Python 金融分析（第二版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• Python
• 金融
• 量化
• 投資
• 數據分析
• 金融工程
• 機器學習
• 時間序列
• 風險管理
• 資産定價

掌握金融大數據

　　“Python易於理解的文法、容易與C/C++整閤，以及各式各樣的數值計算工具，使其成為金融分析的自然選項。它正快速替代主流金融機構所使用的語言與工具，成為實質的標準。” ——Kirat Singh／Beacon Platform公司CEO暨共同創辦人

　　Python已經成為最適閤用來處理資料，以及以人工智慧進行理財的首選程式語言。有些大型投資銀行與對沖基金都使用Python及其生態係統來建構核心係統，進行交易及風險管理。在本書的第二版，Yves Hilpisch將告訴開發人員和量化分析師如何使用Python程式包及工具來進行金融資料科學研究、演算法交易及計算金融。

　　本書的多數程式都已經改用Python 3，可以在Jupyter Notebooks上使用，你可以互動地執行本書所有範例。從本書的五大分類中，你將學會Python及其生態係統如何為金融公司及從業人員提供技術框架。

　　‧Python與金融：使用Python進行互動式金融分析與應用程式開發
　　‧掌握基本知識：學習Python資料類型與結構、NumPy、pandas及其DataFrame類彆，以及物件導嚮程式設計
　　‧財務資料科學：探索處理金融時間序列資料、I/O操作、隨機學及機器學習 　
　　‧演算法交易：用Python執行迴測與部署自動演算法交易策略
　　‧衍生商品分析：開發靈活且強大的Python程式包，為選擇權和衍生商品定價，以及進行風險管理

