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| 內容簡介： |
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Python语言被称为胶水语言，它的语法精确而简洁，尤其具有大量的第三方工具使它成为处理金融行业的错综复杂的事务的可靠选择。Python语言又是一门非常有亲和力的语言，它对非计算机专业出身的开发者十分友善。本书列举了大量的实例，通过对案例的讲解使读者能由浅入深地逐步展开Python语言的金融之旅。
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| 關於作者： |
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郑丰 北方工业大学经济管理学院副教授。教授课程 ERP系统应用实训ERP沙盘模拟等。主要研究方向为金融数据分析、金融系统建模、信息系统开发。出版著作多部，发表论文多篇，完成多项各级科研项目。
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| 目錄：
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1Python基础知识
11Python环境搭建
111Python官网及下载
112Python安装
113Python环境配置
114Python运行
12Python基本数据类型
121运算符
122数字
123字符串
124列表
125元祖
126字典
127集合
13Python基本语句
131条件语句
132while循环语句
133for循环语句
14Python函数和模块
141Python函数
142Python模块
143Python文件IO
2NumPy基础知识
21NumPy环境搭建及数组对象
211NumPy安装
212NumPy对象
213数据类型
214数组属性
22NumPy创建与索引
221创建数组
222数字范围创建数组
223切片和索引
23NumPy操作
231广播
232迭代
233修改数组形状
234翻转数组
235连接数组
236分割数组
237添加与删除
24NumPy函数
241数学函数
242算术函数
243统计函数
244排序函数
3Pandas基础知识
31Pandas环境安装及数据结构
311Pandas环境安装
312Pandas系列
313Pandas数据帧
314Pandas面板
32Pandas操作
321系列基本操作
322数据帧基本操作
323合并与连接
33Pandas函数
331IO函数
332统计函数
4金融市场可视化分析
41可视化基础Matplotlib
411基本引用方法和figure对象
412绘制图形
413添加辅助信息
42绘制股价基本走势图
421获取股价数据
422绘制基础走势
43绘制股价专业分析图
431绘制多个子图
432绘制成交量图
433绘制K线图
5金融市场技术指标
51摆动类指标
511KDJ指标
512RSI指标
513WR指标
52趋势类指标
521MACD指标
522MA指标
53通道类指标
531BOLL指标
532ENE指标
6金融市场描述统计分析
61集中趋势分析
611集中趋势指标
612绘制直方图
62离散度分析
621极差
622平均绝对离差
623方差和标准差
63数据分布分析
631偏度
632峰度
7金融市场回归分析
71一元线性回归分析
711回归方程的形式
712参数的估计
72沪深两市指数一元回归分析
721模型构建及分析
722模型检验
73多元回归分析
731多元回归模型
732A股白云山多元回归模型构建
8金融市场收益率和风险分析
81收益率分析
811单利及简单收益率分析
812复利收益率分析
82金融风险分析
821金融风险分类
822风险计量方法
823风险测度
824最大回撤
825风险价值
9金融市场投资组合分析
91投资组合收益率和风险
911计算投资组合收益率和风险
912等权重投资组合
913市值加权投资组合
92马科维茨投资组合分析
921马科维茨投资组合理论
922蒙特卡洛模拟求解
93夏普最优组合分析
931夏普指数
932夏普指数分析
10量化交易初步
101量化交易框架
1011策略构建阶段
1012策略回测阶段
1013策略执行阶段
1014风险管理阶段
102单均线策略
1021单均线策略的实现
1022单均线策略的优化
103双均线策略
1031双均线策略的实现
1032双均线策略的优化
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| 內容試閱：
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金融市场最富有魅力的地方就是它每天都是新的：新的信息、新的价格、新的投资者和新的决策等。投资者面对市场上错综复杂的对象，在感叹市场伟大的同时，也会感到一丝无力。如何使用合适的工具去分析、解构和了解市场，成为每个投资者追寻的问题。
得益于信息技术的飞速发展，投资者在对金融市场进行分析时，逐步采用大量的数据处理技术。从微软公司的表格处理软件Excel，到应用于工程计算的MatLab系统，到Java语言，以及开源的统计软件R，各种软件纷纷在金融市场分析工具中占据一席之地。这个局面近年来被Python语言打破，Python语言逐渐成为各领域的霸主。
在2018年TIOBE编程语言排行榜上，Python已经第三次被评为TIOBE最佳年度编程语言，同时也是获奖次数最多的编程语言。在IEEE中，Python也是连续多年排名第一的语言。Python已成为当今大学中教授的首选语言，在统计、AI 编程、脚本编写、系统测试等领域均排名第一。此外，Python语言还在Web编程和科学计算等领域处于领先地位。可以说，Python语言已经无处不在。
本书共分10章。第1章到第3章主要讲述的是Python语言的基础知识，重点介绍了与金融分析有关的NumPy库和Pandas库。第4章介绍了如何使用Matplotlib库绘制金融分析图形。第5章讲解了如何用Python语言实现金融市场上常用的技术指标。第6章从统计分析的角度出发，讲述了Python语言如何对金融市场进行描述统计分析。第7章探讨了使用Python语言对金融市场进行多种回归分析。第8章对金融市场的收益率和风险进行了讨论。第9章分析了证券市场的投资组合问题。第10章使用Python语言构建了简单的量化交易框架。
Python语言被称为胶水语言，它的语法精确而简洁，拥有大量的第三方工具，是处理金融行业错综复杂事务的可靠选择。Python语言又是一种非常有亲和力的语言，它对非计算机专业出身的开发者十分友善。本书列举了大量的实例，通过对案例的讲解使读者能由浅入深地了解Python语言。从可视化、统计分析到指标构建，从风险分析到收益率探讨，从回归分析到量化交易，金融知识的难度是逐步加深的，其中所涉及的编程技巧也是逐步深入的。这不但符合人们对知识学习的一般规律，也符合Python语言的特征简单而有效。
本书向投资者展现Python语言强大的分析能力，为投资者开辟了一条新的路径；同时，本书还能作为大学的教材。
由于笔者水平有限，写作时间仓促，因此书中难免会有疏漏之处，衷心希望读者反馈意见，促进教材的进一步修订、完善。
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