前言
Python 是一種高級的多用途編程語言，廣泛用於各種非技術和技術領域。
Python是一種具備動態語義、面向對象的解釋型高級編程語言。它的高級內建數據結構和動態類型及動態綁定相結合，使其在快速應用開發上極具吸引力，也適合於作為腳本或者“粘合劑”語言，將現有組件連接起來。Python簡單、易學的語法強調可讀性，因此可以降低程序維護成本。Python 支持模塊和軟件包，鼓勵模塊化和代碼重用。Python 解釋程序和大量標準庫可以源代碼或者二進制形式免費取得，用於所有主要平臺，並且可以隨意分發。
實時分析的興起
金融行業中有一個學科的重要性正在強勁增長:金融和數據分析。這種現象與行業中速度、頻率和數據率飛速增長有緊密的關係。實際上，實時分析可以視為該行業對這種趨勢的反應。
粗略地講，“金融和數據分析”指的是應用軟件和科技，與(可能是先進的)算法和數據收集、處理及分析方法相結合，以獲得深刻理解、作出決策或者滿足監管需求的學科。這類分析的例子包括銀行零售部門中某個金融產品定價結構的變化對銷售情況影響的估算。另一個例子是投資銀行衍生品複雜投資組合信用價值調整(CVA )的大規模隔夜計算。
金融和Python語法
在金融環境中邁出使用Python第一步的大部分人都可能要攻克某個算法問題。這和想要解出微分方程、求取積分或者可視化某些數據的科學工作者類似。一般來說，在這一階段,對正規開發過程、測試、文檔或者部署沒有太多的思考。然而，這一階段似乎是人們特別容易愛上Python的時候，主要原因是Python的語法總體上和用於描述科學問題或者金融算法的數學語法相當接近。
那麼接下來咱們就用530頁來對Python金融進行大數據分析，希望大家能夠喜歡！
因為內容過多，所以小編只把部分知識點截圖出來，粗略的介紹一下，每小節都有更加細化的內容，環環相扣，用最簡短的語言把最負責的問題給大家講明白，希望大家能夠理解。
本篇內容總共分為三大部分，共19章，並且有530頁
第一部分介紹了Python在金融學中的應用，其內容涵蓋了Python用於金融行業的原因、 Python的基礎架構和工具，以及Python在計量金融學中的一 些具體入門實例;
第二部分介紹了金融分析和應用程序開發中最重要的Python庫、技術和方法，其內容涵蓋了Python的數據類型和結構、用matplotlib進行數據可視化. 金融時間序列數據處理、高性能輸人/輸出操作、高性能的Python技術和庫、金融學中需要的多種數學工具、隨機數生成和隨機過程模擬、Python統計學應用、Python和Excel的集成、Python面向對象編程和GUI的開發、Python與Web技術的集成，以及基於Web應用和Web服務的開發;
第三部分關注的是蒙特卡洛模擬期權與衍生品定價實際應用的開發工作，其內容涵蓋了估值框架的介紹、金融模型的模擬、衍生品的估值、投資組合的估值、波動率期權等知識。
總結
金融行業已經以驚人的速度採用Python,一些最大的投資銀行和對沖基金使用Python來構建核心的交易和風險管理系統。本篇可以幫助開發人員和量化分析人員入門Python，並指導他們掌握Python在計量金融學上的重要應用。
本篇通過大量的實用示例並以一個大型的真實案例研究為基礎，講解如何為基於蒙特卡洛模擬的衍生品和風險分析開發一個成熟的框架。大部分內容使用了交互式的IPython Notebooks,幷包含了如下主題。
■基礎知識: Python數據結構，NumPy數組處理，用pandas進行時間序列分析，用matplotlib可 視化，用PyTables進行高性能I/O操作，日期/時間信息處理和精選的最佳實踐。
■金融主題:使用了NumPy、SciPy和SymPy的數學技術，例如迴歸和優化;用於蒙特卡洛模擬、風險價值、風險信用價值計算的推斷統計學;用於正態性檢驗、均方差投資組合優化、主成分分析(PCA) 和貝葉斯迴歸的統計學。
■特殊主題:用於金融算法的高性能Python,如向量化和並行化; Python與Excel的集成;以及構建基於Web技術的金融應用程序。
Python金融大數據分析技術文檔
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大佬對本篇的高度評價，大家多關注一下
Python易於理解的語法，與C/C++的輕鬆集成以及各種數值計算工具，使其成為金融分析的自然選
擇。它正在快速替代主流金融機構中使用的語言和工具，併成為事實上的標準。”
------Kirat Singh
華盛頓Square Technologies公司聯合創始人，總裁兼CTO
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