基於 Python 的金融分析與風險管理, 2/e

斯文，浙江湖州人，經濟學博士，中國註冊會計師（CPA）、特許金融分析師（CFA）、金融風險管理師（FRM）。
目前在一家交易所擔任風險管理部總經理，擁有在中、外資銀行及證券公司、信託公司、金融控股集團等機構超過16年的金融與風險管理從業經歷。
斯文博士創辦了在風險管理領域具有影響力的期刊——《上財風險管理論壇》並擔任主編，創建了在金融領域擁有廣泛受眾的公眾平台“風控博士沙龍”並擔任負責人；在中國人民大學、中南財經政法大學、華東政法大學等高校擔任金融碩士研究生合作導師或業界導師；公開發表學術論文50餘篇，出版了《基於Python的金融分析與風險管理》《Python?金融實戰案例精粹》等多部著作，用筆名“華爾街先生”創作了金融與風險管理的科普性文章百餘篇。
斯文博士依托互聯網並歷時3年多時間推出《期權、期貨及其他衍生產品（原書第9版）》視頻講解系列共計360講；為中國工商銀行、中國人民保險集團等金融機構以及浙江大學、上海財經大學、中南財經政法大學、上海大學、華東政法大學、上海師範大學等高校講授Python在金融領域的實戰；參與發起了“上財杯”風險管理與Python編程實戰大賽，致力於推廣Python在金融領域的運用。

第 1篇 基礎篇
第　1章 結合金融場景演示Python基本編程　2
1．1　關於Python的簡要介紹　3
1．1．1　Python是什麼　3
1．1．2　Python的比較優勢　4
1．1．3　Python的版本迭代　4
1．1．4　Python的系統部署　5
1．1．5　Spyder及其操作界面　6
1．2　Python的變量賦值與數據類型　7
1．2．1　變量賦值　7
1．2．2　整型　8
1．2．3　浮點型　9
1．2．4　複數　9
1．2．5　字符串　10
1．3　Python的數據結構　12
1．3．1　元組　12
1．3．2　列表　13
1．3．3　集合　16
1．3．4　字典　17
1．4　Python的運算符號　19
1．4．1　基本算術運算符號　19
1．4．2　關係運算符號　22
1．4．3　賦值運算符號　23
1．4．4　成員運算符號　24
1．5　Python的內置函數與自定義函數　25
1．5．1　內置函數　25
1．5．2　自定義函數　28
1．6　Python的句型　29
1．6．1　條件語句　30
1．6．2　循環語句　31
1．6．3　條件語句和循環語句結合　32
1．7　模塊的導入與math模塊　34
1．7．1　模塊導入的若干種方法　35
1．7．2　math模塊　35
1．8　本章小結　37
1．9　拓展閱讀　37
第　2章 結合金融場景演示NumPy模塊編程　38
2．1　從一個投資案例講起　38
2．2　N維數組　40
2．2．1　數組的結構　40
2．2．2　一些特殊的數組　42
2．3　數組的相關功能　44
2．3．1　索引　44
2．3．2　切片　45
2．3．3　排序　45
2．3．4　合併　46
2．4　數組的相關運算　47
2．4．1　數組內的運算　47
2．4．2　數組間的運算　51
2．4．3　矩陣的處理　54
2．5　基於特定統計分佈的隨機抽樣　56
2．5．1　主要的統計分佈　56
2．5．2　主要函數及參數　60
2．5．3　隨機抽樣的示例　62
2．6　現金流模型　65
2．6．1　現金流終值　65
2．6．2　現金流現值　66
2．6．3　淨現值與內含報酬率　68
2．6．4　住房按揭貸款的等額本息還款　70
2．7　本章小結　72
2．8　拓展閱讀　73
第3章　結合金融時間序列演示pandas模塊編程　74
3．1　pandas的數據結構　74
3．1．1　序列　75
3．1．2　數據框　76
3．1．3　外部數據的直接導入　77
3．1．4　創建序列或數據框的時間數列　79
3．2　數據框的可視化　81
3．2．1　中文字體的顯示　81
3．2．2　數據框可視化的函數與參數　81
3．3　數據框內部的操作　84
3．3．1　查看數據框的基本性質　84
3．3．2　數據框的索引與截取　85
3．3．3　數據框的排序　87
3．3．4　數據框的更改　88
3．4　數據框之間的合併　92
3．4．1　創建兩個新數據框　93
3．4．2　concat函數的運用　94
3．4．3　merge函數的運用　95
3．4．4　join函數的運用　95
3．5　數據框的主要統計函數　96
