计算金融与 Python 实践 课件 第1-8章 金融市场投资理论-数据分析 pandas 类库

计算金融与Python实践理论前导篇金融市场投资理论01

证券市场基础02

投资组合理论及其发展03

有效市场假说与行为金融理论04

股票05

金融衍生工具与风险管理证券市场基础01证券基础认知目标需了解证券的分类及其特征，熟悉证券市场的特征，明晰一级市场和二级市场的区别与联系。证券市场进阶目标要熟悉证券市场指数的不同编制方法，了解证券市场的各类参与者。【学习目标】证券与证券市场

证券基本概念界定证券是多种经济权益凭证的统称，是金融领域中代表特定权益的重要凭证类型。

证券市场核心定义证券市场是各类证券发行和交易的场所，是证券流转、权益交割的核心载体。证券与证券市场：证券

证券的概念证券是记载并承载一定权益的法律凭证，有纸面等法定形式，涵盖股票、债券、基金等品类。

证券的特征证券具收益性：持有可获资产增值等回报；具流动性：需易变现、成本低、本金稳，含到期兑付等实现方式。证券市场基础

证券风险性特征指实际收益与预期收益的背离，收益存在不确定性，且风险与收益成正比，风险越大收益越高。证券期限性特征债券有明确还本付息期限，具法律约束，可满足投融资双方需求；股票无期限，属无期证券。证券市场基础：证券的分类

证券基础分类界定证券依能否带来收益分有价、无价证券，本书仅涉有价证券，它代表财产权利，可交易流通。证券市场基础：证券的分类按发行主体分类

政府类证券范畴政府证券指中央或地方政府发行的债券，如财政部发行的各类国债；政府机构证券是经批准的政府机构发行的证券，如中央汇金的政府支持债券、国家铁路局的铁路建设债券。公司类证券范畴公司证券是公司为筹措资金发行的有价证券，涵盖商业公司的股票、公司债券、商业票据，以及银行和非银行金融机构发行的金融债券。按交易场所分类有价证券按交易场所分上市证券（可在证券交易所公开买卖）和非上市证券（在其他市场交易）。证券市场基础：证券的分类证券市场基础：证券的分类其他三类分类标准

按募集方式分类有价证券分为公募和私募证券，公募向不特定公众发行，审核严且公示；私募向特定少数投资者发行，审核宽松、投资者少。

按权益类型分类有价证券分为股权类、债权类和其他证券，股权类代表所有权，债权类代表债权，其他证券代表复杂权益。证券市场基础：证券市场证券市场的概念

市场核心定义指买方和卖方进行商品和服务交易的场所，无需实质地点，仅需提供沟通交易的平台、系统与信息。

证券市场概述是股票、债券、投资基金等有价证券发行和交易的场所，属资本市场基础和主体，含发行与流通市场，是市场经济体系重要部分。证券市场基础：证券市场证券市场的特征

证券市场交易对象交易对象为股票、债券等有价证券，区别于一般商品市场的普通交易商品。

证券多重市场职能股票、债券等可筹措资金、投资获利、保值抗通胀，还能通过技术性操作争取价差收益。

证券价格核心特质证券价格是所有权让渡的市场评估价，或预期收益的市场货币价，与市场利率关系密切。

证券市场交易风险交易风险较大，受复杂因素影响，价格呈现波动性与不可预测性，不同于一般商品市场。证券市场基础：证券市场证券市场的类别

按交易环节分市场证券市场按交易环节分为一级（发行）、二级（流通）市场，一级市场负责新证券发行，有IPO、增发等多种发行方式。二级市场交易方式二级市场为已发行证券提供交易渠道，分集合、连续交易市场，前者适合小型市场或确定开盘、收盘价，后者为大型市场采用。按主体规模分市场按上市公司规模、监管要求等，证券市场分为主板、地区、柜台、三级、四级市场，各市场上市主体与交易规则有差异。证券市场基础：证券市场指数证券市场指数的概念及作用

市场指数核心作用反映证券市场价格总体波动趋势，帮助投资者了解市场涨跌，度量证券市场总体收益率。

市场指数拓展用途可作投资组合收益率基准、指数基金和股指衍生证券标的物，还能检验市场对收益率的影响，衡量系统风险辅助资产组合管理。指数样本选择考量编制市场指数需先确定证券样本，样本越多越能反映市场整体，但不利于作为指数基金或股指衍生证券标的物，有全样本和成分样本两类指数。指数加权编制类型确定样本后需考量样本权重，常见编制方法分为价格加权、市值加权和无权重编制三类，各类有不同计算方式与代表指数。价格加权指数说明以证券价格为权重，指数为当期证券价格之和除以除数调整因子，道琼斯30只工业股票平均价格指数是典型代表。市值加权指数细节以证券市值为权重，反映样本总市值相对基期的变动，多数指数采用该法，我国分总市值与流通市值加权，如上证A股指数和沪深300指数。无权重指数编制所有样本权重一致，计算时可采用数学平均法或几何平均法，不依据证券价格或市值设定权重。证券市场基础：证券市场指数证券市场指数的编制证券市场的参与者

