内容提要：

Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区，在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用，并且成为该行业开发核心应用的首选编程语言。本书提供了使用Python进行数据分析，以及开发相关应用程序的技巧和工具。

前言：

同样，当今许多金融工程硕士课程(或者授予类似学位的课程)也使用Python作为核心语言之一，教授计量金融理论与可执行计算机代码之间的转换方法。针对金融专业人士的教育项目和培训也越来越多地在课程中加入Python。 有些课程将它作为主要实现语言。

Python最近取得这样的成功，而且在未来似乎还会继续下去，这有许多原因。其中包括它的语法、Python 开发人员可用的科学生态系统和数据分析库、易于和几乎所有其他技术集成，以及其开源地位

文章介绍：本书总计分为3部分，共19章

第1部分：(1-3章)

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1章：

简短地讨论Python的总体情况，证明Python确实适合于处理金融行业和财务(数据)分析中遇到的技术难题。

第2章：

介绍Python基础架构和工具，目的是简洁地概述用Python开始交互式分析和应用程序开发所需要了解的最重要知识;相关的附录A纵览一些 精选的Python开发最佳方法。

第3章：

立即进入3个具体的金融实例:说明如何用Python计算期权的隐含波动率、如何用Python和数组库Numpy模拟金融模型,以及如何实现基于趋势投资策略的事后检验。本章为读者提供使用Python进行金融分析的感性认识在这一阶段，细节并不重要，在第2部分会对所有细节进行解释。

第2部分：(4-14章)

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4章：

Python数据类型和结构。

第5章：

用matplotlib进行2D和3D可视化。

第6章：

金融时间序列数据处理。

第7章：

(高性能)输人/输出操作。

第8章：

高性能技术和库。

第9章：

金融学中需要的多种数学工具。

第10章：

随机数生成和随机过程模拟。

第11章：

Python统计学应用。

第12章：

Python 和Excel的集成。

第13章：

Python 面向对象编程和(简单)图形用户界面(GUI)的开发。

第14章：

Python 与Web技术的集成，以及基于Web应用及Web服务的开发。

第3部分：(15-19章)

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。

第15章：

以理论和技术形式介绍估值框架。在理论上，资产定价基本定理和风险中立估值方法是核心。在技术上，这一章介绍用于风险中立折现和市场环境的Python类。

第16章：

关注基于几何布朗运动、跳跃扩散和平方根扩散过程的风险因素模拟;讨论一个普通类和三个特殊类。

第17章：

介绍根据单- -潜 在风险因素估算单- -欧式或者美式衍生品价值;主要的组成部分仍然是一个普通类和两个特殊类。普通类可以独立于期权类型估算Delta和Vega值。

第18章：

介绍基于多种(可能相关)的潜在风险因素，估算可能包含多种衍生品的复杂投资组合的价值;介绍一个用于建立衍生品头寸模型的简单类和-一个更复杂的、用于一致投资组合估值的类。

第19章：

用其他章节中开发的DX库估算VSTOXX波动率指数期权投资组合的价值并加以管理。

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