具体描述
金融科技时代已经到来，善于将金融理论与IT技术进行深度融合的人，将成为新时代独具竞争力的金融科技类人才。无论是打算在金融领域求职的新人，还是希望进一步提升个人能力的“职场老手”，本书都值得一看。
1.内容前沿，将Python编程与金融分析、风险管理巧妙结合，引领金融科技新时代。
2.源于实践，完美整合了作者20余年的金融从业经验和Python编程实践。
3.实例丰富，提供244个金融实战案例，彰显Python在金融领域运用的简洁与高效。
4.注重效率，清晰的编程步骤和详尽的代码注释，帮你轻松理解并掌握Python编程。
5.覆盖面广，案例涵盖货币市场、债券市场、股票市场、期货市场和期权市场。
6.聚焦风控，深度剖析各类金融产品的风险，讨论风险管理的重要工具和量化模型。
Python是一门开源的编程语言，凭借其易学和灵活的特点，得到了越来越多人的认可和青睐。它在金融领域也有着非常好的应用现状和前景。
本书聚焦于Python在金融分析与风险管理的应用，全书分为入门篇、基础篇和提高篇，共12章。入门篇对Python做了介绍并结合金融场景演示了Python的基本操作；基础篇结合金融场景，讲解NumPy、Pandas、Matplotlib、SciPy等Python模块的具体运用；提高篇详细讨论运用Python分析利率、债券、股票、期货、期权以及风险价值等内容。
本书是专注于Python在金融领域运用的普及性读物，作者斯文博士在金融与风险管理方面有着深厚的积累，同时也有着丰富的编程经验，一直致力于倡导和推广Python在金融领域的运用。
本书适合想要掌握Python应用的金融学习者、金融从业者阅读，也适合想要转行到金融领域的程序员以及对Python在金融领域的实践应用感兴趣的人士阅读，并且不要求读者有Python编程基础。
作者简介
斯文，笔名“华尔街先生”，浙江湖州人，经济学博士，中国注册会计师（Certified Public Accountant，CPA），特许金融分析师（Chartered Financial Analyst，CFA），金融风险管理师（Financial Risk Manager，FRM）。在国内某金融控股集团担任高级风控总监，拥有在中外资银行、证券公司、信托公司等机构十余年的金融与风险管理从业经验。
同时，他也是上海财经大学风险管理校友俱乐部的发起人兼理事长、《上财风险管理论坛》杂志主编、上海资产管理行业风险管理同业交流会秘书长，并担任中南财经政法大学、华东政法大学等多所国内高校的金融硕士研究生兼职导师，公开发表学术论文50 余篇，出版了专著《中国外汇衍生品市场研究》（上海人民出版社2016 年8 月出版），多次荣获***、省部级的荣誉称号。
除此之外，他还历时3 年多推出了《期权、期货及其他衍生产品（第九版）》视频课程（共360讲），累计观看人次超过百万，累计撰写了10万多行与金融相关的Python 代码，长期致力于倡导并推广Python在金融领域的运用。
目录信息
第 1章 Python概览 2
1．1 Python的定义与比较优势 3
1．1．1 Python简介 3
1．1．2 Python的比较优势 4
1．2 Python之父—吉多·范罗苏姆 5
1．3 Python的演进历史和常用版本 7
1．4 Python的安装 8
1．4．1 单独安装 8
1．4．2 集成安装 8
1．4．3 安装并启动Anaconda 9
1．4．4 Spyder的界面 12
1．5 学习Python的方法论 13
1．5．1 学习的态度 13
1．5．2 学习的原则 13
1．5．3 学习的方法 14
1．6 金融数据的获取 15
1．6．1 万得（Wind） 15
1．6．2 同花顺 15
1．6．3 CCER经济金融数据库 15
1．6．4 国泰安经济金融研究数据库 16
1．7 小结 16
1．8 拓展阅读 16
第 2章 结合金融演示Python的基本
操作 17
2．1 金融变量在Python中的赋值 18
2．2 Python的数据类型 18
2．2．1 整型 19
2．2．2 浮点型 19
2．2．3 复数 20
2．2．4 字符串 20
2．3 Python的数据结构 23
2．3．1 元组 23
2．3．2 列表 25
2．3．3 集合 28
2．3．4 字典 30
2．4 Python的运算符号 33
2．4．1 基本算术运算符号 33
2．4．2 关系运算符号 36
2．4．3 赋值运算符号 37