市场核心参与主体证券发行人和证券投资者是证券市场的主体，是市场参与构成中的核心组成部分。

市场配套参与主体还包含各类中介机构、自律性组织和监管机构，共同构成完整的证券市场参与体系。证券市场的参与者：证券市场的主体证券发行人

01证券发行人范畴证券发行人是筹措资金发行债券、股票等证券的主体，主要包括公司、政府和政府机构。

02公司类发行人要点现代公司分股份有限公司和有限责任公司，仅股份有限公司可发行股票，发行股票筹自有资本，发行债券筹借入资本，不同证券对应不同筹资用途。

03政府类发行人要点政府和政府机构仅限发行债券，所筹资金可用于财政周转、弥补赤字、基建及特殊政策，中央政府债券常被视为无风险证券。

04中央银行发证券类型中央银行作为发行主体，主要发行类似优先股的中央银行股票，以及用于调控货币供给量的特殊债券，如央行票据。证券市场的参与者：证券市场的主体证券投资者

证券投资者定义与分类证券投资者是证券市场的资金供给者与金融产品购买者，种类包含个人投资者与机构投资者。

个人投资者特征个人投资者是证券市场最广泛的投资者，具有分散性和流动性，单个投资额有限但集合总额可观。

公司类投资者情况公司既是证券发行人也是投资者，凭借较强的购买力，投资量远超个人投资者。金融机构投资者地位商业银行及各类非银行金融机构，凭借资金实力与特殊经营地位，是证券市场主要投资者。社会基金会投资方向各类社会基金会为实现基金保值增值，会在证券市场主要购买政府债券等证券产品。外国投资者相关制度外国投资者含境外自然人、法人和政府机构，我国实施合格境外机构投资者与人民币合格境外机构投资者制度，2019年取消两类投资者的投资额度与地区限制。证券市场的参与者：证券市场的主体证券市场的参与者：证券市场的其他参与者除了证券市场的主体以外，证券市场的参与者还包括中介机构、自律性组织和监管机构等中介机构证券市场中介机构主要有：证券经营机构、交易场所、律所、财会审计机构、评估、评级、咨询服务机构。自律性组织自律性组织多为行业协会，具桥梁等作用，我国含证券交易所、行业协会，登结机构行自律管理。监管机构全球证券监管机构分专管、兼管两类，我国主要由证监会统一监管证券市场。投资组合理论及其发展02【学习目标】

投资组合理论学习掌握投资组合理论基本假设与优化过程，熟悉其收益和风险的计算方法。

资本资产定价学习了解资本资产定价模型的基本假设和内容，掌握证券市场线的含义及其运用。投资学核心目标在特定约束条件下，实现投资收益与投资风险的最优匹配，需准确计量描述收益、风险等要素。组合理论核心贡献通过数学描述实现目标的过程，为投资学注入理性思维，推动其沿科学路径持续发展奠定重要基础。投资组合理论投资组合理论：投资组合理论的基本假设理论假设前提

01市场与投资可分假设证券市场是有效的，证券风险、收益变动及相关信息对投资者可知；证券投资无限可分，风险证券可任意数量加入或退出组合。

02投资者行为目标假设投资者将特定投资视为持有期内期望收益概率分布，以实现持有期效用最大化为目标，效用受收益、风险及自身风险态度影响。

03收益与风险衡量假设投资者以证券期望收益率衡量投资收益，以收益率的方差或标准差来衡量投资所伴随的风险。

04投资者风险收益偏好相同风险下收益越高投资者效用越高；投资者为风险规避者，相同收益下偏好低风险，承受高风险需更高期望收益率。投资组合理论：投资组合理论的基本假设

最优组合定义在既定假设下，在同风险下收益更高、或同收益下风险更低的投资及组合。投资组合理论：投资组合的收益与风险组合量化基础组合量化基础：投资组合构建需量化收益与风险，既要考虑单个投资，也要考虑投资组合层面。组合期望收益率计算投资组合期望收益率是各投资期望收益率的加权平均，权重为各投资占总投资比例，可凭历史收益率近似估计单投资期望收益率。投资组合理论：投资组合的收益与风险组合方差及协方差

投资组合方差定义投资组合的方差并非组合中各投资方差的简单加权平均，是投资组合收益率与其期望收益率差平方的期望。

协方差相关说明协方差指两个随机变量的相互依赖关系，有两种计算表达式，还可通过其判断变量的相关关系类型。

两类组合方差计算n个投资构成的组合有一般方差计算公式，两个投资的组合方差可结合相关系数、协方差等来计算。投资标的基础数据两种风险投资的期望收益率分别为8%、15%，标准差分别为10%、20%，二者相关系数为0.3。投资协方差计算依据相关系数、两种投资的标准差，计算得出二者的协方差为0.3×0.1×0.2=0.006。投资组合理论：最优投资组合的构建投资组合理论：最优投资组合的构建风险投资组合的构建

投资权重分配规则两种投资权重之和为1，允许买空卖空时权重可小于0或大于1，卖空某一投资所得资金可投入另一投资。

收益与风险计算逻辑组合期望收益率依权重与单投资收益率计算，随高收益投资权重下降单调降低；风险为收益率标准差，随该权重下降先降后升。

投资可行集与有效前沿两投资的所有组合构成投资可行集，以风险最小组合为分割点，其右上方的组合为有效前沿，同风险下收益率更高。

最小风险组合求解通过约束w1+w2=1的最优化问题，可求得w1=0.89时组合风险最小，收益率标准差为9.79%。投资组合理论：最优投资组合的构建无风险投资的加入

