【读后感】强基础重实践——读《基于Python的金融分析与风险管理》有感（张莹）

2020-03-07 03:12:01 115

我们一直在关注“ Dr. Dr.风险控制沙龙”。我年初学到了金融领域的核心技能。金融科技领域的从业人员已经决定性地开始写一本书。在这枚印章的春节期间，甘志读起来就像是在读。

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整本书的回顾

本书分为三个部分：简介性章节，基础性章节和改进性章节。从基本介绍开始，将教您如何安装软件和设置环境。小白也可以轻松上手；本书共有12章，涵盖了Python基础知识，Python常用第三方以及Python在利率，债券，股票，期货，期权和风险管理方面的应用，一方面考虑了学习需求另一方面，它也加深了读者对金融市场的了解，知识的了解；本书提供了244个财务实际案例，每个案例都有清晰的编程步骤和详细的代码注释，丰富而详尽的案例为业务专业人员开展业务实践奠定了良好的基础。

简介零件

简介介绍了历史，优点和缺点以及应用领域Python的基本知识和操作，着重于解释计算机语言Python的“基本技能”，包括以下三个要点：

1.语言元素

a）变量是用于存储数据的载体，并且是实际存在的一块存储空间。

b）数据类型，例如数字，字符串，布尔值和null。常用的数字类型包括整数，浮点类型等。

c）运算符，包括基本算术运算符，关系运算符，赋值运算符和成员运算符。

d）数据结构是指数据的存储和组织方式。 Python中常用的数据结构包括元组，列表，集合，字典，数组和数据框。

2.程序流控制

在Python中，程序语句的执行具有三个基本控制结构：

a）顺序结构。按照语句出现的顺序执行，这称为顺序结构。

b）选择结构（也称为分支结构）。以风险分类为例，如果您需要将低于60的风险评分归为“低风险”，而将高于60的风险评分归为“非低风险”，则会创建两个分支。这种类型的结构称为“选择结构”或“分支结构”。

c）循环环结构。以第10.6节中期权隐含波动率的计算为例，并重复执行指令，直到找到满足条件的解决方案为止。这是循环结构。在Python中，循环结构主要由for和while构造。

3.函数和

函数是可组织且可重用的，使用的代码段要实现单个或相关功能，只需要在需要此功能的地方“调用”“功能”，而不是“重新构造轮子”。当有足够的功能时，引入“”的概念来管理功能。允许使用相同名称的不同功能。

基础知识

基础知识整理了金融中最常用的NumPy，Pandas，Matplotlib，SciPy等领域。

NumPy 是使用Python进行科学计算的基本软件包。 NumPy运行速度极快，支持N维数组对象，具有复杂的广播功能，支持C / C ++，FORTRAN代码集成，可以与各种数据库集成，并具有线性代数，傅立叶变换和随机数功能。第3.5.2节对37种函数进行了分类，它们可以生成各种类型的统计分布的随机数，这些函数在金融产品定价和风险管理建模领域的模拟计算中发挥着重要作用。

Pandas 是基于NumPy的数据分析工具包。 Pandas最初是作为财务数据分析工具开发的，因此为财务时间序列分析提供了出色的支持。熊猫支持两种类型的数据结构：数据帧和序列。上面已经提到了数据帧。序列类似于一维数组。它们包括标签（或索引）和值。 4.5节总结了19种静态统计函数和3种动态统计指标和方法，它们经常在金融时间序列分析中使用。

Matplotlib 是基于Python的可视化工具包，并且是数据绘图的领导者。 Matplotlib中最常用的是pyplot子。本文使用pyplot子示例来解释近10种绘制图形的方法，包括散点图，折线图，直方图，条形图，饼图，曲线图等。

SciPy 是一个集成了数学和工程学的开源软件。它取决于NumPy，并且可以支持NumPy数组和熊猫序列。以及具有高级科学计算功能（如微积分，优化，插值和统计）的数据框。五个最常用的是积分（求解积分和常微分方程），内插（内插管理），linalg（线性代数），优化（优化和查找根）和统计信息（统计分布和函数）。

增强功能

增强功能详细说明了Python的利率，债券，股票，期货，期权和风险实际应用在管理等领域的学生可以为金融相关领域的学习者和从业者提供良好的理论和实践指导。

利率是金融市场的关键变量和风险因素。中国当前的利率是基于中央银行利率，金融机构利率为主体，金融市场利率并存的利率体系。对于不同类型的利率，测量的核心在于复利的频率，连续复利和零利率。 Python可用于计算相关结果并可视化数据。

债券当政府，金融机构，企业等直接从社会借钱筹集资金时，它们被发行到投资者并承诺以一定的利率支付利息并在约定的期限内按照约定的条件偿还本金的信用证和债务证。中国债券市场发展迅速，数据显示其股票规模越来越接近GDP。中国的债券类型包括政府债券，政府支持的机构债券，银行间存单，公司债券，中期票据，短期融资债券，资产支持证券，可转换公司债券等。债券的核心要素包括本金，债券到期日，票面利率和债券价格。债券价格是债券存续期间的唯一变量。 Python可用于实现债券定价，债券收益率和债券利率风险指标（持续时间，凸度）的计算。