2．4．4 成员运算符号 38
2．5 Python的主要内置函数 39
2．6 自定义函数 43
2．6．1 运用def语法 43
2．6．2 运用lambda函数 44
2．7 Python的语句 44
2．7．1 条件语句 44
2．7．2 循环语句 46
2．7．3 条件语句和循环语句结合 48
2．8 模块的导入与math模块 49
2．8．1 模块导入的若干种方法 50
2．8．2 math模块 51
2．9 小结 53
2．10 拓展阅读 53
第 2部分 基础篇
第3章 结合金融场景演示NumPy
模块的操作 56
3．1 从一个投资案例讲起 57
3．2 N维数组 58
3．2．1 数组的结构 58
3．2．2 数组的便捷生成 60
3．3 数组的索引、切片和排序 63
3．3．1 索引 63
3．3．2 切片 64
3．3．3 排序 64
3．4 数组的相关运算 65
3．4．1 数组内的运算 65
3．4．2 数组间的运算 69
3．4．3 矩阵的操作 72
3．5 通过NumPy生成随机数 74
3．5．1 主要的统计分布 74
3．5．2 主要函数 80
3．5．3 相关示例 82
3．6 小结 85
3．7 拓展阅读 86
第4章 结合金融时间序列演示Pandas
模块的操作 87
4．1 Pandas的数据结构 88
4．1．1 序列 88
4．1．2 数据框 90
4．1．3 外部数据导入并直接生成
数据框 91
4．2 数组框的可视化 93
4．2．1 中文字体的可视化 93
4．2．2 数据框可视化的函数与参数 94
4．2．3 一个示例 95
4．3 数据框内部的操作 96
4．3．1 描述数据框的基本性质 96
4．3．2 数据框的索引与截取 98
4．3．3 数据框的排序 100
4．3．4 数据框的更改 102
4．4 数据框之间的操作 105
4．4．1 生成两个新的数据框 105
4．4．2 函数concat的运用 106
4．4．3 函数merge的运用 108
4．4．4 函数join的运用 109
4．5 数组框的主要统计函数 109
4．5．1 静态的统计函数 110
4．5．2 移动窗口与动态统计函数 114
4．6 小结 117
4．7 拓展阅读 117
第5章 结合金融场景演示Matplotlib
模块的操作 118
5．1 基本函数 119
5．2 曲线图 122
5．2．1 单一曲线图 123
5．2．2 多图绘制 124
5．3 直方图 126
5．3．1 单一样本的直方图 126
5．3．2 多个样本的直方图 128
5．4 条形图 129
5．4．1 垂直条形图 130
5．4．2 水平条形图 132
5．5 散点图 133
5．6 饼图 136
5．7 小结 138
5．8 拓展阅读 138
第6章 结合金融场景演示SciPy等
模块的操作 139
6．1 SciPy模块 140
6．1．1 求积分 141
6．1．2 插值法 142
6．1．3 求解方程组 144
6．1．4 最优化求解 146
6．1．5 统计功能 150
6．2 StatsModels模块 156
6．3 波动率模型与arch模块 159
6．3．1 估计波动率 159
6．3．2 ARCH模型 160
6．3．3 GARCH模型 161
6．3．4 arch模块 163
6．4 datetime模块 167
6．4．1 创建时间的对象 168
6．4．2 访问时间对象的属性 169
6．4．3 时间对象的运算 169
6．5 小结 171
6．6 拓展阅读 171
第3部分 提高篇
第7章 运用Python分析利率与债券 174
7．1 利率体系 175
7．1．1 中央银行利率 175
7．1．2 金融机构利率 177
7．1．3 金融市场利率 179
7．2 债券市场 182
7．2．1 债券交易场所 183
7．2．2 债券品种 185
7．3 利率的度量 188
7．3．1 利率的复利频次 189
7．3．2 连续复利 192
7．3．3 零息利率 194
7．4 债券定价与债券收益率 195
7．4．1 债券的核心要素 195
7．4．2 基于单一贴现率的债券定价 195
7．4．3 债券到期收益率 196
7．4．4 基于不同期限贴现率的债券
定价 197
7．4．5 通过票息剥离法计算零息
利率 198
7．4．6 运用零息利率对债券定价 203
7．5 远期利率与远期利率协议 204
