Python是金融行业的重要工具，本次我们联合《王的机器》公众号号主一起推出Python金融案例进阶课程，并且基于8大金融行业的实际案例进行实践，下面请听介绍。

作者介绍

首先来介绍一下视频课作者，只有拥有原创能力的作者才可能讲出好的课程。

本视频课作者为王圣元 (FRM, CAIA)，新加坡某金融咨询公司总监，新加坡国立大学金融数学硕士，新加坡国立大学量化金融学士。

《王的机器》公众号号主，已出版书籍《快乐机器学习》，即将出版书籍《Python - 金工, 机学, 可视化》。

关于书籍和公众号的介绍，大家可以关注作者公众号了解，下面重点介绍本课程内容。

Python金融篇

本课程内容为Python金融篇，共计11课，约20多个小时，目录如下：

课程内容包括numpy，pandas，scipy，8大案例，包含时间序列探索股票数据、从Tick到Bar采样高频数据、商业银行-计量信用组合经济资本、模型转变-负利率和负油价、固定收益-构建债券收益率曲线、投资银行-蒙特卡洛定价百慕大期权、私募券商-有限差分定价雪球、私人银行-外汇交易组合保证金制定八大金融案例。

numpy内容思维导图

pandas内容思维导图

scipy内容思维导图

市面上免费或低价的Python课那么多，为什么我们要推荐这门课呢，原因有以下几点：

(1) 先看看他的学习思路和教课理念，看是不是符合你的胃口。

有个人可能会问 NumPy-Pandas-SciPy 不都是免费资源吗，为什么还要花钱来上课？没错，讲师也是参考了大量书籍、优质博客和付费课程中汲取众多精华，才打磨出来的前几节基础课。

WHY：为什么会有三者？

每一个工具包的创建必是解决痛点。

WHAT：三者是什么？

• NumPy 和 Pandas 是数据结构

• SciPy 是基于 NumPy 添加的功能。

HOW：怎么去学三者？

• 对于数据结构，无非从“创建-存载-获取-操作”这条主干线去学习，当然面向具体的 NumPy 数组和 Pandas 数据帧时，主干线上会加东西。

• 对于功能，无非从它能干什么而目的导向去学习，比如如何插值，如何积分，如何优化，等等。

HOW WELL：怎么学好三者？

• 需要你们用心去学（必要条件）

• 需要我用心去准备（充分条件）

(2) 课程中的八大案例是基于讲师做过的真实项目

八大案例有的是讲师亲自为客户做过的项目 (当然讲出来的时候会修改数据)，有的是私募的朋友要发行产品让讲师帮其估值，有的是业界 best practice。最值钱的是这些案例，除了将 NumPy, Pandas 和 SciPy 应用在金融上，你还能学到各种关于产品定价、风险管理、量化投资等金融工程的知识。只要你们认真学习这些案例，听完之后可以做很多金融从业者做的事情了。

案例1 时间序列探索股票数据

案例2 从Tick到Bar采样高频数据

案例3 商业银行-计量信用组合经济资本

案例4 模型转变-负利率和负油价

案例5 固定收益-构建债券收益率曲线

案例6 投资银行-蒙特卡洛定价百慕大期权

案例7 私募券商-有限差分定价雪球

案例8 私人银行-外汇交易组合保证金制定

总结一下：这是非常干货的Python金融量化课程，并且有讲师答疑群（订阅课程后小助手会邀请），非常推荐需要学习的同学入手！有三AI小助手微信号为Alice-girll，微信二维码如下

如何订阅课程

最后，介绍下如何订阅本课程，有三AI平台已经引进该课程，将负责该课程的维护与宣传，订阅方式为：

直接在有三AI的小鹅通直播间订阅该课程，学习时间永久有效，课程优惠价格为299元(原价399)，地址如下：

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