本文刊登在2022年3月28日出刊的《上财风险管理论坛》杂志2022年第1期（总第19期）“读书”栏目，经过作者的授权在“风控博士沙龙”微信公众号发布，文章略有修改。
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作者简介
李志，经济学博士，毕业于华中科技大学，通过FRM两级考试，入围首批天津市“海河英才计划”。
在2021年备考金融风险管理师（FRM）之前，我自学了不到一年的Python，从基础语法、爬取数据，到数据挖掘的机器学习算法，再到搭建虚拟环境用prophet对时间序列进行预测。所以，当我开始看原版书备考FRM，就一直在思考，该如何把Python运用到金融理论和日常实务当中。
当搜索到《基于Python的金融分析和风险管理》，如获至宝，终于找到把Python落地实践，并且与金融以及FRM结合起来的全网第一本书。在考二级之前，得知发行了《基于Python的金融分析和风险管理（第2版）》（以下简称“第2版”），立马下单，并且计划考完就开始学习。当考完后用两个月的时间学完这本书时，我才意识到，由于备考的压力，自己一直以来的想法是错了的。如果我是在备考FRM的过程中同时学习第2版，就会对FRM考试中知识点的理解大有裨益，尤其是高阶篇。第2版全书分为三个部分。初阶篇结合金融场景演示了Python的常用模块，中阶篇运用Python编程实现了常用金融产品如利率、汇率、债券、股票、互换和期货的定价、交易策略和风控建模，高阶篇运用Python编程实现了欧式和美式期权的定价、希腊字母和隐含波动率的测度，期权的各种交易策略，还有莫顿模型、可转债的定价、期货期权和利率期权的定价，以及风险价值的测量。这三个部分循序渐进，环环相扣，逻辑清晰，高阶篇是全书的精髓所在，占用了我一半的学习时间，其核心思路体现了Python的优势。厚积薄发地输出写作，足见作者扎实的金融理论功底，和对Python的娴熟运用。我采用的是抄作业的方法，就是在Jupyter notebook中把书中的所有代码都运行一遍，用执行代码带动精读的过程，然后把自己想到的思路和书中的代码运行结果进行对比，看自己理解的是否正确。因为书中执行代码所用的数据均来自各个交易所，真实可靠，这对Python在金融领域的落地实战，分析金融理论的核心概念和产品，奠定了坚实的基础。下面我根据自己学习第2版书的体会，从三个角度和大家分享在金融领域运用Python的优势。第一，提供丰富的可视化工具，实时呈现数据的统计特征和趋势，有对比才有发现。面对金融领域不断产生的海量数据，我们需要的，是提取出有价值的信息，以便对产品估值、投资策略以及风险管理做出及时的调整。Python不仅可以通过读取文件导入外部数据，还可以通过API获得实时数据，提高了处理数据的效率。Python的语法简洁，和数学语法相当接近，代码易读，常用函数运算和统计特征的分析，都可以通过调用模块来进行，以可视化方式，让我们有机会在第一时间观察到异常变动，有利于识别和发现风险。第二，建模过程越复杂，使用Python进行量化分析越简便。比如说方程组的求解，带约束条件的最优化问题，处理N阶矩阵，用二叉树分析可能提前行权的N步美式期权价格，可转债的定价，实现蒙特卡洛模拟法等。在书中，作者详细展示了如何运用Python，来简便地实现这些复杂的过程，其中的矩阵运算思路值得我们用心去品味。推荐感兴趣的读者，执行代码试试看。换个角度来思考，尽管Python的模块可以通过调用来实现相应的功能，但是对参数的理解和调整，自定义函数的构建，还是需要有较好的高数、线性代数和数理统计基础，有了如此铺垫，Python的扩展模块才能简便地拿来为我所用，我们才能站在更高的台阶上，挖掘在金融领域运用Python的潜力。第三，Python是融合金融与科技的利器。当下金融数据容量呈井喷式增长，只有处理速度和计算能力与日俱增的机器才能应对。Python以精于计算的通用编程优势，强大的数据抓取和清洗能力，为金融分析提供了先行的粮草。从模型的开发，到代码的维护，Python可以为金融应用的算法实现提供一致性的技术框架。明确了需要解决的问题，寻找相应的工具模块，就可能为解决方案提供参考。Python的扩展模块一直在不断地更新和增加，即使不是计算机专业科班出身，也可以根据模块的框架，把Python及其生态系统应用于金融领域，编程不再艰难。全书立足金融场景，从基础的金融理论入手，融入Python编程，从易到难，手把手地帮助指导理解金融实践，相信我们都能学会并掌握其中的技巧。
此外，最能激发学习动力的就是执行代码报错后的修改。发现自己的错误往往是最难的，抄作业也会小错不断，因为每个电脑的配置环境不同，加上手误，尤其是错误出现在提示行的前后行，而不是提示的哪一行，一定要上下联系起来看，仔细辨别。每次改错都是促进学习的机会，上手实践，才能学以致用，避免眼高手低，养成良好的思考和输入习惯。现在，我又开始学习《基于Python的金融分析和风险管理》的姊妹篇——《Python金融实战案例精粹》。这是前者的配套案例集，囊括了金融实务中可能涉及Python编程的各种场景，有助于快速熟悉金融市场的运作和日常金融业务。在此，我也希望有更多的读者朋友一起来学习Python，互相交流学习经验，强化金融思维和数字化思维，学会把心中的想法转换成Python代码，提升用Python分析问题和解决问题的能力，共同进步。
为加强《上财风险管理论坛》杂志的作者团队与读者之间、以及读者相互之间的沟通与交流，已建立《上财风险管理论坛》读者交流微信群，目前成员接近1100人，包括知名金融机构的首席风险管理、风险管理部负责人、风险管理领域知名学者等专业人士，竭诚欢迎广大的风险管理从业者加入该微信群，共同打造一个讨论风险管理的专业社区。如希望入群，烦请给本微信公众号留言（留下个人微信号），我们将会主动联系并且邀请入群！
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本书在上一版的基础上进行了内容升级，持续聚焦Python在金融分析与风险管理的应用，第2版从原先的12章扩充至15章，并依次划分为基础篇（共5章）、中阶篇（共5章）以及高阶篇（共5章），基础篇结合金融场景演示了Python语言以及NumPy、pandas、Matplotlib、SciPy以及statsmodel等金融领域常用的第三方模块的编程方法;中阶篇通过Python编程结合金融实例，依次探讨利率、汇率、债券、股票、互换合约、期货合约等产品的定价、风险测度以及风险管控等内容;高阶篇则�............","author":["斯文"],"publisher":"人民邮电出版社"},"appuin":"3208869061","isNewCpsKOL":0}">随着金融科技时代的到来，Python在金融领域的影响力已经有目共睹。掌握Python在金融实务中的应用，已经成为金融科技达人们必备的技能之一。
本书作为《基于Python的金融分析与风险管理》一书的配套案例集，整合了源于现实金融市场和日常实务工作的88个原创案例，涉及308项编程任务，包括超过6000行的Python代码。本书囊括了丰富多样的金融场景，涵盖利率、汇率、债券、股票、基金、远期、股指期货、外汇期货、国债期货、股票期权、商品期权等金融产品，还涉及商业银行、证券公司、期货公司、保险公司、信托公司、资产管理公司、基金管理公司、金融控股公司等各类型的金融机构，既介绍了包括我国在内的新兴市场，又介绍了欧美成熟的金融市场............","author":["斯文"],"publisher":"人民邮电出版社"},"appuin":"3208869061","isNewCpsKOL":0}">
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