无风险投资基础设定在风险投资组合中加入无风险投资，以短期国库券为代表，年收益率5%、标准差0，在资产空间中位于纵轴(0,5%)。

资本配置线核心定义连接无风险投资与风险投资（组合）的直线为资本配置线，是两类投资组成的所有投资组合的可行集，线上点代表资金分配构成的资产组合。

A组合资本配置线解析无风险投资与风险最小组合A构成资本配置线A，A点坐标为(9.79%,8.74%)，其斜率为单位风险溢价，即夏普比率。

B组合资本配置线对比风险组合B由70%投资1和30%投资2构成，期望收益率10.10%、标准差10.50%，其资本配置线B斜率（夏普比率）更高，效用优于组合A。投资组合理论：最优投资组合的构建最优风险投资组合

最优组合筛选逻辑不同风险投资组合对应不同资本配置线，斜率最大的资本配置线效用最高，夏普比率最大的组合即为最优风险投资组合。最优组合求解结果在无风险收益率5%的条件下，当w1=0.42时组合夏普比率达0.5241，为最优组合M，其期望收益率12.04%，标准差13.44%，对应最优资本配置线CALM。投资组合理论：最优投资组合的构建最优完全投资组合的建立

最优组合选择逻辑投资者最优选择是最优资本配置线上效用最大的投资组合，需结合投资者效用函数来确定，效用取决于期望收益率和风险。效用函数与风险类型效用函数为U=E(r)+Aσ²，A为风险厌恶系数，A>0是风险偏好型，A=0是风险中性型，A<0是风险规避型。效用最大化求解示例当A=-5时，将61%资金配置到无风险投资，39%配置到风险投资组合，其中42%投投资1，58%投投资2，效用达0.0637。组合优化完整步骤先确定证券收益率特征与无风险收益率，再算出最优风险投资组合得到最优资本配置线，结合效用函数确定最终投资比例，该步骤可推广到多风险投资。投资组合理论局限为投资决策提供严谨数学支持，但投资组合选择优化需大量数据与复杂计算，未解决资产合理价格确定问题。资本资产定价模型背景正是基于投资组合理论存在的上述局限，资本资产定价模型被相应提出。投资组合理论：资本资产定价模型投资组合理论：资本资产定价模型资本资产定价模型的基本假设

模型基础与核心前提资本资产定价模型以投资组合理论为基础，要求所有投资者均寻求有效前沿上的投资组合，且对证券风险收益分布预期一致。

投资交易相关假设投资者可无限制以无风险利率借贷款，投资期限相同，证券无限可分，买卖无税负及交易成本。

市场环境相关假设市场信息充分且无获取成本，无通胀或通胀可完全预测且利率不变，市场均衡或能快速回归均衡。投资组合理论：资本资产定价模型资本资产定价模型的基本内容

资本市场线核心内容又称最优资本配置线，通过无风险投资点与最优风险投资组合点，以夏普比率为斜率，截距为无风险收益率，单位风险溢价相等。风险分类与定价逻辑资本资产定价模型将风险分为系统与非系统风险，非系统风险可通过分散投资消除，只有系统风险能获得风险溢价。证券市场线相关要点由资本市场线改写而来，用β系数衡量系统风险，连接无风险投资和β系数为1的投资组合，适用于所有投资与组合。β系数及应用说明投资组合β系数为各投资β系数的加权平均，反映投资对市场风险的敏感程度，可判断投资期望收益率是否被合理估价。有效市场假说与行为金融理论03【学习目标】有效市场假说学习需掌握有效市场假说的主要内容，明确其核心理论要点。行为金融理论学习了解行为金融理论对有效市场假说的质疑，同时掌握该理论自身的主要内容。【学习目标】：有效市场假说

假说前期研究历程19世纪末已有学者讨论市场有效性问题，后续学者尝试描述检验证券价格随机行为，但缺乏合理解释。

假说形成与发展20世纪60年代研究获突破，法玛推动有效市场假说形成完善，此后其内涵外延拓展，成现代金融投资学重要支柱。【学习目标】：有效市场假说有效市场假说的内容

有效市场核心内涵证券价格在无新信息时处均衡态，新信息到达才调整，因信息随机，价格变化不可预测，无法靠预测获超额收益。

市场有效必备条件需大量投资者独立分析买卖、新信息随机到达、投资者对新信息迅速反应调整买卖、风险与收益相匹配。

市场有效支撑因素理性投资者可使价格快速调整；非理性投资者独立交易可相互抵消；套利交易能拉回偏离的价格，还会促使非理性投资者退出。

有效市场假说分层分为弱有效、半强有效、强有效三个层次，分别对应反映历史交易信息、所有公开信息、含内幕信息在内的全部信息。

假说对投资的启示投资者总体难“击败市场”，应从自身需求出发，追求效用最大化的风险收益匹配，同时最小化交易成本。弱式有效市场检验含证券收益独立性检验，通过自相关或随机游走检验收益是否前后独立；还有交易规则检验，构建规则看能否获超额收益。半强式有效市场检验考察证券价格是否充分反映公开信息，需先通过均值调整、市场调整、市场模型估计正常收益，再计算异常收益判断有效性。强式有效市场检验检验证券价格是否反映包括内幕信息在内的所有信息，研究公司内部人员等掌握内幕信息群体的投资业绩，看能否获超额收益。【学习目标】：有效市场假说有效市场假说的检验【学习目标】：行为金融理论行为金融理论是在对有效市场假说的质疑和挑战中逐步产生和完善的【学习目标】：行为金融理论行为金融理论对有效市场假说的质疑