股票是股份公司发行的所有权证书，股票投资是金融领域和普通股的共同主题上市。在现代金融中，股票投资的分析是一个极其重要的研究领域。本文重点介绍使用Python分析股票投资，介绍绘制股票指数趋势，分析投资组合，评估投资组合绩效，构建资本资产定价模型以及分析股票价格波动。

期货是指以指定价格在将来购买或出售某些基础资产的金融合同。期货合约的依据是基础资产（也称为“基础资产”）。如果它是流通中的商品，则称为商品期货。如果它是金融资产，则称为金融期货。本文侧重于对冲两种类型的金融期货，即股指期货和国债期货。使用Python轻松有效地完成损益分析，基础风险分析以及上述对冲的最佳对冲。比率，最佳合约数量的计算等。

期权也是金融合约，赋予持有人一定的合约在到期日之前的合同有效期内以特定价格买卖某种类型的基础资产的权利。期权合约可以分为两种类型：看涨期权和看跌期权。本示例分析了使用Python分析与股指期权相关的合约的价格趋势，计算期权的损益，分析期权价格模型和期权风险因素。在期权市场，投资者将使用期权和其他资产来构建不同的投资组合，以实现不同的利润结构和风险敞口。本文结合了期权市场案例，并使用Python分析了期权交易策略，包括本金保护的票据，由单个期权和单个基础资产构建的策略，点差交易策略以及投资组合策略。

风险管理 是金融的核心和本质。风险价值是财务风险管理中非常重要的工具。本文使用Python演示了风险价值测量方法，包括方差-协方差方法，历史模拟方法和蒙特卡洛模拟方法。用不同方法衡量的风险价值不相同。实际上，回测通常用于测试不同的方法。验证其合理性。随着金融市场中极端事件的出现，基于极端场景的压力测试以及该级别的压力风险价值正受到监管机构和金融机构的关注。

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阅读经验

让我们根据我学习本书的个人经验来谈谈学习Python的以下三个方面。

系统学习从书本开始

如果您想系统地学习新知识，建议您读一本书。书籍内容的排列将更加合理，知识结构将更加完整。在图书出版过程中反复进行的编辑和校对工作将使其内容表达更加准确。对于想系统学习的初学者，从本书开始更有益。形成完整的知识架构。

当然，选择书籍的过程，包括在Internet上搜索信息，筛选和筛选信息，也是学习的过程。网络资源相对“碎片化”的性质更有利于加深对某个“要点”的理解，并形成对书籍知识的良好补充。

养成三个小习惯

习惯于“搜索”，习惯于“建筑”，习惯于摆放它付诸实践。

关于“ 搜索”，“为Google编程”在程序员中广为流传。尽管这是个玩笑，但它反映了“搜索”是解决实际问题的基本动作。技术日新月异，通常可以通过互联网找到第一手信息。除了常见的搜索引擎，PytHon的官方网站，CSDN，Github等网站也值得收集。

关于“ Architecture ”，我最初对该词的理解仅限于这是一个技术词汇，但后来我发现它经常在许多管理中使用诸如“管理体系结构”和“业务体系结构”之类的任务“体系结构”很常见。面对业务问题时，我们必须尝试从“架构师”的角度分析当前的核心问题，细化解决问题的要点，划分每个部门的边界，并设计解决方案。商业。进行处理，弄清彼此之间的协作关系，最后再次考虑以确保总体计划是自洽的。面对问题，尝试“架构”如何解决问题，进行顶层计划，然后在实践中测试您自己的判断。从长远来看，您可以提高思考水平和解决问题的能力。

关于“ 实践”，实践是检验真理的唯一标准，学习应该是理论与实践相结合的过程。本书最鲜明的特点是它不仅阐述了理论，而且提供了大量实用的案例解释。例如，我对股票相关性分析，股票指数和投资组合问题非常感兴趣，但是我以前曾遭受这样一个事实，即没有实用的分析框架，而且我也不知道从哪里开始库存投资分析。本书为获取数据，清理数据，分析数据和验证结果的步骤提供了详细的实用指导案例，例如： 1.6节概述了常见的经济和金融数据来源和数据采集方法；第3.3章和第4.3章分别说明了清理数据的常见切片，排序方法和缺失值处理方法；第4.2和5.2章介绍股票指数数据的分析常用的可视化方法，第6.1章详细介绍了金融投资领域的优化和优化问题，第8章有针对性地说明了股票投资分析；以及最后的第12章介绍了回测和其他模型测试方法。到目前为止，这项工作已经实现了从理论到实践的完美闭环。

动员家庭成员一起学习

学习计算机语言有很多困难要克服，尤其是对于和我的非技术同学。春节期间，我敦促家人一起学习。我们互相探索，互相鼓励，并且一起写了一段优美的乐章：“您学习，让我回顾。”

最后，我想说，不要害怕，摆脱思想负担，您所需要的只是开始。

作者简介

张颖，女，电子专业中南财经政法大学商贸专业毕业，现就读于上海财经大学，他的研究方向是大数据和商业智能。他在金融科技产品的项目管理方面拥有8年的经验，并曾担任CEO业务助理和项目经理。他擅长需求分析，产品计划和项目管理。