3．5．1　靜態統計函數　96
3．5．2　移動窗口與動態統計函數　100
3．6　本章小結　103
3．7　拓展閱讀　103
第4章　結合金融場景演示Matplotlib模塊編程　104
4．1　基本函數　104
4．2　曲線圖　108
4．2．1　單一曲線圖　108
4．2．2　多圖繪製　111
4．3　直方圖　113
4．3．1　單一樣本的直方圖　113
4．3．2　多個樣本的直方圖　115
4．4　條形圖　117
4．4．1　垂直條形圖　118
4．4．2　水平條形圖　119
4．4．3　綜合條形圖與折線圖的雙軸圖　120
4．5　散點圖　122
4．6　餅圖　124
4．7　雷達圖　125
4．8　K線圖　127
4．9　本章小結　130
4．10　拓展閱讀　130
第5章　結合金融場景演示SciPy等模塊編程　131
5．1　SciPy模塊　131
5．1．1　求積分　132
5．1．2　插值法　133
5．1．3　求解方程組　135
5．1．4　最優化方法　137
5．1．5　統計功能　140
5．2　statsmodels模塊　146
5．3　波動率模型與arch模塊　150
5．3．1　估計波動率　150
5．3．2　ARCH模型　151
5．3．3　GARCH模型　152
5．3．4　arch模塊　152
5．4　datetime模塊　157
5．4．1　創建時間對象　157
5．4．2　訪問時間對象的屬性　158
5．4．3　時間對象的運算　159
5．5　本章小結　160
5．6　拓展閱讀　160

第　2篇 中階篇
第6章　運用Python分析利率與匯率　162
6．1　人民幣利率體系　162
6．1．1　中央銀行利率　163
6．1．2　金融機構利率　165
6．1．3　金融市場利率　166
6．2　人民幣匯率體系　169
6．2．1　人民幣匯率制度的演變　169
6．2．2　人民幣匯率相關產品　171
6．2．3　人民幣匯率指數　173
6．3　利率的度量　174
6．3．1　利率的相對性　175
6．3．2　利率的等價性　178
6．3．3　零息利率　180
6．4　遠期利率與遠期利率協議　181
6．4．1　遠期利率的測算　181
6．4．2　遠期利率協議的現金流與定價　183
6．5　匯率報價與套利　188
6．5．1　匯率報價　188
6．5．2　三角套利　190
6．6　遠期匯率與遠期外匯合約　193
6．6．1　遠期匯率的測算　194
6．6．2　抵補套利　195
6．6．3　遠期外匯合約的定價　199
6．7　本章小結　203
6．8　拓展閱讀　203
第7章　運用Python分析債券　204
7．1　債券市場概覽　204
7．1．1　債券交易場所　205
7．1．2　債券品種　207
7．1．3　債券數據的服務機構　210
7．2　債券定價與債券收益率　211
7．2．1　債券的核心要素　211
7．2．2　基於單一貼現率的債券定價　211
7．2．3　債券到期收益率　213
7．2．4　基於不同期限貼現率的債券定價　215
7．2．5　通過票息剝離法計算零息利率　216
7．2．6　運用零息利率對債券定價　219
7．3　衡量債券利率風險的線性指標——久期　220
7．3．1　麥考利久期　220
7．3．2　修正久期　225
7．3．3　美元久期　228
7．4　衡量債券利率風險的非線性指標——凸性　229
7．4．1　凸性的表達式　230
7．4．2　凸性的作用　231
7．5　測度債券的信用風險　234
7．5．1　信用評級　234
7．5．2　違約概率與違約回收率　236
7．5．3　通過債券價格測度違約概率　237
7．6　本章小結　241
7．7　拓展閱讀　241
第8章　運用Python分析股票　242
8．1　股票市場簡介　243
8．1．1　多層次股票市場　243
8．1．2　主要的股票指數　245
8．2　股票內在價值　249
8．2．1　股息貼現模型　249
8．2．2　零增長模型　250
8．2．3　不變增長模型　251
8．2．4　二階段增長模型　252
8．2．5　三階段增長模型　255
8．3　股票價格服從的隨機過程　259
8．3．1　馬爾可夫過程與有效市場假說　260
8．3．2　維納過程與廣義維納過程　262
8．3．3　幾何布朗運動　263
8．4　構建股票最優投資組合　267
8．4．1　投資組合的主要變量　267
