基於 Python 的金融分析與風險管理 (暢享版)(基礎捲)

斯文，筆名華爾街先生，浙江湖州人，經濟學博士，註冊會計師（CPA）、特許金融分析師（CFA）、金融風險管理師FRM），擁有在中/外資銀行、證券公司、信托公司、金融控股集團、交易所等機構近 20 年的金融與風險管理從業經歷。

斯文博士擔任中國人民大學、上海財經大學、中南財經政法大學、華東政法大學等高校的兼職碩士研究生導師或校外導師，公開發表學術論文五十餘篇。斯文博士還曾為中國工商銀行、中國人民保險集團等金融機構及復旦大學、中國人民大學、浙江大學等近10所高校講授 Python 金融實戰課程，長期致力於推廣Python以及AI大模型在金融行業的應用。

第 1章 結合金融場景演示Python基礎編程 1

1.1 Python簡介 1

1.2 Python的金融變量賦值與數據類型 6

1.3 Python的數據結構 12

1.4 Python的運算符號 22

1.5 Python的內置函數與自定義函數 28

1.6 Python的類 33

1.7 Python的句型 37

1.8 模塊導入與math模塊 42

1.9 本章小結 45

1.10 拓展閱讀 46

第 2章 結合金融場景演示NumPy模塊編程 47

2.1 從一個投資案例講起 47

2.2 N維數組 49

2.3 數組的相關功能 54

2.4 數組的相關運算 58

2.5 基於統計分佈的隨機抽樣 69

2.6 現金流模型 80

2.7 本章小結 88

2.8 拓展閱讀 89

第3章 結合金融時間序列演示pandas模塊編程 90

3.1 pandas的數據結構 90

3.2 時間索引 96

3.3 金融時間序列的數據可視化 100

3.4 數據框內部的操作 104

3.5 數據框之間的合並 114

3.6 統計功能 118

3.7 本章小結 127

3.8 拓展閱讀 127

第4章 結合金融可視化演示Matplotlib模塊編程 128

4.1 基本函數及參數的介紹 128

4.2 曲線圖 133

4.3 直方圖 138

4.4 條形圖 143

4.5 散點圖 148

4.6 餅圖與雷達圖 150

4.7 K線圖 154

4.8 三維圖 158

4.9 本章小結 163

4.10 拓展閱讀 164

第5章 結合金融場景演示SciPy等模塊編程 165

5.1 SciPy模塊 165

5.2 statsmodels模塊 184

5.3 波動率模型與arch模塊 191

5.4 datetime模塊 198

5.5 本章小結 203

5.6 拓展閱讀 204

第6章 結合金融場景演示深度學習PyTorch模塊編程 205

6.1 PyTorch環境部署 205

6.2 張量 208

6.3 神經元與激活函數 226

6.4 構建線性模型 232

6.5 全連接神經網絡 240

6.6 循環神經網絡 252

6.7 長短期記憶網絡 263

6.8 本章小結 273

6.9 拓展閱讀 274

第7章 結合金融場景的強化學習編程 275

7.1 強化學習入門 275

7.2 強化學習的編程技術框架——Gymnasium模塊 286

7.3 創建並運行股票投資的強化學習環境 293

7.4 Q學習 303

7.5 深度Q網絡 320

7.6 本章小結 338

7.7 拓展閱讀 339