Python金融數(shù)據(jù)分析（原書第2版）

前言
審校者簡(jiǎn)介
部分　開始學(xué)習(xí)Python
第1章　Python金融分析概述2
1.1　安裝Python3
1.1.1　準(zhǔn)備一個(gè)虛擬環(huán)境3
1.1.2　運(yùn)行Jupyter Notebook4
1.1.3　關(guān)于Python的其他建議5
1.2　Quandl簡(jiǎn)介6
1.3　繪制時(shí)間序列圖7
1.3.1　從Quandl檢索數(shù)據(jù)集7
1.3.2　繪制收盤價(jià)與成交量的關(guān)系圖9
1.3.3　繪制燭臺(tái)圖12
1.4　對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行金融分析13
1.4.1　繪制收益率圖13
1.4.2　繪制累積收益率圖14
1.4.3　繪制直方圖15
1.4.4　繪制波動(dòng)率圖16
1.4.5　Q-Q圖17
1.4.6　下載多個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)18
1.4.7　顯示相關(guān)矩陣19
1.4.8　繪制相關(guān)性圖19
1.4.9　簡(jiǎn)單的移動(dòng)平均線20
1.4.10　指數(shù)移動(dòng)平均22
1.5　總結(jié)23
第二部分　金 融 概 念
第2章　金融中的線性問題26
2.1　資本資產(chǎn)定價(jià)模型與證券市場(chǎng)線27
2.2　套利定價(jià)理論模型30
2.3　因子模型的多元線性回歸30
2.4　線性化32
2.4.1　安裝Pulp32
2.4.2　一個(gè)用線性規(guī)劃求值的實(shí)例32
2.4.3　線性規(guī)劃的結(jié)果34
2.4.4　整數(shù)規(guī)劃34
2.5　使用矩陣解線性方程組37
2.6　LU分解38
2.7　Cholesky分解40
2.8　QR分解41
2.9　使用其他矩陣代數(shù)方法求解42
2.9.1　Jacobi迭代法42
2.9.2　Gauss-Seidel迭代法44
2.10　總結(jié)45
第3章　金融中的非線性問題46
3.1　非線性建模46
3.2　非線性模型求根算法49
3.2.1　增量法50
3.2.2　二分法52
3.2.3　牛頓迭代法54
3.2.4　割線法56
3.2.5　求根法的結(jié)合使用57
3.3　利用SciPy求根58
3.3.1　求根標(biāo)量函數(shù)58
3.3.2　通用非線性求解器59
3.4　總結(jié)60
第4章　期權(quán)定價(jià)的數(shù)值方法61
4.1　什么是期權(quán)61
4.2　二叉樹期權(quán)定價(jià)模型62
4.3　歐式期權(quán)定價(jià)62
4.4　編寫StockOption基類65
4.4.1　利用二叉樹模型給歐式期權(quán)定價(jià)66
4.4.2　利用二叉樹模型給美式期權(quán)定價(jià)67
4.4.3　Cox-Ross-Rubinstein模型69
4.4.4　Leisen-Reimer模型70
4.5　希臘值72
4.6　三叉樹期權(quán)定價(jià)模型75
4.7　期權(quán)定價(jià)中的Lattice方法77
4.7.1　二叉樹網(wǎng)格77
4.7.2　CRR二叉樹Lattice方法期權(quán)定價(jià)模型78
4.7.3　三叉樹網(wǎng)格79
4.8　期權(quán)定價(jià)中的有限差分法80
4.8.1　顯式方法82
4.8.2　編寫FiniteDifferences類82
4.8.3　隱式方法85
4.8.4　Crank-Nicolson方法88
4.8.5　奇異障礙期權(quán)定價(jià)90
4.8.6　美式期權(quán)定價(jià)的有限差分方法91
4.9　隱含波動(dòng)率模型95
4.10　總結(jié)98
第5章　利率及其衍生工具的建模99
5.1　固定收益證券99
5.2　收益率曲線100
5.3　無(wú)息債券101
5.4　自助法構(gòu)建收益率曲線102
5.4.1　自助法構(gòu)建收益率曲線的實(shí)例102
5.4.2　編寫B(tài)ootstrapYield-Curve類103
5.5　遠(yuǎn)期利率106
5.6　計(jì)算到期收益率107
5.7　計(jì)算債券定價(jià)108
5.8　債券久期109
5.9　債券凸度109
5.10　短期利率模型110
5.10.1　Vasicek模型111
5.10.2　Cox-Ingersoll-Ross模型112
5.10.3　Rendleman and Bartter模型113
5.10.4　Brennan and Schwartz模型115
5.11　債券期權(quán)116
5.11.1　可贖回債券117
5.11.2　可回售債券117
5.11.3　可轉(zhuǎn)換債券117
5.11.4　優(yōu)先股117
5.12　可贖回債券期權(quán)定價(jià)118
5.12.1　用Vasicek模型定價(jià)無(wú)息債券118
5.12.2　提前行權(quán)定價(jià)119
5.12.3　有限差分策略迭代法121
5.12.4　可贖回債券定價(jià)的其他影響因素127
5.13　總結(jié)128
第6章　時(shí)間序列數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析129
6.1　道瓊斯工業(yè)平均指數(shù)及其30種成分130
6.1.1　從Quandl 上下載Dow成分?jǐn)?shù)據(jù)集130
6.1.2　關(guān)于Alpha Vantage131
6.1.3　獲取Alpha Vantage API密鑰131
6.1.4　安裝Alpha Vantage 的Python包132
6.1.5　從Alpha Vantage下載DJIA數(shù)據(jù)集132
6.2　PCA分析133
6.2.1　特征向量和特征值的求法133
6.2.2　用PCA重新構(gòu)建道瓊斯指數(shù)135
6.3　平穩(wěn)和非平穩(wěn)時(shí)間序列136
6.3.1　平穩(wěn)性與非平穩(wěn)性136
6.3.2　平穩(wěn)性檢查136
6.3.3　非平穩(wěn)過程的類型137
6.3.4　平穩(wěn)過程的類型137
6.4　擴(kuò)展Dickey-Fuller檢驗(yàn)137
6.5　用趨勢(shì)分析時(shí)間序列138
6.6　如何使時(shí)間序列平穩(wěn)141
6.6.1　去趨勢(shì)141
6.6.2　差分143
6.6.3　按季節(jié)分解144
6.6.4　ADF檢驗(yàn)的缺陷147
6.7　預(yù)測(cè)和預(yù)報(bào)時(shí)間序列147
6.7.1　自回歸積分移動(dòng)平均法147
6.7.2　用網(wǎng)格搜索求取模型參數(shù)148
6.7.3　SARIMAX模型的擬合149
6.7.4　SARIMAX模型的預(yù)測(cè)和預(yù)報(bào)151
6.8　總結(jié)153
第三部分　實(shí) 踐 操 作
第7章　對(duì)VIX的交互式金融分析156
7.1　波動(dòng)率指數(shù)衍生品157
7.1.1　STOXX與歐洲期貨交易所157
7.1.2　EURO STOXX 50指數(shù)157
7.1.3　VSTOXX157
7.1