8．4．2　投資組合的可行集與有效前沿　272
8．4．3　資本市場線　276
8．5　資本資產定價模型　279
8．5．1　系統風險與非系統風險　279
8．5．2　模型數學表達式及運用　282
8．5．3　證券市場線　284
8．6　投資組合的績效評估　285
8．6．1　夏普比率　286
8．6．2　索提諾比率　289
8．6．3　特雷諾比率　290
8．6．4　卡瑪比率　293
8．6．5　信息比率　295
8．7　本章小結　298
8．8　拓展閱讀　298
第9章　運用Python分析互換　299
9．1　互換市場的概況　299
9．1．1　利率互換市場　300
9．1．2　貨幣互換市場　302
9．1．3　信用違約互換市場　303
9．2　利率互換　305
9．2．1　利率互換的運作機理　306
9．2．2　利率互換的期間現金流　307
9．2．3　利率互換的等價性　308
9．2．4　互換利率的計算　310
9．2．5　利率互換的定價　312
9．3　貨幣互換　315
9．3．1　貨幣互換的運作機理　316
9．3．2　雙固定利率貨幣互換的期間現金流　317
9．3．3　固定對浮動貨幣互換的期間現金流　319
9．3．4　雙浮動利率貨幣互換的期間現金流　321
9．3．5　貨幣互換的等價性與定價　325
9．4　信用違約互換　331
9．4．1　信用違約互換的運作機理　331
9．4．2　信用違約互換的期間現金流　332
9．4．3　累積違約概率、邊際違約概率與存活率　335
9．4．4　信用違約互換價差　337
9．5　本章小結　341
9．6　拓展閱讀　341
第　10章 運用Python分析期貨　342
10．1　期貨市場概覽　342
10．1．1　期貨交易所及期貨合約品種　343
10．1．2　商品期貨合約的介紹　347
10．1．3　股指期貨合約的介紹　349
10．1．4　國債期貨合約的介紹　350
10．1．5　期貨交易的頭寸方向與動機　352
10．2　期貨價格與現貨價格的關係　353
10．2．1　導致期貨價格與現貨價格存在差異的因素　353
10．2．2　期貨價格與現貨價格的關係式　355
10．2．3　期貨價格的收斂性　358
10．3　股指期貨的套期保值　360
10．3．1　套期保值的類型　361
10．3．2　追加保證金的風險　363
10．3．3　基差風險　366
10．3．4　交叉套期保值　368
10．3．5　滾動套期保值與移倉風險　375
10．4　國債期貨的套期保值　380
10．4．1　計息天數規則　380
10．4．2　國債的報價　382
10．4．3　國債期貨最終價格　384
10．4．4　國債期貨的最廉價交割　386
10．4．5　基於久期的套期保值策略　389
10．5　本章小結　391
10．6　拓展閱讀　392
第3篇　高階篇
第　11章 運用Python分析期權定價　394
11．1　A股期權市場簡介　394
11．1．1　權證市場　395
11．1．2　股票期權合約　395
11．1．3　股指期權合約　398
11．2　期權類型與到期盈虧　400
11．2．1　期權的類型和要素　400
11．2．2　看漲期權的到期盈虧　400
11．2．3　看跌期權的到期盈虧　402
11．2．4　看跌-看漲平價關係式　404
11．3　歐式期權定價——布萊克-斯科爾斯-默頓模型　407
11．3．1　模型介紹　407
11．3．2　期權價格與基礎資產價格的關係　409
11．3．3　期權價格與行權價格的關係　410
11．3．4　期權價格與波動率的關係　411
11．3．5　期權價格與無風險收益率的關係　412
11．3．6　期權價格與期權期限的關係　413
11．3．7　內在價值與時間價值　414
11．4　歐式期權定價——二叉樹模型　415
11．4．1　一步二叉樹模型　416
11．4．2　兩步二叉樹模型　420
11．4．3　N步二叉樹模型　423
11．5　美式期權定價　430
11．5．1　定價的基本思路　430
11．5．2　推廣的數學表達式　432
11．5．3　運用矩陣運算　433
11．5．4美式期權與歐式期權的關係　436
11．6　本章小結　440
11．7　拓展閱讀　441
第　12章 運用Python測度期權希臘字母與隱含波動率　442
12．1　期權的Delta　443
12．1．1　歐式期權的Delta　443
