Python是一门开源的计算机编程语言，凭借其易学、灵活等特点，得到了越来越多人的认可和青睐。金融科技日新月异，金融行业的数字化、科技化和智慧化快速推进，Python在金融领域有着很好的应用现状和前景。 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；高阶篇则融合Python与金融案例，探究了期权的定价、希腊字母、动态对冲、隐含波动率、交易策略及其他延伸知识点，此外，高阶篇还涉及投资组合风险价值建模等具有较强技术性的内容。 本书旨在通过更丰富的金融产品、更广泛的量化模型、更完备的金融示例、更高的软件版本，为读者提供更加便捷的Python金融实战体验与解决方案。 本书适合想要掌握Python应用的金融学习者、金融从业者阅读，也适合想要转行到金融领域的程序员以及对Python在金融领域的实践应用感兴趣的人士阅读，并且不要求读者具有Python编程基础和金融基础。

第1篇 基础篇
第1章 结合金融场景演示Python基本编程
1.1 关于Python的简要介绍
1.1.1 Python是什么
1.1.2 Python的比较优势
1.1.3 Python的版本迭代
1.1.4 Python的系统部署
1.1.5 Spyder及其操作界面
1.2 Python的变量赋值与数据类型
1.2.1 变量赋值
1.2.2 整型
1.2.3 浮点型
1.2.4 复数
1.2.5 字符串
1.3 Python的数据结构
1.3.1 元组
1.3.2 列表
1.3.3 集合
1.3.4 字典
1.4 Python的运算符号
1.4.1 基本算术运算符号
1.4.2 关系运算符号
1.4.3 赋值运算符号
1.4.4 成员运算符号
1.5 Python的内置函数与自定义函数
1.5.1 内置函数
1.5.2 自定义函数
1.6 Python的句型
1.6.1 条件语句
1.6.2 循环语句
1.6.3 条件语句和循环语句结合
1.7 模块的导入与math模块
1.7.1 模块导入的若干种方法
1.7.2 math模块
1.8 本章小结
1.9 拓展阅读
第2章 结合金融场景演示NumPy模块编程
2.1 从一个投资案例讲起
2.2 N维数组
2.2.1 数组的结构
2.2.2 一些特殊的数组
2.3 数组的相关功能
2.3.1 索引
2.3.2 切片
2.3.3 排序
2.3.4 合并
2.4 数组的相关运算
2.4.1 数组内的运算
2.4.2 数组间的运算
2.4.3 矩阵的处理
2.5 基于特定统计分布的随机抽样
2.5.1 主要的统计分布
2.5.2 主要函数及参数
2.5.3 随机抽样的示例
……
第2篇 中阶篇
第3篇 高阶篇