7．5．1 远期利率 204
7．5．2 远期利率协议 207
7．6 衡量债券利率风险的线性指标—
久期 211
7．6．1 麦考利久期 212
7．6．2 修正久期 214
7．6．3 美元久期 217
7．7 衡量债券利率风险的非线性
指标—凸性 218
7．7．1 凸性的表达式 219
7．7．2 案例 219
7．7．3 重要关系式 220
7．8 小结 221
7．9 拓展阅读 221
第8章 运用Python分析股票投资 222
8．1 股票市场简介 223
8．1．1 多层次股票市场 223
8．1．2 主要的股票指数 225
8．2 股票投资组合 228
8．2．1 投资组合的主要变量 229
8．2．2 投资组合的有效前沿 235
8．2．3 资本市场线 239
8．3 资本资产定价模型 241
8．3．1 系统风险与非系统风险 241
8．3．2 模型数学表达式及运用 245
8．4 股价服从的随机过程 249
8．4．1 马尔可夫过程与有效市场假说 249
8．4．2 维纳过程与广义维纳过程 251
8．4．3 几何布朗运动 253
8．5 投资组合的绩效评估 259
8．5．1 夏普比率 259
8．5．2 索提诺比率 262
8．5．3 特雷诺比率 264
8．5．4 信息比率 266
8．6 小结 268
8．7 拓展阅读 269
第9章 运用Python分析期货套期
保值 270
9．1 期货市场的简介 271
9．1．1 期货交易所及合约品种 271
9．1．2 股指期货合约的介绍 275
9．1．3 国债期货合约的介绍 277
9．1．4 参与期货交易的动机 279
9．2 股指期货的套期保值 280
9．2．1 套期保值的类型 280
9．2．2 追加保证金的风险 282
9．2．3 基差风险 285
9．2．4 交叉套期保值 289
9．3 国债期货合约的套期保值 297
9．3．1 计息天数规则 298
9．3．2 国债的报价 300
9．3．3 国债期货最终价格 301
9．3．4 国债期货的最廉价交割 304
9．3．5 基于久期的套期保值策略 307
9．4 小结 310
9．5 拓展阅读 310
第 10章 运用Python分析期权的
定价与风险 311
10．1 A股股票期权市场简介 312
10．1．1 权证市场 312
10．1．2 股指期权合约 313
10．2 期权类型和到期时的盈亏 315
10．2．1 期权的类型和要素 315
10．2．2 看涨期权到期时的盈亏 316
10．2．3 看跌期权到期时的盈亏 318
10．2．4 看跌-看涨平价关系式 320
10．3 布莱克-斯科尔斯-默顿模型 323
10．4 期权价格与相关变量的关系 325
10．4．1 期权价格与基础资产价格的
关系 325
10．4．2 期权价格与执行价格的关系 326
10．4．3 期权价格与波动率的关系 327
10．4．4 期权价格与无风险收益率的
关系 328
10．4．5 期权价格与期权期限的关系 330
10．5 衡量期权的风险—希腊字母 331
10．5．1 期权的Delta 331
10．5．2 期权的Gamma 335
10．5．3 期权的Theta 339
10．5．4 期权的Vega 343
10．5．5 期权的Rho 347
10．6 期权的隐含波动率 351
10．6．1 运用牛顿迭代法计算隐含
波动率 351
10．6．2 运用二分查找法计算隐含
波动率 353
10．7 波动率微笑与斜偏 355
10．7．1 波动率微笑 355
10．7．2 波动率斜偏 358
10．8 小结 362
10．9 拓展阅读 362
第 11章 运用Python分析期权交易
策略 363
11．1 保本票据 364
11．1．1 一个虚拟的案例 364
11．1．2 一个真实市场的案例 366
11．2 单一期权与单一基础资产的策略 368
11．2．1 买入备兑看涨期权 369
11．2．2 卖出备兑看涨期权 371
11．2．3 买入保护看跌期权 373
11．2．4 卖出保护看跌期权 375
11．2．5 策略的期间收益 377
11．3 价差交易策略 381
11．3．1 牛市价差策略 381
11．3．2 熊市价差策略 385
11．3．3 盒式价差策略 389
11．3．4 蝶式价差策略 392
11．4 组合策略 397
11．4．1 跨式组合策略 397
11．4．2 序列组合策略与带式组合
