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第二部分:金融科技

本章面向金融科技专业的读者。后续无论分析行情,还是计算现金流,都需要你亲手完成;因此,先掌握一门能够把它们写下来、算出来的语言,会很重要。如果你还没有 Python 基础,建议先阅读 《Python 入门》,再回到本章。讲义收录于 jeapedu.com。

本章学习内容包括:用 Pandas 读写行情表,整理自己的日行情,画价格和均线,计算收益、现值、投资组合和 β,再用二叉树、Black-Scholes 和蒙特卡洛给看涨期权定价。学期末交一份可以按说明重新跑出来的小项目。

学完后应达到:

  1. 能读写 CSV / Excel,完成清洗和分组
  2. 能整理一份日行情,并写清来源、频率和复权口径
  3. 能计算简单收益、对数收益、复利、现值和 NPV
  4. 能按目标收益配置两种资产,估计 β,并在证券市场线上读出期望收益
  5. 能用一步二叉树、Black-Scholes 和蒙特卡洛给看涨期权定价,并写明各自的假设
  6. 能画出价格和均线,估计波动率和 95% 历史模拟风险价值
  7. 能独立完成一个小项目,说明数据从哪来、怎么算、结果是什么

平时作业里的买卖信号用来核对计算。成绩看数据能否按说明重跑、数字是否正确、结论是否和结果一致。

参考课程

下面是几门可以对照着看的公开课纲:

先修与工具

  • Python 3.12 及以上
  • 第一部分里的函数、文件、异常、pip / venv
  • 微积分、概率统计、公司金融可以边学边补
python -m venv .venv
python -m pip install pandas numpy matplotlib openpyxl requests
库 用途
numpy 数组和向量计算
pandas 表格、时间序列
matplotlib 画图
openpyxl 读写 Excel
requests 需要更新行情时再发请求

十六周进度

每周按 4 课时加课外上机。学校课表不同,可以按模块压缩,不要打乱顺序:先算得动一张表,再去取数。

第 1 周:方向和工具

  • 金融科技里 Python 常见用途:对账、研报数据、风控指标、量化研究、内部报表
  • 复习第一部分:函数、文件、异常、venv
  • 建课程目录 fintech-lab/
  • 作业:写出本学期想解决的一个具体问题,不超过 200 字

第 2–4 周:把表算对

这三周用教材自带的 examples/fintech/prices.csv,先不要依赖网络。

第 5–6 周:取得自己的行情

说明见 金融数据获取。先认清日期、开高低收和成交量,用本地文件把读取跑通,再把下载结果存成 CSV。后面的计算读这份文件。

  • 第 5 周:日期、开高低收、成交量;解析日期、排序。作业:整理至少 60 个交易日,写明复权口径。
  • 第 6 周:用腾讯日 K 或 eltdx 日 K 下载前复权行情,存成 CSV。接口失败时,用已经保存的文件继续后面的课。

第 7–8 周:画图和时间序列

说明见 可视化与时间序列。

  • 第 7 周:收盘价曲线、成交量。作业:一张价格图、一张成交量图,横轴是日期。
  • 第 8 周:简单收益、对数收益、5 日和 20 日均线。作业:同一张图上画出收盘价和两条均线。

第 9–10 周:投资组合

说明见 投资组合与证券市场线。金融计算 里的复利和 NPV 留一道手算题,本周作业以组合为主。

  • 第 9 周:两种资产、目标收益、组合标准差。作业:给定收益和相关系数,算出权重和风险。
  • 第 10 周:用股票和指数的收益估计 β,画出证券市场线。本周选定期末题目,见 学期项目。

第 11–12 周:收益风险,以及一条对照用的均线

说明见 收益分布与风险价值 和 量化分析入门。

  • 第 11 周:波动率、95% 历史模拟风险价值、最大回撤。
  • 第 12 周:均线信号和 shift(1)。作业比较「一直持有」和这条规则的净值,并写明没扣费用。

第 13–14 周:期权

说明见 期权定价。取数函数见 网络接口,本周把下载结果存成文件即可。

  • 第 13 周:一步二叉树。作业:改涨跌幅度,重算风险中性概率和价格。
  • 第 14 周:Black-Scholes 公式,以及同一组参数下的蒙特卡洛价格。两份结果放在一起,写明路径条数和随机种子。

第 15–16 周:项目答辩

  • 演示 8–10 分钟:问题、数据、方法、结果、局限
  • 提交代码、数据说明、不超过 6 页的报告

考核

项目 比例 说明
平时作业 40% 每周一小练,交代码和结果
阶段测验 20% Pandas + 一题金融计算
期末项目 40% 能复现、有数据说明、结论和数字一致

学习方法

  1. 第 2–4 周只动本地 CSV,把筛选、汇总、收益率算对。
  2. 第 5 周起再取自己的行情,取到就存盘。
  3. 金融数字用 Excel 或计算器对一次。
  4. 第 10 周前选定题目,不要留到最后两周。

下一节从 NumPy 数组 开始处理表格。