Python 在衍生工具分析领域占据重要地位，使机构能够快速、有效地提供定价、交易及风险管理的结果。本书精心介绍了有效定价期权的四个领域：基于巿场定价的过程、完善的巿场模型、数值方法及技术。书中的内容分为三个部分。第一部分着眼于影响股指期权价值的风险，以及股票和利率的相关实证发现。第二部分包括套利定价理论、离散及连续时间的风险中性定价，并介绍Carr-Madan和Lewis这两种流行的傅里叶期权定价方法。最后，第三部分探究基于巿场定价的整个过程，以及定价奇异、复杂期权（衍生工具）所用的蒙特卡罗摸拟。 本书兼具实用与学习价值，提供完整独立的Python脚本、模块及5000行以上代码。英文原书对应网站（Http://wiley.quant-platform.com）有书中所有代码及可立即执行的IPython Notebook。 本书专门针对量化投资从业人...(展开全部)

唯一一本详细讲解使用Python分析处理金融大数据的专业图书；金融应用开发领域从业人员必读。

《Python金融大数据分析 第2版》分为5部分，共21章。第1部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、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2部分介绍了Python的基础知识以及Python中非常有名的库NumPy和pandas工具集，还介绍了面向对象编程；第3部分介绍金融数据科学的相关基本技术和方法，包括数据可视化、输入/输出操作和数学中与金融相关的知识等；第4部分介绍Python在算法交易上的应用，重点介绍常见算法，包括机器学习、深度神经网络等人工智能相关算法；第5部分讲解基于蒙特卡洛模拟开发期权及衍生品定价的应用，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、投资组合的估值等知识。 《Python金融大数据分析 第2版》本书适合对使用Python进行大数据分析、处理感兴趣的金融行业开发人员阅读。

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Python已成为数据驱动和AI优先的金融界的 编程语言。一些 大的投资银行和对冲基金现在都使用Python及其生态系统来构建核心交易和风险管理系统。在本书的第二版中，Yves Hilpisch向开发人员和定量分析师展示了如何使用Python包和工具进行金融数据科学、算法交易和计算金融学。第二版针对Python 3进行了 新，其中的大部分代码都采用了Jupyter Notebooks的形式，为几乎所有的示例提供了可执行交互式版本。在共5部分内容中，你将学习到Python及其生态系统是如何为从事金融业务的公司和个人提供技术框架的

本书介绍如何利用新的程序语言进行金融建模并实现复杂的数据运算。书中讲授的程序工具与数据均可以通过公开渠道获取，通过建模与研究分析，你会对整个Python生态体系有全局性的认识。大量的实例分析也会加深你对金融风险管控的认知。

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《大崩盘：金融衍生品的灾难》讲述的是因衍生品滥用而引发的摧毁金融和非金融企业的金融危机案例，通过真实案例分析展现滥用衍生品如何给终端用户和交易商带来严重损害，不仅可以揭示其中的市场风险和交易对手风险，也可以揭示风险管理和自营交易过程中的操作风险。在不同故事中明确而反复出现的教训，本该与直接或间接接触到金融衍生品的财务经理、银行家、交易员、审计师及监管机构的切身利益密切相关。《大崩盘：金融衍生品的灾难》还希望通过讲述真实世界的“恐怖”故事，揭开那些迷惑人的所谓的复杂衍生品的真面目，为没有相关经验的读者展开对金融工程和衍生品的概览。在此过程中，读者将一步步了解实际运作中的公司，以及这些公司在滥用晦涩难懂的衍生品时经历的盛衰过程。

金融衍生品是价值运动和商品交换内部矛盾不可调和的产物，与资本主义的发展阶段紧密相联。它的产生有着深刻的历史渊源，是资本市场发展中一个里程碑式的进步。全书共分三部分九章，首先，明确将衍生品定义为资本。如果说股份公司和股票市场的诞生和发展奠定了现代资本主义经济的制度基础，金融衍生品市场就是对这一制度基础的进一步创新和完善。衍生品市场的竞争是全球经济和资本市场竞争的一个重要组成部分，也是一个国家核心竞争力的重要体现之一。其次，本书对金融衍生品的产生及其在现代资本主义发展历史进程中的地位、作用和意义进行了深入分析。文末，本书关于资本所有权分离的三个阶段的划分、衍生品货币化和资本化等观点的论述，给读者提供了一个认识金融衍生品的全新视角。

本书以Python作为开发语言，系统介绍PySpark开发环境搭建流程及基于PySpark进行大数据分析的 相关知识。本书条理清晰、重点突出，理论叙述循序渐进、由浅入深。本书共7章，第1?5章包括PySpark 大数据分析概述、PySpark安装配置、基于PySpark的DataFrame操作、基于PySpark的流式数据处理、 基于PySpark的机器学习库，内容介绍注重理论与实践相结合，通过典型示例强化PySpark在大数据分析 中的实际应用；第6、7章通过基于PySpark的网络招聘信息的职业类型划分和基于PySpark的信用贷款 风险分析两个完整的案例实战，结合前5章的PySpark编程知识，实现完整的大数据分析过程。本书大部 分章包含实训和课后习题，读者通过练习和操作实践，能够巩固所学的内容。 本书可作为高校数据科学或大数据相关专业的教材，也可作为机器学习爱好者的自学用书。