策略 401
11．4．3 宽跨式组合策略 404
11．5 小结 412
11．6 拓展阅读 412
第 12章 运用Python测度风险价值 413
12．1 风险价值的概述 414
12．1．1 风险价值的定义 414
12．1．2 运用Python对风险价值
可视化 415
12．1．3 风险价值的优点与局限性 417
12．2 风险价值的方差-协方差法 418
12．2．1 方差-协方差法的简介 418
12．2．2 案例 420
12．3 风险价值的历史模拟法 423
12．3．1 历史模拟法的简介 423
12．3．2 案例 425
12．4 蒙特卡罗模拟法 428
12．4．1 蒙特卡罗模拟的简介 428
12．4．2 案例 430
12．5 回溯检验、压力测试与压力风险
价值 434
12．5．1 回溯检验 434
12．5．2 压力测试 437
12．5．3 压力风险价值 439
12．5．4 比较不同方法计算的风险
价值 443
12．6 小结 443
12．7 扩展阅读 443
后记 445
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
这本书在讲解过程中，非常注重理论与实践的结合，并且提供了非常贴心的学习辅助。作者在讲解每个概念或模型时，都会先给出严谨的数学推导和金融含义解释，然后立即通过Python代码进行实现，并且会在代码中穿插详细的注释，解释每一行代码的作用。更重要的是，作者并没有停止于代码的展示，而是会进一步通过实际的案例分析，来展示这些代码如何在真实的金融场景中发挥作用。例如，在讲解时间序列分析时，作者会先介绍ARIMA模型，然后用Python代码实现ARIMA模型的拟合和预测，并用实际的股票价格数据来验证预测效果。在讲解异常检测时，作者会介绍Isolation Forest算法，并用Python代码实现，然后用信用卡交易数据来模拟欺诈交易的检测过程。此外，书中还提供了一些练习题和思考题，帮助读者巩固所学知识，并鼓励读者进行更深入的探索。我发现，作者在讲解过程中，经常会提及一些常见的陷阱和误区，并给出避免这些问题的方法，这对于像我这样的初学者来说，是极大的帮助。这种全方位的学习支持，让我能够更自信地掌握书中的知识。
评分这本书的排版和印刷质量给我留下了深刻的印象。封面的设计既专业又不失艺术感，封纸的质感也相当不错，拿在手里沉甸甸的，很有分量。打开书页，我发现纸张的厚度适中，触感细腻，油墨印刷清晰，没有出现洇墨或模糊的情况，这对于需要长时间阅读的技术类书籍来说非常重要。我特别喜欢它内页的字体选择，大小适中，间距合理，即使在光线不是特别充足的环境下阅读，也不会感到眼睛疲劳。章节的划分清晰明了，每章的标题都精准地概括了内容，让人一目了然。书中穿插的图表和代码示例，印刷质量也同样出色，线条流畅，颜色鲜明，数据清晰可见，这对于理解复杂的金融概念和Python代码的实现至关重要。我仔细翻阅了目录和前几章，发现作者在内容的组织上也非常用心，逻辑严谨，循序渐进，非常适合我这种初学者。此外，书中很多地方都采用了彩色的注释和高亮，使得关键信息更加突出，也方便了我在复习时快速定位。总的来说，从书籍的实体感受上，这本书就给予了我极高的专业度和信任感，让我对接下来的内容充满了期待。
评分这本书的作者在讲解Python基础知识时，并没有停留在表面，而是深入浅出地解释了许多底层原理，这对于我这种希望不仅仅是“会用”Python，更想“理解”Python的读者来说，是莫大的福音。例如，在讲解列表（list）和元组（tuple）的区别时，作者不仅列举了它们的可变性差异，还通过内存地址的对比，形象地展示了它们在Python内部是如何运作的，这让我对数据结构有了更深刻的认识。在讲解NumPy库时，作者花了大量篇幅介绍其数组（ndarray）对象，以及各种数学运算是如何在底层的C语言层面高效实现的，这对于理解NumPy为何能够提供如此强大的数值计算能力至关重要。他还通过实际例子，展示了向量化操作的威力，解释了如何避免显式的for循环，从而极大地提升了代码的运行效率。甚至在涉及对象导向编程（OOP）的部分，作者也详细介绍了类的创建、实例化、继承和多态等概念，并通过金融分析中的具体应用场景，比如构建一个“股票”类，包含开盘价、收盘价、成交量等属性，并定义计算日收益率的方法，让我对OOP在实际项目中的应用有了更直观的理解。这种深入的讲解方式，使得我在学习Python的同时，也巩固了编程思想，为我今后进行更复杂的金融建模打下了坚实的基础。