編程與數據驅動的決策：現代金融實踐的基石 本書聚焦於利用前沿編程技術和數據科學方法，係統性地構建和優化現代金融分析與投資策略。 在信息爆炸與算法驅動的時代，金融市場的復雜性已遠超傳統量化模型的處理能力。一本成功的金融分析工具書，必須跨越理論的象牙塔，直擊實踐的痛點，為從業者提供一套清晰、可操作的技術框架。本書正是為這一需求而設計，它摒棄瞭對基礎金融概念的冗餘敘述，轉而深入探討如何使用強大的編程語言和數據處理技術，解決金融領域最棘手的量化難題。 第一部分：金融數據生態與高效處理 金融世界的基石是數據，而數據的質量和獲取效率直接決定瞭分析的深度。本書從最底層的數據基礎設施開始講解，不糾結於通用的編程語法，而是直接切入金融特有的數據挑戰。 我們將詳細探討高頻時間序列數據的處理機製。這不僅僅是讀取CSV文件，而是涉及納秒級時間戳的對齊、數據清洗中的缺失值插補策略（如基於高階插值法或卡爾曼濾波），以及如何構建高效的內存數據庫來存儲和檢索TB級彆的曆史行情數據。重點內容包括使用內存優化技術，如`pandas`的Categorical類型優化和NumPy結構化數組的應用，確保在處理海量數據時，計算效率不成為瓶頸。 數據源的集成是另一大核心。本書將剖析如何通過API接口（例如RESTful和WebSocket）實時接入主流金融數據供應商的數據流。我們深入講解數據管道的構建，從數據抓取、ETL（提取、轉換、加載）過程中的數據一緻性驗證，到存儲結構的選擇——無論是針對時序優化的數據庫（如InfluxDB或TimescaleDB）還是用於非結構化文本數據的NoSQL方案。特彆地，本書會詳細演示如何處理和規範化非標準化的另類數據（Alternative Data），如衛星圖像、社交媒體情緒指標等，並將其轉化為可用於量化模型的特徵嚮量。 第二部分：量化建模與統計套利基礎 在本篇中，我們將視角從數據轉移到模型構建。本書的核心在於提供一套嚴謹的統計學和機器學習工具箱，用於識彆和利用市場中的微小優勢。 時間序列分析的進階應用是本篇的重點。我們不再滿足於簡單的ARIMA模型，而是深入探討高階協整關係、嚮量自迴歸模型（VAR）及其在多資産組閤動態管理中的應用。書中會展示如何利用格蘭傑因果關係檢驗來發現資産間的潛在聯動效應，並構建基於協整的配對交易策略。對於波動性建模，本書詳述瞭GARCH族模型的應用，包括EGARCH和GJR-GARCH，並演示如何利用這些模型進行更精確的風險價值（VaR）和期望缺口（ES）計算。 機器學習在金融領域的落地被賦予瞭極大的篇幅。本書聚焦於非綫性特徵的挖掘與選擇。我們將對比傳統綫性迴歸、支持嚮量機（SVM）與集成學習方法（如XGBoost, LightGBM）在預測資産收益方嚮上的錶現。書中特彆強調瞭模型的可解釋性（Interpretability），通過SHAP值和LIME等工具，揭示模型做齣決策的關鍵驅動因素，避免“黑箱”風險。此外，對於神經網絡的應用，本書將重點講解循環神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（LSTM）在處理序列依賴性方麵的優勢，尤其是在事件驅動型預測任務中的實戰部署。 第三部分：投資組閤優化與風險管理 構建預測模型隻是第一步，如何將預測轉化為穩健的投資組閤，是決定最終收益的關鍵。本書提供瞭超越傳統均值-方差（Mean-Variance）框架的現代優化方法。 現代組閤優化理論部分，我們將深入探討風險平價（Risk Parity）和最小方差組閤的構建。重點在於如何應對輸入參數的不確定性，引入貝葉斯方法來估計協方差矩陣，例如使用Shrinkage Estimators，以提高組閤在樣本外（Out-of-Sample）的錶現。本書還詳細演示瞭如何集成交易成本和流動性約束，將理論上的最優解轉化為實際可執行的交易指令。 動態風險管理是貫穿始終的主題。除瞭基本的夏普比率和最大迴撤分析，本書引入瞭更具前瞻性的風險指標。我們將詳細介紹壓力測試框架的構建，如何利用濛特卡洛模擬生成極端市場情景，並評估投資組閤在這些情景下的韌性。對於衍生品定價和風險對衝，本書提供瞭使用偏微分方程（PDE）數值解法（如有限差分法）來為復雜期權（如美式期權或奇異期權）定價的實戰案例，以及如何利用希臘字母（Greeks）的動態對衝策略來鎖定風險敞口。 第四部分：高性能計算與策略迴測框架 金融分析的效率往往取決於計算的速度和迴測的準確性。本書的最後部分緻力於提升投資策略的工程化水平。 我們將探討並行計算在金融分析中的應用。重點介紹如何利用多核處理器和GPU加速模型訓練和策略迴測。通過Python生態係統中的`Dask`或`Ray`，演示如何將耗時的濛特卡洛模擬或大規模參數搜索任務分布式地部署。 策略迴測的嚴謹性是區分業餘和專業的關鍵。本書提供瞭一套高保真度的迴測框架設計指南，重點解決前視偏差（Look-Ahead Bias）和幸存者偏差（Survivorship Bias）等常見陷阱。我們將詳細構建一個能夠處理延遲數據、精確計算滑點和交易傭金的事件驅動型迴測引擎。書中還會討論如何使用濛特卡洛交叉驗證（MC-CV）來更可靠地評估策略的穩健性和參數敏感性，從而確保策略能夠真正經受住市場的考驗。 本書旨在成為金融專業人士的“技術手冊”，提供從數據獲取到策略部署的完整、可復現的量化分析路徑。通過掌握這些先進的編程與數據科學工具，讀者將能夠構建齣更具洞察力、更適應現代市場動態的金融分析與決策係統。

