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本書的主要內(nèi)容有：運(yùn)用數(shù)學(xué)知識，學(xué)習(xí)金融理論和Python編程的基礎(chǔ)。學(xué)習(xí)在計(jì)算金融中使用金融理論、金融數(shù)據(jù)建模，以及Python。利用簡單的經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，更好地理解金融的基本概念和Python編程概念。利用靜態(tài)和動態(tài)金融建模來解決金融中的基本問題，如定價(jià)、決策、均衡和資產(chǎn)分配等。學(xué)習(xí)對金融建模有用的Python軟件包的基礎(chǔ)知識，如NumPy、SciPy、Matplotlib和SymPy。

前言Python 正迅速成為數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理的事實(shí)語言；它將打開創(chuàng)新的新源泉。Python 使我們能夠加入規(guī)模龐大的Python 開源社區(qū)，迅速引入最先進(jìn)的技術(shù)，以及進(jìn)行個(gè)性化定制。注1—— Kindman and Taylor (2021)為何選擇本書？在線交易平臺、開源軟件和開源金融數(shù)據(jù)等技術(shù)趨勢已經(jīng)大大降低甚至完全消除了進(jìn)入全球金融市場的門檻。例如，流動資金有限的個(gè)人可以在幾個(gè)小時(shí)內(nèi)開始進(jìn)行算法交易。金融學(xué)科的學(xué)生和學(xué)者，只要有一點(diǎn)編程方面的背景知識，就可以輕松地將機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面的尖端創(chuàng)新應(yīng)用于金融數(shù)據(jù)，他們只需在金融課上帶的筆記本電腦上操作即可。在硬件方面，云供應(yīng)商可以提供專業(yè)的計(jì)算和數(shù)據(jù)處理能力，每月只需花費(fèi)5 美元起，按小時(shí)來計(jì)費(fèi)，在可擴(kuò)展性方面幾乎沒有限制。截止到今天，學(xué)術(shù)金融教育和專業(yè)金融教育領(lǐng)域?qū)︖@些技術(shù)趨勢只做出了很有限的反應(yīng)。本書從基礎(chǔ)開始教授金融和Python（http://python.org）編程語言。如今，金融和編程是緊密相連的學(xué)科，Python 是金融業(yè)中使用最廣泛的編程語言之一。本書以一種綜合但又不失技術(shù)性的方式對相關(guān)的基礎(chǔ)知識進(jìn)行介紹，包括數(shù)學(xué)、金融和編程。傳統(tǒng)上，理論金融和計(jì)算金融或多或少都算是相對獨(dú)立的學(xué)科。而現(xiàn)在，編程課程（例如，Python 和C ）已經(jīng)成為金融工程碩士和類似學(xué)科的組成部分，該事實(shí)表明編程技能在金融領(lǐng)域已經(jīng)變得非常重要。然而，數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、理論金融和基本的編程技術(shù)在通常情況下仍然是相互獨(dú)立的，只是后來才與計(jì)算金融結(jié)合起來教授。本書采取了一種不同的方法，即使用數(shù)學(xué)概念（如線性代數(shù)和概率論的概念）來提供共同背景，在此背景下引入金融思想和編程技術(shù)。因此，抽象的數(shù)學(xué)概念從兩個(gè)不同的角度被激發(fā)出來：金融和編程。此外，這種方法還帶來了一種新的學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，即將數(shù)學(xué)和金融概念直接轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的代碼，讓兩者之間可以互動地進(jìn)行探索。我的另一本書《Python for Finance》（第2 版，2018 年，O’Reilly）的幾位讀者指出，那本書既沒有從頭開始介紹金融知識，也沒有講解Python。事實(shí)上，那本書的讀者至少要在金融和Python 編程方面有一些經(jīng)驗(yàn)。本書填補(bǔ)了這一空白，因?yàn)樗鼈?cè)重于金融和Python 編程的更多基本概念。因此，讀完本書的讀者可以自然而然地進(jìn)入《Python for Finance》的學(xué)習(xí)，以進(jìn)一步建立和提高他們在金融領(lǐng)域應(yīng)用Python 的技能。