评分我特别欣赏这本书在介绍金融概念时所采用的严谨性和系统性。作者并没有直接跳到代码实现，而是先花了相当的篇幅来梳理和解释相关的金融理论，例如在讲解股票估值时，作者详细回顾了现金流折现（DCF）模型，并深入分析了影响现金流折现率（WACC）的各个因素，如无风险利率、市场风险溢价、Beta值等。他还详细解释了如何从公司的财务报表中提取关键数据，如营业收入、净利润、经营活动现金流等，并分析了财务报表之间的内在联系。在讲解期权定价时，作者从布莱克-斯科尔斯（Black-Scholes）模型出发，详细推导了各个参数的含义及其对期权价格的影响，并解释了如何利用Python来模拟期权价格随时间的变化。对于风险管理的部分，作者并没有局限于单一的风险类别，而是系统地介绍了市场风险、信用风险、操作风险等，并详细阐述了如何使用VaR（Value at Risk）和CVaR（Conditional Value at Risk）等指标来量化和管理风险。他通过实际案例，展示了如何利用Python对历史数据进行回链测试，评估风险模型的有效性。这种扎实的理论基础铺垫，让我在理解和应用Python代码时，能够做到心中有数，知其然，更知其所以然。
评分本书在讲解金融分析过程中，对于“如何提问”和“如何解读结果”这两个方面，也给予了非常细致的指导。作者并没有仅仅教导读者如何写代码，更重要的是引导读者思考“我为什么要这样做？”，以及“我得到了什么？这个结果意味着什么？”。例如，在进行股票估值时，作者会引导读者思考“我的估值是基于什么样的假设？这些假设是否合理？”，并鼓励读者对不同的假设进行敏感性分析，从而了解估值的变化范围。在进行风险管理时，作者会引导读者思考“我的VaR值是多少？这个值是否在我可接受的范围内？”，并鼓励读者分析导致高VaR值的原因，并提出相应的风险对冲措施。在讲解技术指标时，作者会提醒读者“技术指标只是一个工具，不能完全依赖，还需要结合基本面和市场情绪进行判断。” 这种批判性思维的引导，让我受益匪浅。我发现，通过作者的讲解，我不仅学会了如何利用Python进行金融分析，更重要的是学会了如何更深入地理解金融市场，如何更理智地进行投资决策。这本书不仅仅是一本技术书籍，更是一本能够提升我金融素养和投资智慧的优秀读物。
评分本书在代码示例的质量和实用性方面，给我留下了深刻的印象。作者提供的代码不仅仅是概念的演示，而是具有高度可复用性和可扩展性的“生产级”代码。例如，在数据获取部分，作者详细展示了如何利用`pandas_datareader`库从Yahoo Finance、Google Finance等在线财经数据源获取历史股票价格、宏观经济数据等，并对获取的数据进行了清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值，以及对时间序列数据进行重采样和对齐。在进行技术指标分析时，作者不仅给出了计算移动平均线（MA）、相对强弱指数（RSI）、MACD等常用技术指标的Python函数，还通过实际的股票交易数据，演示了如何利用这些指标进行买卖信号的生成和回测。他提供的回测框架设计得非常灵活，可以方便地添加止损止盈逻辑、交易成本等，并且能够生成详细的回测报告，包括夏普比率、最大回撤、年化收益率等评估指标。我尤其喜欢书中关于组合优化部分的示例，作者利用`scipy.optimize`库实现了均值-方差优化，并讲解了如何构建一个能够根据用户输入的风险偏好自动生成最优资产配置的应用程序。这些代码不仅能够直接运行，而且包含了详细的注释，让我能够清晰地理解每一行代码的作用，并且能够根据自己的需求进行修改和扩展。
评分这本书在金融建模的深度和广度上都做得非常出色。作者并没有局限于单一的金融领域，而是涵盖了从宏观经济分析到微观资产定价，再到风险管理和投资组合优化等多个层面。在宏观经济分析方面，作者展示了如何利用Python获取和处理GDP、通货膨胀率、利率等宏观经济指标，并构建简单的宏观经济模型来预测经济增长趋势。在资产定价方面，除了前面提到的DCF和期权定价，书中还深入讲解了资本资产定价模型（CAPM），以及如何利用Python对资产的Beta值进行估计。在风险管理领域，作者详细介绍了巴塞尔协议等监管要求，并展示了如何利用Python来计算市场风险资本要求（RWA）。在投资组合优化方面，书中不仅讲解了经典的均值-方差优化，还介绍了Black-Litterman模型等更复杂的投资组合构建方法。令我印象深刻的是，作者在讲解模型时，总是能够提供清晰的数学推导和直观的解释，并将其与Python代码实现紧密结合，让我能够真正理解模型背后的逻辑，而不是简单地复制粘贴代码。这种全方位的覆盖，使得这本书成为我进行金融分析和建模的宝贵参考。