作者簡介

Yves Hilpisch

　　Yves J. Hilpisch 博士是The Python Quants集團的創辦人及管理閤夥人，這間公司的主要業務，是用開放原始碼技術來進行金融資料科學、人工智慧、演算法交易，及電腦金融研發。他也是The AI Machine的創辦人與CEO，這間公司利用人工智慧的力量，在私有的策略執行平颱上執行演算法交易。Yves是第一個綫上訓練專案的負責人，該專案最後成為University Certificate in Python for Algorithmic Trading。

第一部分 Python 與金融
第一章 為何在金融領域使用 Python
第二章 Python 基本工具

第二部分 掌握基本知識
第三章 資料型態與結構
第四章 使用 NumPy 做數值計算
第五章 用 pandas 分析資料
第六章 物件導嚮程式設計

第三部分 金融資料科學
第七章 資料視覺化
第八章 金融時間序列
第九章 輸入 / 輸齣操作
第十章 Python 的性能
第十一章 數學工具
第十二章 推計學
第十三章 統計學

第四部分 演算法交易
第十四章 FXCM 交易平颱
第十五章 交易策略
第十六章 自動交易

第五部分 衍生商品分析
第十七章 估價框架
第十八章 模擬金融模型
第十九章 衍生商品估價
第二十章 投資組閤估價
第廿一章 根據市場進行估價

附錄 A 日期與時間
附錄 B BSM 選擇權類彆

评分☆☆☆☆☆

這是一本非常紮實的《Python 金融分析（第二版）》！身為一位在證券業工作的分析師，我一直希望能找到一本能夠幫助我更有效率地處理大量數據、進行深度分析的書籍。這本書的內容，絕對超乎我的預期。它不僅僅是停留在基礎的資料處理，而是進一步探討瞭如何利用 Python 進行更複雜的金融建模和策略迴測。書中對於如何運用機器學習演算法來預測股價走勢、識別市場異常點等內容的講解，都非常深入，並且提供瞭相當完整的程式碼框架。我特別欣賞它在提到某些專業術語時，都能提供足夠的解釋，讓非本科係背景的讀者也能理解。而且，它還會提及一些在實際金融分析中會遇到的挑戰，以及如何用 Python 來解決這些問題，例如處理時間序列數據的特點、如何進行誤差分析等。這本書的優點在於，它為金融從業人員提供瞭一個非常實用的工具箱，讓我們的分析工作能夠更加精準、快速。對於在颱灣金融領域工作的專業人士來說，這本《Python 金融分析（第二版）》絕對是提升工作效率和專業能力的最佳夥伴，是一本值得反覆研讀的參考書。

评分☆☆☆☆☆

身為一個小資族，理財和投資一直是我的重要課題。《Python 金融分析（第二版）》這本書，對我來說，不隻是一本工具書，更像是一盞指引我理財道路的明燈。過去我都是依賴一些理財 App 或者看財經新聞來做決定，但總覺得少瞭點什麼，好像總是跟不上市場的脈動。這本書讓我看到，原來藉由 Python，我可以更深入、更客觀地去分析市場的趨勢和潛在的風險。它沒有用太多艱澀的術語，而是用一種「帶你玩」的方式，讓你慢慢學會如何用程式碼去檢視一個投資標的。舉例來說，它會教你如何計算重要的財務指標，比如本益比、股東權益報酬率等，並且告訴你這些指標的意義。更讓我驚喜的是，它還會觸及一些風險管理的概念，這是在很多入門級的理財書籍中比較少見的。我特別喜歡書中那些「實戰演練」的單元，讓我可以在學習的同時，實際操作，驗證書中的方法。這不僅加深瞭我對內容的理解，也建立瞭我的信心。這本書的價值，絕對不隻在於它教授的程式技巧，更在於它賦予讀者一種自主分析、理性決策的能力。我想，這對颱灣很多想在投資路上走得更穩健的讀者來說，都是非常寶貴的。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我對程式語言一直有點卻步，總覺得那是屬於「電腦高手」的領域。《Python 金融分析（第二版）》這本書，完全顛覆瞭我過去的刻闆印象！它以非常友善、循序漸進的方式，將 Python 這個強大的工具，與我們日常關心的金融分析結閤起來。我不是金融科班齣身，但在閱讀這本書的過程中，卻沒有感到絲毫的壓力。作者很巧妙地在介紹 Python 的基礎語法時，就融入瞭金融分析的場景，讓你立刻就能感受到程式碼的實用性。像是如何用 Pandas 處理錶格資料，如何用 Matplotlib 繪製趨勢圖，這些都是在金融分析中非常常見的操作。書中提供的範例程式碼，清晰易懂，並且都附帶瞭詳細的解釋，讓你瞭解每一行程式碼的作用。我印象特別深刻的是，書中有一段講解如何利用 Python 來進行簡單的資產配置優化，這對我來說，是過去想都不敢想的。它不是那種讓你學完就隻能照抄的書，而是讓你理解背後的邏輯，進而能夠舉一反三。對於颱灣的讀者來說，這本書就像是一個貼心的導師，讓你自信地踏齣金融分析的第一步，並且感受到科技帶來的便利與力量。

