提升Python进行金融数据分析的技巧和能力。
作为2022年度黑龙江省教育教学改革工程项目（“新文科”建设背景下金融学课程思政功能构建及教育范式研究，项目号码：SJGY20220492）和哈尔滨绿色金融研究中心研究成果，本教材贯彻《中共中央关于认真学习宣传贯彻党的二十大精神的决定》，响应党的二十大报告提出的“推进教育数字化”方针，积极落实党的二十大精神进教材、进课堂、进头脑。本教材着重强调应用本土数据，力争在讲解Python金融数据分析技能的同时，使用理论与实践相结合的教学方式，以中国金融数据和案例“讲好中国故事”，指导学生用好Python这个“金刚钻”来揽“瓷器（china）活儿”，让他们感受有中国特色社会主义市场经济发展的伟大变化。本教材力争把我国生动、真实和全面的金融场景展示给学生，增强他们“开放求实、自信自强、守正创新，踔厉奋发、勇毅前行”的勇气与胸怀。
本教材为2022年度哈尔滨学院校企合作教材建设项目，共40万字，由王东、吴旭峰、吴胜文任主编，魏志伟任副主编。第一主编王东撰写共26万字；第二主编吴旭峰撰写共8万字；第三主编吴胜文撰写共6万字。副主编魏志伟对全书进行了整理与校验。全书数据与代码可从Gitee网站下载。
本教材中提供的所有数据、程序和信息仅供读者参考。由于编者的学识水平和实际经验有限，本书若有不妥之处，敬请各位专家、学者、同仁、读者批评指正。
编者
随着金融科技的出现，金融也更加凸显出其是一个数据驱动的领域。近年来，金融业已广泛采用计算机语言助力自身发展，Python就是众多计算机语言中的新星，其可以满足数据分析、建模、模拟、可视化、人工智能、预测等一系列业界需求。Python语法与标准英语相似，易读易懂，其所拥有的强大生态系统由数千万用户、框架和教程构成。
目前，Python开发是一个快速增长的领域，对经验丰富的Python程序员的需求远远超过供应。当今世界，作为金融主体，即便是一名普通的交易者都希望尽可能快地完成交易，但手动交易可能使实现这一目标变得困难。这是因为手动进行交易会带来许多风险，包括基于情绪和心理偏见的错误、在价格不利时进行交易，以及进行不正确的手动订单输入等操作风险。此外，普通的交易者无法与当今主导金融市场的最先进的计算机程序的速度和处理能力相提并论。这些计算机程序可以分析大量数据，并比任何手动交易更快地执行操作。如果我们希望在当今竞争激烈和技术驱动的金融市场中取得成功，用算法交易和掌握一种用于算法交易的计算机编程语言是必不可少的，Python无疑是优选之一。
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