评分这本书在解决实际金融问题方面，提供了非常具体和可操作的指导。例如，在进行客户画像和细分时，作者并没有止步于介绍K-means聚类算法，而是详细展示了如何从客户的交易记录、产品持有情况、行为数据等多维度提取特征，并利用PCA（主成分分析）进行降维，然后应用聚类算法对客户进行分组，并根据每个客户群体的特征，提出针对性的营销策略。在进行风险暴露分析时，作者展示了如何构建一个金融机构的资产负债表，并利用Python模拟不同市场冲击（如利率变动、汇率波动）对资产负债表各项目的影响，从而量化机构面临的风险敞口。他还详细介绍了如何利用蒙特卡洛模拟来预测金融资产的未来价格走势，并计算出不同置信区间的价格范围，这对于投资组合的风险管理非常有帮助。在交易策略开发方面，书中提供了一个构建简单量化交易策略的完整流程，包括数据获取、策略逻辑实现、回测优化、交易执行模拟等，这让我对如何将金融理论转化为实际的交易代码有了清晰的认识。尤其让我受益的是，作者在讲解过程中，会经常引用一些实际的金融市场现象和案例，并用Python代码来解释这些现象的产生原因和潜在的应对方法，这使得学习过程更加生动和具有现实意义。
评分我对这本书中关于Python在量化交易中的应用部分尤为感兴趣。作者非常详尽地介绍了如何构建一个完整的量化交易系统，从数据获取、策略开发、回测优化到模拟交易和实盘对接。在数据获取方面，作者详细讲解了如何利用API连接到各大交易平台的历史数据接口，并对数据进行清洗、处理和存储，以满足回测和实盘交易的需求。在策略开发方面，作者展示了如何利用技术指标（如均线、MACD、RSI）和基本面数据来构建各种交易信号，并给出了多种不同风格的量化交易策略示例，如趋势跟踪、均值回归、套利交易等。我特别喜欢书中关于策略回测优化的部分，作者详细讲解了如何设置合理的交易成本、滑点、佣金等参数，以及如何通过参数优化和蒙特卡洛模拟来提高策略的鲁棒性和盈利能力。在模拟交易和实盘对接方面，作者也提供了详细的指导，并介绍了如何利用一些开源的交易框架来实现与券商的接口对接。这本书让我对量化交易的整个流程有了清晰的认识，并且为我开发自己的量化交易策略提供了坚实的指导和丰富的灵感。
评分我非常喜欢这本书在数据可视化方面的详细讲解和高质量的示例。作者深知“数据会说话”，因此在书中花了相当的篇幅来介绍如何利用Python的强大可视化库，如`matplotlib`和`seaborn`，来呈现金融数据和分析结果。不仅仅是简单的线图和柱状图，作者还展示了如何创建精美的K线图来展示股票价格的波动，如何利用热力图（heatmap）来展示不同资产之间的相关性矩阵，以及如何利用箱线图（boxplot）来比较不同时间段或不同策略的收益分布。我尤其喜欢书中关于时间序列可视化的一些技巧，例如如何叠加多个时间序列，如何使用不同的颜色和线型来区分不同的数据系列，以及如何添加图例和标题，使得图表更加清晰易懂。在进行风险分析时，作者展示了如何利用直方图来展示资产收益率的分布，并叠加正态分布曲线进行对比，帮助读者直观地理解收益率的偏度和峰度。他还介绍了一些更高级的可视化技术，如使用`plotly`库创建交互式图表，用户可以在图表上进行缩放、平移，并查看具体数据点的信息，这在向他人展示分析结果时非常有优势。这些可视化示例不仅美观，而且非常实用，能够帮助我更有效地理解和传达我的分析结果。
评分将金融分析与python结合起来，很适合python的初学者，但是还是要一些金融的功底才能看懂，前半部分主要是将python，后半部分是金融与python的结合，但是侧重于金融模型的函数构建。作为入门书，可读。
评分翻了一下，基于市场风险视角，入门类书籍。
评分基础编程与基础金融知识相结合，是入门材料。想要寻找特定领域的实践运用，还要看看其他书。
评分对Hull书的部分章节运用Python对国内数据的简单实现，适合入门。不过对理论理解有所帮助，为读者做更深入的操作开了个头。书的文字部分写得认真，代码写的比较初级、但解释清楚、可以运行，比一些现有的粗糙翻译外国教材还是要好些
评分翻了一下，基于市场风险视角，入门类书籍。
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