有效市场假说内容认为证券价格随机游走、不可预测，技术分析无用，市场波动性不变，套利可维持证券市场均衡。

有效市场假说质疑20世纪70年代起，大量市场“异象”及实证研究对弱有效、半强有效市场形态提出相悖证据。

常见市场异象类型包括规模现象、期间效应，还有反向投资、动量交易等可获超额收益的投资策略相关异象。【学习目标】：行为金融理论

特殊市场异常情况涉及成本平均与时间分散化策略违背效用最大化，封闭式基金大幅折价、资产溢价等难解问题。

行为金融理论质疑点指出有效市场假说的完全理性投资者假设不成立，投资者常存在非理性且非随机的羊群行为。

套利限制影响市场理性套利者需面对基础因素与非理性投资者预期变动风险，可能放弃套利，使价格偏离价值。【学习目标】：行为金融理论行为金融理论的主要内容

行为金融理论概述以心理学、社会学观点为基础，研究投资者决策系统性偏差，解释金融市场异常现象，在传统金融理论基础上发展，更重视个人因素对市场的影响。

行为金融核心理论包含期望理论、反应过度和反应不足理论、噪声交易理论、固锚理论，分别从风险态度、市场反应、非理性交易、决策参考点等角度展开研究。

期望理论核心内容以价值函数替代效用函数，价值以参照点为基准，收益时风险规避、损失时风险偏好，损失痛苦远超收益愉快，推动了行为金融学发展。

行为金融理论意义从人类真实心理和行为模式入手，填补传统金融理论对个体决策研究的空白，契合现代经济学微观研究趋势，发展前景广阔。股票04【学习目标】

（1）熟悉普通股与优先股的区别与联系；（2）掌握股票的估值模型股票核心定义股票是股份公司发行的所有权凭证，可证明股东身份，投资者可凭此获得股利收入。股票类型与起源它是企业和信用制度发展到一定阶段的产物，主要分为普通股和优先股两种类型。【学习目标】：股票的分类【学习目标】：股票的分类普通股普通股基础属性普通股是股份公司资本构成最基本股票形式，股利随企业利润变动，经营业绩好则股利高，反之则低，风险较高。普通股股利特点普通股股东需在公司支付债息和优先股股利后才可能分得股利，股利大小与公司净利润相关，并不稳定。剩余财产索偿权公司破产清算时，普通股股东在债权人和优先股股东之后，才能对公司剩余资产进行索偿。公司决策参与权普通股股东有权参加股东大会，就公司的各类重大问题进行发言，并且享有投票表决的权利。新股优先认购权当公司增发新普通股时，现有普通股股东可优先购买，以此保持对企业所有权的原有占比，维持自身权益。【学习目标】：股票的分类优先股

01优先股基本定义优先股是公司成立后筹追加资本的证券，优先于普通股获分红和剩余财产，领取固定股利。

02优先股核心特点股利固定，利润及剩余资产分配优先于普通股但次于债权人，一般无表决权，不享有优先认股权。股票估值核心原理任何金融工具的价值可通过计算其生命周期内全部现金流的现值衡量，这是股票估值的基本原理。股票估值模型介绍围绕股票估值这一核心，将对其所涉及的相关估值模型展开具体介绍。【学习目标】：股票的估值【学习目标】：股票的估值股利不变模型

股利不变估值模型假设投资者长期持有永续经营公司股票，股票现值为未来全部股利现值，当股利固定时，可用该模型，常为优先股定价。

普通股估值局限说明普通股股利会随公司生命周期阶段变化，固定股利假设过于严格，股利不变模型并不适配普通股估值。【学习目标】：股票的估值股利增长模型

股利增长模型推导从股利不变模型扩展，假设股利按固定比率g增长，可推导出股票现值公式，公式成立需满足两个假设条件。

模型核心假设一是股利增长率长期恒定不变即可合理估值，二是股利增长率g必须低于股票要求收益率k，否则公式不成立。

模型应用分析股利增长模型可解释经济衰退时，公司股利增长率g下降、股票要求收益率k提高，会导致股票现值P0下降。金融衍生工具与风险管理05衍生工具知识目标了解金融衍生工具的基本概念与类型，掌握期货、期权的定义、特征及各自的定价方法。风险管理学习要求熟悉金融风险的主要类型与金融风险管理的基本步骤，掌握VaR的基本原理及其计算方法。【学习目标】【学习目标】：金融衍生工具

衍生工具定义解析是在交易所或场外交易的合约，价值依附标的资产价格、利率等变量，为交易者转移风险的双边金融创新形式。

衍生工具类别划分依据与标的资产关系分为线性工具与非线性工具，线性含远期、期货、互换，非线性主要为期权，估值复杂度不同。

衍生工具影响与管理既推动金融产品、机构、服务发展，促进市场证券化与国际化，也加剧金融体系脆弱性，提升监管难度，需加强风险管理。【学习目标】：金融衍生工具金融衍生工具的类型

