80後全棧工程師用530頁就把Python金融大數據分析給講明白了！

前言

Python 是一種高級的多用途編程語言，普遍用於各類非技術和技術領域。

Python是一種具有動態語義、面向對象的解釋型高級編程語言。它的高級內建數據結構和動態類型及動態綁定相結合，使其在快速應用開發上極具吸引力，也適合於做爲腳本或者「粘合劑」語言，將現有組件鏈接起來。Python簡單、易學的語法強調可讀性，所以能夠下降程序維護成本。Python 支持模塊和軟件包，鼓勵模塊化和代碼重用。Python 解釋程序和大量標準庫能夠源代碼或者二進制形式免費取得，用於全部主要平臺，而且能夠隨意分發。

實時分析的興起

金融行業中有一個學科的重要性正在強勁增加:金融和數據分析。這種現象與行業中速度、頻率和數據率飛速增加有緊密的關係。實際上，實時分析能夠視爲該行業對這種趨勢的反應。

粗略地講，「金融和數據分析」指的是應用軟件和科技，與(多是先進的)算法和數據收集、處理及分析方法相結合，以得到深入理解、做出決策或者知足監管需求的學科。這類分析的例子包括銀行零售部門中某個金融產品訂價結構的變化對銷售狀況影響的估算。另外一個例子是投資銀行衍生品複雜投資組合信用價值調整(CVA )的大規模隔夜計算。

 金融和Python語法

在金融環境中邁出使用Python第一步的大部分人均可能要攻克某個算法問題。這和想要解出微分方程、求取積分或者可視化某些數據的科學工做者相似。通常來講，在這一階段,對正規開發過程、測試、文檔或者部署沒有太多的思考。然而，這一階段彷佛是人們特別容易愛上Python的時候，主要緣由是Python的語法整體上和用於描述科學問題或者金融算法的數學語法至關接近。

那麼接下來我們就用530頁來對Python金融進行大數據分析，但願你們可以喜歡！

由於內容過多，因此小編只把部分知識點截圖出來，粗略的介紹一下，每小節都有更加細化的內容，環環相扣，用最簡短的語言把最負責的問題給你們講明白，但願你們可以理解。

本篇內容總共分爲三大部分，共19章，而且有530頁

第一部分介紹了Python在金融學中的應用，其內容涵蓋了Python用於金融行業的緣由、 Python的基礎架構和工具，以及Python在計量金融學中的一 些具體入門實例;

第二部分介紹了金融分析和應用程序開發中最重要的Python庫、技術和方法，其內容涵蓋了Python的數據類型和結構、用matplotlib進行數據可視化. 金融時間序列數據處理、高性能輸人/輸出操做、高性能的Python技術和庫、金融學中須要的多種數學工具、隨機數生成和隨機過程模擬、Python統計學應用、Python和Excel的集成、Python面向對象編程和GUI的開發、Python與Web技術的集成，以及基於Web應用和Web服務的開發;

第三部分關注的是蒙特卡洛模擬期權與衍生品訂價實際應用的開發工做，其內容涵蓋了估值框架的介紹、金融模型的模擬、衍生品的估值、投資組合的估值、波動率期權等知識。

總結
金融行業已經以驚人的速度採用Python,一些最大的投資銀行和對衝基金使用Python來構建核心的交易和風險管理系統。本篇能夠幫助開發人員和量化分析人員入門Python，並指導他們掌握Python在計量金融學上的重要應用。

本篇經過大量的實用示例並以一個大型的真實案例研究爲基礎，講解如何爲基於蒙特卡洛模擬的衍生品和風險分析開發一個成熟的框架。大部份內容使用了交互式的IPython Notebooks,幷包含了以下主題。

■基礎知識: Python數據結構，NumPy數組處理，用pandas進行時間序列分析，用matplotlib可 視化，用PyTables進行高性能I/O操做，日期/時間信息處理和精選的最佳實踐。

■金融主題:使用了NumPy、SciPy和SymPy的數學技術，例如迴歸和優化;用於蒙特卡洛模擬、風險價值、風險信用價值計算的推斷統計學;用於正態性檢驗、均方差投資組合優化、主成分分析(PCA) 和貝葉斯迴歸的統計學。

■特殊主題:用於金融算法的高性能Python,如向量化和並行化; Python與Excel的集成;以及構建基於Web技術的金融應用程序。

Python金融大數據分析技術文檔

因爲篇幅限制，小編在這裏就不作過多的分享啦，須要本【Python金融大數據分析】技術文檔的小夥伴，能夠轉發+評論，關注小編，點擊此處，來獲得獲取方式吧~

大佬對本篇的高度評價，你們多關注一下

Python易於理解的語法，與C/C++的輕鬆集成以及各類數值計算工具，使其成爲金融分析的天然選

擇。它正在快速替代主流金融機構中使用的語言和工具，併成爲事實上的標準。」

------Kirat Singh

華盛頓Square Technologies公司聯合創始人，總裁兼CTO