Python憑借其簡單、易讀、可擴展性以及擁有巨大而活躍的科學計算社區，在需要分析、處理大量數據的金融行業得到了廣泛而迅速的應用，并且成為該行業開發核心應用的shouxuan編程語言。《Python金融大數據分析》提供了使用Python進行數據分析，以及開發相關應用程序的技巧和工具。

《Python金融大數據分析》總計分為3部分，共19章。

第1部分介紹了Python在金融學中的應用，其內容涵蓋了Python用于金融行業的原因、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2部分介紹了金融分析和應用程序開發中zui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、高性能輸入/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，以及基于Web應用和Web服務的開發；

第3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。

《Python金融大數據分析》適合對使用Python進行大數據分析、處理感興趣的金融行業開發人員閱讀.

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目錄

第1部分 Python與金融
第1章 為什么將Python用于金融
第2章 基礎架構和工具
第3章 入門示例
第2部分 金融分析和開發
第4章 數據類型和結構
第5章 數據可視化
第6章 金融時間序列
第7章 輸入/輸出操作
第8章 高性能的Python
第9章 數學工具
第10章 推斷統計學
第11章 統計學
第12章 Excel集成
第13章 面向對象和圖形用戶界面
第14章 Web集成
第3部分 衍生品分析庫
第15章 估值框架
第16章 金融模型的模擬
第17章 衍生品估值
第18章 投資組合估值
第19章 波動率期權