80后全栈工程师用530页就把Python金融大数据分析给讲明白了！

前言

Python 是一种高级的多用途编程语言，普遍用于各类非技术和技术领域。

Python是一种具有动态语义、面向对象的解释型高级编程语言。它的高级内建数据结构和动态类型及动态绑定相结合，使其在快速应用开发上极具吸引力，也适合于做为脚本或者“粘合剂”语言，将现有组件链接起来。Python简单、易学的语法强调可读性，所以能够下降程序维护成本。Python 支持模块和软件包，鼓励模块化和代码重用。Python 解释程序和大量标准库能够源代码或者二进制形式免费取得，用于全部主要平台，而且能够随意分发。

实时分析的兴起

金融行业中有一个学科的重要性正在强劲增加:金融和数据分析。这种现象与行业中速度、频率和数据率飞速增加有紧密的关系。实际上，实时分析能够视为该行业对这种趋势的反应。

粗略地讲，“金融和数据分析”指的是应用软件和科技，与(多是先进的)算法和数据收集、处理及分析方法相结合，以得到深入理解、做出决策或者知足监管需求的学科。这类分析的例子包括银行零售部门中某个金融产品订价结构的变化对销售状况影响的估算。另外一个例子是投资银行衍生品复杂投资组合信用价值调整(CVA )的大规模隔夜计算。

 金融和Python语法

在金融环境中迈出使用Python第一步的大部分人均可能要攻克某个算法问题。这和想要解出微分方程、求取积分或者可视化某些数据的科学工做者相似。通常来讲，在这一阶段,对正规开发过程、测试、文档或者部署没有太多的思考。然而，这一阶段彷佛是人们特别容易爱上Python的时候，主要缘由是Python的语法整体上和用于描述科学问题或者金融算法的数学语法至关接近。

那么接下来我们就用530页来对Python金融进行大数据分析，但愿你们可以喜欢！

由于内容过多，因此小编只把部分知识点截图出来，粗略的介绍一下，每小节都有更加细化的内容，环环相扣，用最简短的语言把最负责的问题给你们讲明白，但愿你们可以理解。

本篇内容总共分为三大部分，共19章，而且有530页

第一部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的缘由、 Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一 些具体入门实例;

第二部分介绍了金融分析和应用程序开发中最重要的Python库、技术和方法，其内容涵盖了Python的数据类型和结构、用matplotlib进行数据可视化. 金融时间序列数据处理、高性能输人/输出操做、高性能的Python技术和库、金融学中须要的多种数学工具、随机数生成和随机过程模拟、Python统计学应用、Python和Excel的集成、Python面向对象编程和GUI的开发、Python与Web技术的集成，以及基于Web应用和Web服务的开发;

第三部分关注的是蒙特卡洛模拟期权与衍生品订价实际应用的开发工做，其内容涵盖了估值框架的介绍、金融模型的模拟、衍生品的估值、投资组合的估值、波动率期权等知识。

总结
金融行业已经以惊人的速度采用Python,一些最大的投资银行和对冲基金使用Python来构建核心的交易和风险管理系统。本篇能够帮助开发人员和量化分析人员入门Python，并指导他们掌握Python在计量金融学上的重要应用。

本篇经过大量的实用示例并以一个大型的真实案例研究为基础，讲解如何为基于蒙特卡洛模拟的衍生品和风险分析开发一个成熟的框架。大部份内容使用了交互式的IPython Notebooks,并包含了以下主题。

■基础知识: Python数据结构，NumPy数组处理，用pandas进行时间序列分析，用matplotlib可 视化，用PyTables进行高性能I/O操做，日期/时间信息处理和精选的最佳实践。

■金融主题:使用了NumPy、SciPy和SymPy的数学技术，例如回归和优化;用于蒙特卡洛模拟、风险价值、风险信用价值计算的推断统计学;用于正态性检验、均方差投资组合优化、主成分分析(PCA) 和贝叶斯回归的统计学。

■特殊主题:用于金融算法的高性能Python,如向量化和并行化; Python与Excel的集成;以及构建基于Web技术的金融应用程序。

Python金融大数据分析技术文档

因为篇幅限制，小编在这里就不作过多的分享啦，须要本【Python金融大数据分析】技术文档的小伙伴，能够转发+评论，关注小编，点击此处，来获得获取方式吧~

大佬对本篇的高度评价，你们多关注一下

Python易于理解的语法，与C/C++的轻松集成以及各类数值计算工具，使其成为金融分析的天然选

择。它正在快速替代主流金融机构中使用的语言和工具，并成为事实上的标准。”

------Kirat Singh

华盛顿Square Technologies公司联合创始人，总裁兼CTO