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，囊括金融实务中可能涉及Python编程的各种场景。
本书着眼于一系列从业者可能涉及的金融实务案例，并结合Python编程给出了高效的解决方案。通过阅读本书，读者能够全方位地了解金融市场的运作，深刻洞察各类职务背后的工作技巧。
斯文，笔名“华尔街先生”，浙江湖州人，经济学博士，中国注册会计师（Certified Public Accountant，CPA），特许金融分析师（Chartered Financial Analyst，CFA），金融风险管理师（Financial Risk Manager，FRM）。在国内某金融控股集团担任高级风控总监，拥有在中外资银行、证券公司、信托公司等机构十余年的金融与风险管理从业经验。
同时，他也是上海财经大学风险管理校友俱乐部的发起人兼理事长、《上财风险管理论坛》杂志主编、上海资产管理行业风险管理同业交流会秘书长，并担任中南财经政法大学、华东政法大学等多所国内高校的金融硕士研究生兼职导师，公开发表学术论文50余篇，出版了专著《中国外汇衍生品市场研究》（上海人民出版社2016年8月出版），多次荣获国家级、省部级的荣誉称号。
除此之外，他还历时3年多推出了《期权、期货及其他衍生产品（第九版）》视频课程（共360讲），累计观看人次超过百万，累计撰写了10万多行与金融相关的Python代码，长期致力于倡导并推广Python在金融领域的运用。
第1章 Python基础编程的金融案例
1.1 数据结构之元组—以科创板股票为分析对象
1.2 数据结构之列表—以全球股票指数为分析对象
1.3 数据结构之集合—以股票类型为分析对象
1.4 数据结构之字典—以人民币汇率为分析对象
1.5 基本算术运算—以交通银行股票为分析对象
1.6 高级赋值运算与成员运算—以中国平安股票为分析对象
1.7 关系运算—以四大国有银行的财务指标为分析对象
1.8 Python内置函数—以券商股为分析对象
1.9 Python自定义函数和for语句—以市场利率为分析对象
1.10 条件语句和循环语句—以全球重要股指为分析对象
1.11 math模块—以保险理赔为分析对象
1.12 本章小结
第 2章 NumPy模块编程的金融案例
2.1 创建N维数组—以美国纳斯达克的科技股为分析对象
2.2 数组索引和切片—以互联网公司发行的港股为分析对象
2.3 数组内部运算（一）—以保险公司股票为分析对象
2.4 数组内部运算（二）—以A股指数为分析对象
2.5 数组间运算—以中资银行股为分析对象
2.6 矩阵运算（一）—以全球主要股指为分析对象
2.7 矩阵运算（二）—以科创板股票为分析对象
2.8 二项分布与几何分布随机抽样—以保险业务为分析对象
2.9 正态分布和对数正态分布随机抽样—以石油公司股票为分析对象
2.10 伽玛分布和贝塔分布随机抽样—以债券违约率与回收率为分析对象
2.11 本章小结
第3章 Pandas模块编程的金融案例
3.1 创建序列和数据框—以开放式基金为分析对象
3.2 导入外部数据文件和导出生成数据文件—以Shibor利率为分析对象
3.3 数据框可视化—以上证50指数为分析对象
3.4 数据框检索—以沪港通股票为分析对象
3.5 数据框缺失值处理—以金砖四国的股票指数为分析对象
3.6 数据框拼接—以纽交所上市的央企股票为分析对象
3.7 Pandas模块的统计功能（一）—以QDII基金为分析对象
3.8 Pandas模块的统计功能（二）—以全球大型银行股票为分析对象
3.9 Pandas模块的统计功能（三）—以创业板股票为分析对象
3.10 移动窗口与动态统计—以全球主要股指为分析对象
3.11 本章小结
第4章 Matplotlib模块编程的金融案例
第5章 SciPy等模块编程的金融案例
第6章 用Python分析利率与债券的案例
第7章 用Python分析股票投资的案例
第8章 用Python分析期货套期保值的案例
第9章 用Python分析期权交易的案例
第10章 用Python测度风险价值的案例
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