产品形态分类说明按产品形态可分为独立衍生工具，含远期合约、期货、互换、期权及复合衍生工具；还有嵌入式衍生工具，如债券的可赎回、可转换条款。

交易方式特点分类按自身交易方式及特点，基础衍生工具外，复合与嵌入式衍生工具合称结构化金融衍生工具，如期货期权、互换期权、复合期权等。

标的资产种类分类按标的资产可分为股权类、货币类、利率类、信用类及其他衍生工具，涵盖股票期货、货币互换、信用联结票据、天气期货等。

交易场所分类说明按交易场所分为交易所上市的交易场所衍生工具，以及分散化交易的场外交易市场衍生工具，多数互换和信用衍生工具在场外交易。【学习目标】：金融衍生工具金融衍生工具市场及其发展

衍生工具市场沿革起源可追溯至数百年前，1840年美国芝加哥交易委员会成立标志首个期货市场形成，后续期货行业快速发展，标的物逐步拓展至金融品类。

衍生工具市场发展1973年标准化期权出现，70年代浮动汇率体系推动其发展，末期市场成熟，涌现能源、气候等新兴衍生产品，场外交易市场规模最大。

交易风险管控要点场外交易存在交易对手风险，可通过清算所降低，场内交易靠保证金、每日盯市管理信用风险，但清算所无法完全消除风险。

衍生工具核心作用可用于套期保值规避价格风险，能助力价格发现，还能为投机者提供盈利机会，提升市场活跃度与流动性。

衍生工具争议解析因高杠杆率等特性常被指风险大、投机性强，但巨额亏损多源于操作不当、违规交易和对产品认识不足，并非市场本身问题。基础衍生工具概况金融衍生工具种类多、结构复杂，常见基础性工具主要有远期、期货、期权和互换4种。期期货期权交易特点本书重点介绍期货和期权，二者多为在交易所内进行交易的标准化合约。【学习目标】：期货【学习目标】：期货期货与期货交易

期货核心定义指由有组织的交易所设计，规定交易双方将来特定时间以约定条件交易标准数量特定金融工具的标准化合约，买卖双方到期均有履约义务。期货核心特征为标准化合约，具备高流动性；属远期交易，交割在未来；多以平仓或现金交割了结，无需实物交割；采用保证金与逐日结算制度规避信用风险。金融期货主要品类按标的物分为外汇、利率、股票指数期货三类，分别用于规避汇率、利率、股票市场系统性风险。【学习目标】：期货外汇期货交易要点是标准化外汇交易工具，有掉期和套期保值两种形式，设交易单位与每日波动限制，到期未平仓合约需现汇交割。利率期货品类明细为标准化利率交易工具，分为货币期货和资本期货，前者含短期国库券期货等，后者含中长期国债期货等。股票指数期货特点无实物形式，以现金交割，合约价值为股价指数乘合约乘数，卖空更方便、成本更低、杠杆与流动性高于股票现货，可规避系统性风险。期货定价前提设定期货采用每日盯市和保证金制度，定价讨论暂不考虑该制度影响，假定无交易成本与摩擦，同时设定了t、T、St等相关变量。期货无套利定价基础期货建立时初始价值为0，可通过现货与期货市场无套利关系确定期货价格F，无套利指相同收益头寸价格相同，套利是零风险零净现值获收益。无持有成本定价推导通过构建买入标的资产和投资无风险资产加买入期货两个等价头寸，推导得出无持有成本时期货价格公式F=Sterτ。含持有成本定价推导当标的资产存在连续便利收益率或持有成本率i时，调整头寸后推导出期货价格公式F=Ste(r-i)τ，且i正负会影响期货价格高低。【学习目标】：期货期货的定价【学习目标】：期权

期权与期货共性期权和期货类似，均为交易所内交易的标准化合约，标的资产交易都发生在未来。

期权的独特特征期权在合约设计、买卖双方的责权利等方面，具备有别于期货的鲜明特点。【学习目标】：期权期权与期权交易

期权核心定义期权是未来特定期限内按协议价格买卖金融商品的选择权，买方付期权费获权利，仅承担期权费损失上限，卖方承担交割义务赚期权费。

期权按选择权分类按选择权性质分为看涨期权和看跌期权，看涨期权买方在标的市价超执行价时行权，看跌期权则在执行价高于市价时行权。

期权按行权时间分类按行权时间分为欧式、美式、百慕大期权，美式可在有效期内任意行权，灵活性更强，同等条件下价值高于仅能到期日行权的欧式期权。

期权按标的资产分类按标的资产分为股票、指数、期货、外汇、利率等期权，各类期权对应不同标的，行权交割方式也各有区别。奇异期权开发背景由金融机构为满足客户特殊需求开发，通常在场外市场进行交易。奇异期权品类特点奇异期权拥有繁多的种类，市场中存在多种较为常见的具体类型。奇异期权a．复合期权