本書最后一章將提供更多的指導(dǎo)。讀者對象我已經(jīng)寫了很多關(guān)于Python 應(yīng)用于金融的書。我的公司Python Quants 提供了許多Python 在金融方面的線下和線上培訓(xùn)課程。對于我以前所有的書和培訓(xùn)課程，它們所面向的讀者和培訓(xùn)參與者都應(yīng)該已經(jīng)有一些金融和PYTHON編程或類似語言的背景知識。本書則完全從零開始，只希望讀者有一些數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)知識，特別是微積分、線性代數(shù)和概率論的知識。盡管本書材料在所介紹的數(shù)學(xué)概念方面幾乎是自成一體的，但如果需要的話，建議讀者閱讀像PEMBERTON 和RAU(2016) 注2這樣的數(shù)學(xué)入門書籍以了解更多細(xì)節(jié)。鑒于這種方法，本書的目標(biāo)讀者是那些想要學(xué)習(xí)金融理論、金融數(shù)據(jù)建模和使用Python 計(jì)算金融的學(xué)生、學(xué)者和專業(yè)人士。本書是關(guān)于該領(lǐng)域的系統(tǒng)性介紹，在此之上可以去學(xué)習(xí)更高級的書籍或培訓(xùn)項(xiàng)目。有正式金融背景的讀者會發(fā)現(xiàn)本書的數(shù)學(xué)和金融元素相當(dāng)簡單明了。另外，具有較強(qiáng)編程背景的讀者會發(fā)現(xiàn)Python 元素相當(dāng)簡單，容易理解。即使讀者不打算繼續(xù)學(xué)習(xí)計(jì)算金融、算法交易或資產(chǎn)管理方面更高級的課題，通過本書獲得的Python 和金融技能也可以有益地應(yīng)用于金融方面的標(biāo)準(zhǔn)問題，如根據(jù)現(xiàn)代投資組合理論（MPT）構(gòu)成投資組合。例如，本書還講授了如何通過標(biāo)準(zhǔn)方法對期權(quán)和其他衍生品進(jìn)行估值，如復(fù)制組合或風(fēng)險(xiǎn)中性定價(jià)。本書還適用金融業(yè)的高管，他們想了解Python 編程語言在金融業(yè)的應(yīng)用。另外，已經(jīng)精通Python 或其他編程語言的人也可以閱讀本書，他們想要了解Python在金融中的應(yīng)用。本書概述本書由以下各章組成。第1 章第1 章為本書的其他部分做了鋪墊。它提供了一個(gè)簡明的金融歷史知識，解釋了本書將Python 用于金融的方法，并展示了如何建立一個(gè)基本的Python 基礎(chǔ)設(shè)施，以便與本書提供的代碼和Jupyter Notebooks 一起工作。第2 章本章涵蓋了最簡單的模型經(jīng)濟(jì)，在此模型經(jīng)濟(jì)中，不確定性下的金融分析是可能的：只涉及兩個(gè)相關(guān)日期和兩個(gè)不確定的未來狀態(tài)。人們有時(shí)會說是靜態(tài)的雙狀態(tài)經(jīng)濟(jì)。盡管它很簡單，但這個(gè)框架允許引入金融的基本概念，如凈現(xiàn)值、預(yù)期收益、波動率、未定權(quán)益、期權(quán)復(fù)制、套利定價(jià)、鞅測度、市場完備性、風(fēng)險(xiǎn)中性定價(jià)和均值- 方差投資組合。第3 章本章在模型中引入了第三個(gè)不確定的未來狀態(tài)，分析了一個(gè)靜態(tài)的三態(tài)經(jīng)濟(jì)。這使我們能夠分析諸如市場不完全性、鞅測度的不確定性、未定權(quán)益的超復(fù)制和未定權(quán)益的近似復(fù)制等概念。它還引入了資本資產(chǎn)定價(jià)模型作為金融資產(chǎn)的均衡定價(jià)方法。第4 章在這一章中，將介紹主體及其個(gè)體決策問題。本章的分析主要基于金融學(xué)中不確定條件下決策的主導(dǎo)范式：預(yù)期效用最大化。在所謂的代表主體的基礎(chǔ)上，介紹了均衡的概念，并說明了最優(yōu)性和均衡之間的聯(lián)系，以及鞅測度和風(fēng)險(xiǎn)中性定價(jià)的關(guān)系。代表性主體也是克服不完全市場經(jīng)濟(jì)中出現(xiàn)的困難的一種方法。第5 章本章概括了前面的概念和結(jié)果，在一個(gè)具有有限的、但可能是大量的不確定未來狀態(tài)的環(huán)境中，我們需要更多的數(shù)學(xué)形式來分析這種一般的靜態(tài)經(jīng)濟(jì)。