12．1．2　基礎資產價格、期權期限與期權Delta的關係　446
12．1．3　基於Delta的對沖　449
12．1．4　美式期權的Delta　451
12．2　期權的Gamma　454
12．2．1　歐式期權的Gamma　454
12．2．2　基礎資產價格、期權期限與期權Gamma的關係　456
12．2．3　美式期權的Gamma　458
12．3　期權的Theta　461
12．3．1　歐式期權的Theta　461
12．3．2　基礎資產價格、期權期限與期權Theta的關係　463
12．3．3　美式期權的Theta　465
12．4　期權的Vega　468
12．4．1　歐式期權的Vega　468
12．4．2　基礎資產價格、期權期限與期權Vega的關係　469
12．4．3　美式期權的Vega　471
12．5　期權的Rho　474
12．5．1　歐式期權的Rho　474
12．5．2　基礎資產價格、期權期限與期權Rho的關係　475
12．5．3　美式期權的Rho　477
12．6　期權的隱含波動率　480
12．6．1　計算隱含波動率的牛頓迭代法　480
12．6．2　計算隱含波動率的二分查找法　482
12．6．3　波動率微笑　485
12．6．4　波動率斜偏　487
12．7　本章小結　489
12．8　拓展閱讀　490
第　13章 運用Python構建期權交易策略　491
13．1　合成保本票據的策略　491
13．1．1　抽象金融市場的策略運用　492
13．1．2　現實金融市場的策略運用　493
13．2　單一期權與單一基礎資產的策略　496
13．2．1　買入備兌看漲期權　497
13．2．2　賣出備兌看漲期權　499
13．2．3　買入保護看跌期權　501
13．2．4　賣出保護看跌期權　502
13．2．5　策略的期間收益　504
13．3　價差交易策略　506
13．3．1　牛市價差策略　507
13．3．2　熊市價差策略　511
13．3．3　盒式價差策略　514
13．3．4　蝶式價差策略　517
13．3．5　日曆價差策略　521
13．4　組合策略　526
13．4．1　跨式組合策略　526
13．4．2　序列組合策略與帶式組合策略　529
13．4．3　寬跨式組合策略　531
13．5　本章小結　539
13．6　拓展閱讀　539
第　14章 運用Python分析期權延伸性應用　540
14．1　測度企業的違約風險——默頓模型　540
14．1．1　模型的引出　541
14．1．2　模型的相關細節　541
14．1．3　測度首只違約債券——超日債的違約概率　543
14．2　可轉換債券　545
14．2．1　可轉換債券的概況　546
14．2．2　可轉換債券的定價　549
14．3　期貨期權　554
14．3．1　期貨期權的概況　554
14．3．2　歐式期貨期權的定價——布萊克模型　556
14．3．3　美式期貨期權的定價——二叉樹模型　559
14．4　利率期權　563
14．4．1　利率期權簡介　563
14．4．2　利率上限期權　564
14．4．3　利率下限期權與利率雙限期權　568
14．4．4　利率互換期權　571
14．5　本章小結　576
14．6　拓展閱讀　577
第　15章 運用Python測量風險價值　578
15．1　風險價值概述　578
15．1．1　風險價值的定義　579
15．1．2　風險價值的可視化　580
15．1．3　風險價值的優勢與局限　581
15．2　方差-協方差法　582
15．2．1　方差-協方差法的細節　582
15．2．2　方差-協方差法的應用　583
15．3　歷史模擬法　586
15．3．1　歷史模擬法的細節　586
15．3．2　歷史模擬法的運用　588
15．4　蒙特卡羅模擬法　590
15．4．1　蒙特卡羅模擬法的細節　590
15．4．2　蒙特卡羅模擬法的運用　591
15．5　回溯檢驗、壓力測試與壓力風險價值　595
15．5．1　回溯檢驗　595
15．5．2　壓力測試　598
15．5．3　壓力風險價值　600
15．5．4　比較不同方法測量的風險價值　602
15．6　信用風險價值　603
15．6．1　違約相關性　603
15．6．2　違約時間的高斯copula模型　604
15．6．3　基於因子的相關性結構　605
15．6．4　測度信用風險價值　606
15．7　本章小結　610
15．8　拓展閱讀　611