复合期权基本定义指期权的期权，是在普通期权基础上衍生出的一种更为复杂的期权产品。

复合期权四类类型包含看涨期权的看涨期权、看涨期权的看跌期权、看跌期权的看涨期权和看跌期权的看跌期权。b．障碍期权

障碍期权定义收益依赖标的资产价格在特定时期内是否达到特定水平的期权，是特殊类型期权。

障碍期权细分规则分为敲入、敲出期权，敲入期权需标的资产价格超障碍价格才生效，敲出期权达标即作废。c．两值期权

两值期权收益特点属于具有不连续收益的期权，当到期日标的资产价格高于协议价格时，持有者可获得固定金额。

两值期权核心定义作为特殊期权类型，收益机制区别于常规期权，以到期日标的资产价格与协议价格的对比来确定固定收益。回溯期权收益逻辑收益依赖期权有效期内标的资产的最高或最低价格，分回溯看涨与看跌两种类型。回溯看涨期权规则持有者可按期权有效期内标的资产的最低价格，买入对应的标的资产。回溯看跌期权规则持有者可按期权有效期内标的资产的最高价格，卖出对应的标的资产。d．回溯期权e．亚式期权亚式期权核心特点收益依赖标的资产有效期内至少某一段时间的平均价格，是一类特殊期权产品。亚式期权两类类型分为平均价格期权和平均执行价格期权，前者按平均价与执行价算盈亏，后者以平均价为执行价算到期盈亏。期权的定价：期权的期末价值与交易盈亏看涨期权买方盈亏分析

01看涨期权交易规则期权费5元、执行价格40元，买方支付期权费后，获一个月后按执行价购标的资产的权利。

02到期盈亏情况示例到期标的价50元时，买方执行期权可获5元利润；价30元时不执行，亏损5元期权费；价42元时执行亏损更少。

03盈亏计算与特性看涨期权到期日价格为max(ST-X,0)，买方到期盈亏为max(ST-X,0)-C，最大亏损为期权费，盈利理论无限。

04盈亏平衡点说明看涨期权买方的盈亏平衡点为执行价格与期权费之和，即X+C，此价格下买方盈亏相抵。期权的定价：期权的期末价值与交易盈亏

看涨期权卖方盈亏分析看涨期权卖方：盈利最多为期权费C，理论亏损无限，风险大，与买方盈亏平衡点相同。看跌期权执行策略到期时标的资产市价30元，买方执行期权，以30元购入、40元出售，扣5元期权费获5元利润；市价50元则不执行，亏损5元期权费，市价小于执行价格应执行。看跌期权盈亏计算到期日价格公式为max(X-ST,0)，买方盈亏公式为max(X-ST,0)-P，最大亏损为期初期权费P，理论最大盈利为标的资产价格为0时的利润，盈亏平衡点为X-P。看跌期权盈亏展示图5-3呈现了不同标的资产到期价格下，该看跌期权买方在到期日的具体盈亏状况。期权的定价：期权的期末价值与交易盈亏看跌期权买方盈亏分析期权的定价：期权的期末价值与交易盈亏看跌期权卖方盈亏分析看跌期权卖方收益与买方相反，最大盈利为期权费，潜在最大亏在标的价为0时，与买方盈亏平衡点一致。期权的定价：期权的价值

期权价值构成划分期权的价值可分为内在价值和时间价值。看涨期权价内判定当期权存续期内标的资产t时价格St大于执行价格X，为价内期权，内在价值为St与X的差值。看涨期权价外与平价判定当St小于X时为价外期权，St等于X时为平价期权，二者内在价值均为0，内在价值公式为max(St-X,0)。期权的定价：期权的价值看涨期权内在价值说明期权的定价：期权的价值看跌期权内在价值说明价内看跌期权界定当期权存续期内标的资产t时价格St小于执行价格X，立即执行能为买方带来收益，此为价内期权，执行收益即内在价值。价外与平价期权说明St大于X时为价外期权，St等于X时为平价期权，这两类期权的内在价值均为0。看跌期权内在价值公式综合三种情况，看跌期权的内在价值公式为：内在价值=max(X-St,0)。期权的定价：期权的价值期权时间价值说明期权时间价值=期权价值-内在价值，指期权超内在价值的部分，随到期日临近趋近于0，到期越长或越高期权的定价：看涨期权与看跌期权之间的平价关系

期权平价关系推导欧式看涨与看跌期权价格关系，可通过构建无风险套利头寸的方法来推导得出。

套利头寸设定说明为推导期权平价关系，假设设置了两个对应的投资头寸，以此作为推导基础。期权的定价：看涨期权与看跌期权之间的平价关系头寸1

看涨期权组合构建期初以期权费C购买看涨期权，同时购买现值为Xe-rT、面值为X的无风险债券，期初总现金流为Xe-rT+C。

组合到期收益情况到期时ST>X，看涨期权执行收益为ST-X，加上面值X，期末现金流为ST；ST≤X，看涨期权无收益，期末现金流为X。期权的定价：看涨期权与看跌期权之间的平价关系头寸2