评分☆☆☆☆☆

這本《Python 金融分析（第二版）》真的是我近期讀到最讓人眼睛一亮的工具書瞭！身為一個在颱灣金融業打滾瞭幾年、對數據分析一直抱有濃厚興趣的業餘愛好者，過去總覺得Python在金融領域的應用門檻有點高，網路上零散的資源也常常讓我霧裡看花。但這本書的齣現，就像是在我麵前鋪開瞭一條清晰明亮的道路。它不是那種講理論講到天荒地老、讓你提不起勁的學術著作，而是非常務實地從「怎麼做」齣發，一步一步引導你。從最基本的環境建置、資料抓取（這點真的太重要瞭！想想看我們每天要從多少地方蒐集數據），到後續的資料清洗、整理、視覺化，每一環節都講解得钜細靡遺，而且程式碼範例都非常貼近實際操作。我特別欣賞它在資料視覺化的部分，不隻是丟給你幾個套件名稱，而是告訴你如何透過圖錶說故事，讓那些複雜的數字變得容易理解。這對我這種需要嚮非技術背景的同事解釋分析結果的人來說，簡直是福音。而且，它還會適時地補充一些金融領域的基礎概念，不會讓你覺得跟不上，也不會讓你覺得太過生澀。總之，如果你和我一樣，想用Python讓金融分析功力Level Up，這本書絕對值得你入手，絕對不會讓你失望！

评分☆☆☆☆☆

說真的，我在翻閱《Python 金融分析（第二版）》之前，對「金融分析」這個詞的想像，還停留在 Excel 錶格裡密密麻麻的數字和複雜的函數公式。身為一個對寫程式有點小小的興趣，但卻沒有係統性學習過的上班族，我一直想找一本能真正引導我進入這個領域的入門書。這本書就完美地填補瞭這個空缺！它不隻是教你怎麼寫程式碼，更重要的是，它把程式碼和實際的金融應用結閤得非常緊密。例如，它會教你如何利用 Python 去爬取股價歷史資料，然後進行簡單的迴測，看看一個策略過去的錶現如何。這些都是過去我隻能想像，或者需要花很多時間去拼湊的技巧。作者的講解方式非常平易近人，即使是第一次接觸某些金融概念，也不會感到壓力。而且，書中的範例都設計得很有代錶性，涵蓋瞭股票、債券、期貨等不同金融工具的分析方法。我尤其喜歡它在提到一些進階主題時，會留下讓你繼續探索的線索，不會讓你覺得「學完這個就沒瞭」。這本書的優點在於，它讓你感覺「我真的可以做到」，而不是「書上說的好像很厲害，但我做不到」。對於想踏入金融科技領域，或者想提升自己數據分析能力的颱灣讀者來說，這本書絕對是一個非常好的起點。