第6 章在分析一般靜態(tài)經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)上，本章引入了動態(tài)的金融建模方法，以分析離散時(shí)間內(nèi)動態(tài)經(jīng)濟(jì)的兩個(gè)特殊情況�；镜囊娊馐�，一般來說，經(jīng)濟(jì)的未來狀態(tài)的不確定性會隨著時(shí)間的推移逐漸解決。這可以通過使用隨機(jī)過程來建模，其中的一個(gè)例子是二項(xiàng)式過程，可以用二項(xiàng)式樹來直觀地表示。第7 章本章提供了在數(shù)學(xué)、金融理論和Python 編程領(lǐng)域探索的大量額外資源，還對讀者在讀完本書后如何繼續(xù)學(xué)習(xí)提供了指導(dǎo)。使用代碼示例補(bǔ)充材料（代碼實(shí)例、練習(xí)等）可在https://finpy.pqp.io 上獲取。如果你有技術(shù)問題或在使用代碼示例時(shí)遇到問題，請發(fā)電子郵件到 errata@oreilly.com.cn。本書是為了幫助你完成你的工作。一般來說，如果本書提供了示例代碼，你可以在你的程序和文檔中使用它。你不需要聯(lián)系我們以獲得許可，除非你要復(fù)制代碼的很大一部分。例如，使用本書中的多個(gè)代碼片段編寫程序就無需獲得許可。但銷售或者分發(fā)O’Reilly 書中的示例代碼則需要獲得許可。回答問題時(shí)援引本書內(nèi)容以及書中示例代碼，無需獲得許可。在你自己的項(xiàng)目文檔中使用本書大量的示例代碼時(shí)，則需要獲得許可。我們很希望但并不強(qiáng)制要求你在引用本書內(nèi)容時(shí)加上引用說明。引用說明一般包括書名、作者、出版社和ISBN，例如：“Financial Theory with Python by Yves Hilpisch (O’Reilly). Copyright 2022 Yves Hilpisch, 978-1-098-10435-1”。如果你覺得自己對示例代碼的使用超出了上述許可范圍，請通過permissions@oreilly.com 與我們聯(lián)系。O’Reilly 在線學(xué)習(xí)平臺（O’Reilly Online Learning）近40 年來，O’Reilly Media 致力于提供技術(shù)和商業(yè)培訓(xùn)、知識和卓越見解，來幫助眾多公司取得成功。公司獨(dú)有的專家和改革創(chuàng)新者網(wǎng)絡(luò)通過O’Reilly 書籍、文章以及在線學(xué)習(xí)平臺，分享他們的專業(yè)知識和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。O’Reilly 在線學(xué)習(xí)平臺按照您的需要提供實(shí)時(shí)培訓(xùn)課程、深入學(xué)習(xí)渠道、交互式編程環(huán)境以及來自O(shè)’Reilly 和其他200 多家出版商的大量書籍與視頻資料。更多信息，請?jiān)L問網(wǎng)站：https://www.oreilly.com/。聯(lián)系我們?nèi)魏斡嘘P(guān)本書的意見或疑問，請按照以下地址聯(lián)系出版社。美國：O’Reilly Media, Inc.1005 Gravenstein Highway NorthSebastopol, CA 95472中國：北京市西城區(qū)西直門南大街2 號成銘大廈C 座807 室（100035）奧萊利技術(shù)咨詢（北京）有限公司關(guān)于這本書有一個(gè)網(wǎng)頁，我們在該網(wǎng)頁列出了勘誤表、示例以及所有其他信息。您可以通過該鏈接訪問此頁面：https://oreil.ly/fin-theory-with-python。有關(guān)本書的評論或技術(shù)問題，請發(fā)送電子郵件至：errata@oreilly.com.cn。欲了解本社圖書和課程的新聞和信息，請?jiān)L問我們的網(wǎng)站http://oreilly.com。我們的Facebook：http://facebook.com/oreilly。我們的Twitter：http://twitter.com/oreillymedia。我們的YouTube：http://www.youtube.com/oreillymedia。致謝本書得益于我們的Python 金融證書課程的學(xué)員們的寶貴反饋。長期以來，他們給出了許多改進(jìn)建議。我很感謝技術(shù)評審員給我提出的一些有用的意見。我也很感謝整個(gè)O'Reilly 團(tuán)隊(duì)對我的幫助和支持。我把這本書獻(xiàn)給我的妻子Sandra，你是我生命中的摯愛。

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