期权平价关系推导通过构建头寸1（购看涨期权+无风险债券）和头寸2（购看跌期权+标的资产），二者期末现金流一致，推导出C+Xe^(-rT)=P+S0的平价公式。

期权平价套利逻辑若看涨看跌期权平价关系不成立，说明市场定价存在偏差，此时可构建无风险套利头寸获取收益。

布-斯-莫模型概况该模型由布莱克等在20世纪70年代提出，针对欧式期权定价，对标的资产收益率、波动率等有相关假设。

看涨期权定价变量欧式看涨期权价格取决于标的资产当前价格、执行价格、到期时间、无风险利率、标的资产收益率波动率这五个关键变量。

看跌期权定价推导基于看涨看跌期权平价关系，结合布莱克-斯科尔斯-莫顿模型的看涨期权公式，可推导出欧式看跌期权的定价公式。金融风险与金融风险管理

金融风险存在特性因未来具有不确定性，各类金融活动中始终蕴含着各种各样的不同风险。

金融风险管理地位对金融风险进行计量和管理，是金融学研究及金融界长期关注的核心问题。风险核心定义风险是未来结果不确定性的暴露，是人类活动内在特征，本身呈中性，源于未来结果的不确定性。金融风险内涵金融风险指金融市场参与者在金融活动中，面临的未来结果不确定性的暴露。市场风险市场风险：由利率、汇率等市场因素波动引发，致参与者资产价值变动，影响分直接、间接两类。流动性风险流动性风险：金融市场参与者因资产流动性降低，无法变现或以资产作现金等价物偿债时面临的风险。金融风险：金融风险的含义金融风险：金融风险的含义

信用风险信用风险：因借款人或市场交易对手违约（无法或逾期偿付）产生，几乎所有金融交易均涉及该风险。

操作风险金融机构的交易系统不完善，管理失误或其他一些人为错误导致金融市场的参与者潜在损失的可能性。

模型风险模型风险指估值、交易等模型有误致险，成因含假设失实等，AI量化模型失误损失惨重。

法律风险由于金融市场的参与者的违规操作，甚至内幕交易而遭到罚款、处罚或者监管方判定的惩罚性赔偿。金融风险：风险的处理方式风险处理方式分类在金融及广泛商业活动中存在各类风险，经营者处理风险的方式可归纳为3种类型。风险存在范围说明风险广泛蕴藏于金融活动以及更宽泛的各类商业经营活动过程之中。规避风险试图通过不参与有风险的商业活动完全规避风险不现实，无风险商业活动不存在，风险还会广泛传播。忽略风险部分公司金融活动中常忽略风险，多因缺风控能力或意识弱，虽省成本却可能损长远价值。分散风险分散风险是持有多样低关联资产降风险的常用方法，仅能降低非系统风险，无法降低系统风险。风控受重视背景金融风险频发，金融风险管理受学术与实务界关注，主动风控被认为可提升公司价值、增大利得。风控的核心作用金融风险无法根本消除，可通过风控管理减少损失，还能帮机构稳现金流、降股价波动、保信誉。稳现金流的价值稳定的现金流不但可以保证公司在投资机会出现的时候顺利进行投资，而且能获得重要的竞争优势。金融风险管理：金融风险管理受关注金融风险管理

金融风险管理核心内涵金融风险管理是动态过程，旨在平衡风险与收益、创造价值，强调整体、面向未来的度量与管理。

金融风险管理步骤说明金融风险管理含识别、量化估计、分析、定策略、评估修正五步，且需动态调整。市场风险测度的VaR方法

市场风险基本定义指利率、汇率和股价等市场因素波动，给市场参与者资产头寸带来的风险。

传统风险测度局限资产期望收益率标准差、β系数可测度市场风险，但方法过于理论化、抽象。

VaR方法应用优势VaR是针对市场风险的测度方法，简洁直观，被实务界广泛应用。VaR方法理论基础VaR方法以金融和数理统计理论为基础，融合两类金融理论，难测黑天鹅等突发巨损VaR定义与表达式VaR即在险价值，指特定时期、给定置信区间下金融资产或组合的最大潜在损失，表达式为Prob(ΔP＞VaR)=1-α。VaR方法核心优势VaR方法可直观描述投资者特定时期内的市场风险，还能多维度度量、累积不同金融产品风险，适用范围广。VaR方法及其计算原理VaR的主要计算方法：正态分布法常用的VaR计算方法主要有正态分布法、历史模拟法和蒙特卡罗模拟法

正态分布法VaR计算逻辑借助标准正态分布置信水平与分位数对应关系，用公式VaR=W0×Zα×σ×Δt计算VaR

VaR核心参数说明VaR取决于置信水平和持有期，置信水平常选95%或99%，对应100天内超VaR损失天数为5天或1天。

正态分布法局限性假设若不成立，VaR计算存偏差致风险管理出问题；多风险因子时需处理多重正态分布，加大计算难度。VaR的主要计算方法：历史模拟法历史模拟法核心逻辑历史模拟法假定风险因子未来变化等同于过去，依其历史样本变化算VaR。VaR具体计算方式获取投资组合历史收益率并排序得损益分布，按给定置信水平对应分位数求VaR方法优劣势分析历史模拟法：优势为简单直观，无需分布假设与参数估计；缺点是依赖历史重现假设，对历史数据要求高。VaR的主要计算方法

蒙特卡罗模拟法蒙特卡罗模拟法：假设资产价格随机变动，构建收益率分布求VaR，适配多资产组合，无需大量历史数据，但计算复杂，随计算机应用获推广。核心技术篇Python编程与数据分析基础06

