7.10更新，最近写了关于量化交易的一些文章：

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感谢大家的支持！我要把下文当中视频全部放出来给你们，资料在文章中找一下，资料有源码+课程笔记视频就是这个链接。

Python练手项目视频如下：

题主说的金融学还是量化投资，数据分析以及python这样的知识点。其实一句话概括的话就是学习基于Python金融数据的量化分析课程。我们知道近些年来，金融领域的量化分析越来越受到重视。所谓金融量化就是：金融分析理论与计算机编程技术想结合。可以利用线代计算机技术准确的实现金融资产定价和交易的机会。

这里放个懒人目录：Python在金融中应用的典型案例

Python的学习方法和思路

量化和数据分析的学习方法

适合金融领域相关的Python书籍

上面说了其实楼主要学的就是基于python的金融数据。所以我在这里暂时分类为第一步我们来了解案例，清楚的知道python可以在金融领域做什么；了解过后就来聊聊如何学习python，一定是要有一定的基础之后再去学习量化和数据方面的知识。最后推荐给题主一些书。Python在金融中应用的典型案例：

主要是分析学，在网络和金融这样的领域有了很突出的地位。应用各种软件组合起来进行数据的手机，数据管理以及数据分析，可以实现结论用作与商业决策、业务需求分析等等；在这个目录当中我们不过多的提那些python语言实际应用中的细节，在下一个目录里面说。主要在这讲些例子：

隐含波动率：指的是不同期限期权的隐含波动率求解作用图，这事很多期权交易者以及风险管理者需要面对的日常。

MonteCarlo模拟：通过MonteCarlo这个模拟来得到一组随着时间变化的股票指数，将选择的结果作成一张图，可以计算欧式期权的价值。这里是通过数值期权定价以及value-at-risk奉献管理以及信用价值调整的基础。

技术分析：这也是在金融领域的必备技能，也就是通过之前的数据分析，完成对一个有科学数据依托的交易进行策略的回测。专业的投资者和一些业余的投资者通常会使用这类的投资分析。

可能有些小白发现有些不懂了，没关系。这里只是了解一下在金融领域我们依托python的话需要做什么。不懂就提问题，首先不懂的是金融学，不知道最基础掌握的是什么。最后的时候会给大家推荐金融学的书籍。还有不懂的是上面说的什么隐含波动率还有模拟以及如何数据分析。那么下面就来先了解一下python，基本上就可以知道了。Python的学习方法和思路：

题主这样的学习方式，就是很清楚以后自己的未来发展，是我最建议的一种学习方式。就是有目的性比漫无目的只是想学python要容易找到捷径。因为我们只需要学习相关的知识就可以了。但是编程还是要从基础学习，先看下图：图片来源：黑马程序员论坛，侵删

看到这样的学习线路图不要慌，上面的知识点只是对于金融领域的话我们不需要全部都学习。第一我们要学习的是python基础---→python高级---→---爬虫开发---→自动化运维---→数据挖掘与分析。这篇内容会比较多，一个知识点一个知识点的往下说。真心的希望本文能帮助到更多的小伙伴。

(一)Python基础：1)计算机组成原理：计算机组成部分、操作系统分类、B/S和C/S架构、理解软件与硬件的区别

2)Python变量以及开发环境：字符串、数字、字典、列表、元祖等

3)流程控制语句：程序的执行顺序，顺序执行、循环执行、选择执行

4)函数：定义函数、调用函数、函数的嵌套、递归函数

5)文件的基本操作：文件的打开、编辑、关闭

6)面向对象编程：类对象、实例对象、定义类、实例化对象

7)异常处理：学会捕捉异常、自定义异常

8)模块和包：理解模块和包的概念并学会使用

9)飞机大战游戏制作：自己独立完成飞机大战游戏

配套资料 提取码：gqly

(二)Python和Linux高级：1)Linux系统应用：Linux发行版系统的使用、基本的操作语句

2)网络编程：TCP/IP协议、服务器工作过程

3)并发编程：线程、进程、协程

4)函数高级应用：熟练使用函数的调用等

5)正则表达式：熟练舒勇re模块的各种方法

6)数据库：关系型数据库、非关系型数据库、MySQL

7)Python语法进阶：闭包、装饰器、生成器、迭代器

8)mini-web服务器：根据网络服务的过程写出简易的web服务器

9)mini-web框架：可以编写简易的web服务器框架

(三)爬虫开发1)爬虫开发的知识体系与相关工具：网络爬虫的原理以及相关爬虫工具

2)MongoDB数据库：数据库的增删改查

3)Scrapy框架：框架的原理以及使用

4)定制化爬虫采集系统：数据的采集、分析

5)爬虫实战项目：实用型综合爬虫应用

配套资料 提取码：8pdk

配套资料 密码：cb66

(四)自动化运维：1)shell运维、脚本与变量：运维简介、shell简介、脚本执行方法、开发规范

2)shell常见命令进阶：表达式、linux常见符号、常见命令详解

3)shell流程控制：选择语句、循环语句、函数

4)代码发布与环境部署：掌握代码发布流程与环境部署

5)手工代码与脚本代码发布：掌握手工代码发布与脚本代码发布

(五)数据挖掘与数据分析：1)基本概念：顺序表、链表、栈、队列

2)排序与索引：排序、索引、树与树算法

3)Series对象：Series对象、DataFrame对象、DataFrame查询

4)数据操作：数据的操作、存取与统计

5)Pandas绘图：熟练使用Pandas

6)科学计算numpy、pandas：numpy、pandas、matpalotlib、金融数据的综合分析处理

以上就是有关金融领域的python知识点大全了，我尽量为大家找到视频的网盘了。相关视频的资料，我再慢慢补充。希望小伙伴支持我哦。废话不说了，继续下面内容；量化和数据分析的学习方法：

上面数据分析和挖掘基础的知识点也说的差不多了。跟金融还有没有什么关系。现在要说的是金融领域也就是目录一里面我们说到的那些可应用的知识点。

有关这里还有大量的知识点，我就不一一的敲代码了，这个是学习的第三阶段。前面两个阶段非常重要。首先是了解，其次是基础知识点，学会后再来看代码喽。适合金融领域相关的Python书籍

很适合小白的一本书，因为不知道题主指的是有没有金融学习方面的经验，所以就推荐这样的书看完了起码能够了解，经济学原理和时事发展；书中内容是问题和简答题，可以边学边做题。

这本书介绍的是如何利用python开发科学计算机的应用程序，除了介绍数值计算以外，还重点介绍了如何制作交互式的图像。还有各种库的使用，以及领域也都是数据分析等等...

依旧是有关数据分析与挖掘的书，因为我们做金融的话主要是涉及和数字打交道。但是每一个学习python的小伙伴不要用这些书作为入门，只是建议大家在有一定的基础之后再来看这些书，作为提升也好作为工具书也好。

暂时就这些吧，手码字很累。这篇问答，写了n+1个小时了。以后会把视频对应的学习资料源代码什么的给大家找到。但是也要看有没有人关注这个回答啦。题主加油，路漫漫其修远兮~!!