Python编程语言07

数据分析NumPy类库08

数据分析pandas类库09

数据分析Matplotlib类库10

数据分析sklearn及其学习库Python编程语言06【学习目标】（1）掌握Python程序设计的基本方法；（2）能够使用程序设计方法解决简单的问题【学习目标】：Python介绍Python基本定位Python是通用高级编程语言，流行度高、使用量增长快，可用于Web编程、数据分析，是机器学习通用语言。Python核心特性语法简单易上手，免费开源且跨平台，支持面向对象编程，拥有丰富标准库与第三方库，代码量少、开发效率高。Python扩展与应用代码可读性强易维护调试，可通过C/C++扩展提升执行效率，被广泛应用于各类程序开发。Web开发Python可以用于Web应用程序开发，如利用Django、Flask等框架进行开发。数据分析与可视化Python拥有丰富的数据分析库，如NumPy、pandas等，可用于数据分析和数据可视化。人工智能Python是人工智能领域主要编程语言之一，可借助TensorFlow、PyTorch等库开发人工智能模型。游戏开发Python可以用于游戏开发，如利用Pygame等库进行开发。系统管理Python可以用于系统管理和自动化脚本编写，如利用Ansible等工具进行自动化运维。【学习目标】：Python介绍【学习目标】：Python数据基础

数据类型基本概念是程序设计基本概念，涵盖可算术运算的整数、实数，以及用于显示的文本字符等类别。

数据存储核心逻辑计算机中数据需转二进制存储，不同类型数据占用空间、存储内容有差异，如整数存补码、字符存编码。

数据类型区分原因程序中需区分不同数据类型，这一要求由计算机的自身结构和存储机制所决定。【学习目标】：Python数据基础常量、变量和标识符

常量与变量定义常量是程序运行时值不变的量，如股票名称、代码；变量是值可变化的量，二者都可用标识符表示。

Python标识符规范标识符是程序元素名称，可由字母、数字、下画线组成，首字符不能是数字，严格区分大小写，不能与关键字重名。数值定义与分类在计算机系统中，参与数学运算的操作数统称数值；Python中数值分为整数、浮点数和复数，各有特性与转换方法。数学运算符说明Python包含+、-、*、/等基础数学运算符，还有+=、-=等复合数学运算符，各有运算规则与使用方式。特殊数值表示规则整数无位数限制，大数可通过科学记数法表示，复数可通过属性获取实虚部或用complex类创建。【学习目标】：Python数据基础数值类型和数学运算符【学习目标】：Python数据基础字符类型和字符运算符

Python字符串基础定义计算机中字符以1和0组合存储，Python统一称单个或多个字符为字符串，用str表示，可通过str()转换其他类型数据为字符串。

字符串编码解码规则Python3后字符统一用Unicode编码，len()查看时每个汉字占一个字符长度，可通过str.encode()编码为字节码，用bytes.decode()解码，需匹配对应编码格式。

字符串界定与转义Python字符串可放在单、双、三引号中，若有相同界定符可换界定符或用转义字符，加r可让\无转义作用，三引号支持多行格式。

字符串运算规则支持+和*运算，+需两端均为字符串，用于连接字符串，不满足交换律；*是整数与字符串运算，将字符串重复整数次，整数需大于0，为0则得空字符串。

字符串格式化方法可通过字符串的format()方法生成格式化字符串，用{}作占位符，可按顺序或索引匹配参数，还能通过控制符进行格式控制。【学习目标】：Python数据基础表达式和“=”运算

表达式基础定义表达式是计算机程序最小组成单位，由操作数和运算符构成，可被规约得具体值，还可通过括号改变运算优先级。赋值运算符解析“=”左端为变量，右端是值，多数语言中是将值存入变量存储单元，Python中是变量指向值的存储单元，作为其标签。Python赋值示例说明以a=3、b=a+2为例，展示Python中“=”的操作逻辑，先计算右端表达式，再为值分配存储单元，变量指向该单元。【学习目标】：Python数据基础格式控制和注释

代码缩进规则说明Python靠语句缩进区分层级，同一层级缩进需一致，PEP8规范用4个空格为1个缩进，勿混合空格与制表符。

语句换行规范Python语句不可随意强行换行，语法行过长时，可在上一行尾部加“\”作为分行符来分行显示。

代码注释方式Python用“#”标记单行注释，也可用无运算符的独立字符串作注释，常用三引号字符串作多行注释。程序交互基础说明程序执行中用户需与程序交互，基本输入设备为键盘，输出设备为计算机屏幕。print()输出函数用法可输出字符串、变量等内容，支持多值输出，通过sep、end参数控制格式，可用help(print)查看详情。input()输入函数用法接收用户输入，以字符串返回输入内容，执行时会等待输入，输入后按Enter确认，返回值需按需转换类型。type与eval函数说明type()用于查看变量类型，eval()可解析执行表达式字符串，但存在安全风险，不建议在安全要求高的环境使用。【学习目标】：Python数据基础输入和输入语句【学习目标】：Python程序结构

程序三类核心结构顺序结构为逐行执行基本语句；分支结构可依条件选择执行不同后续语句；循环结构可重复执行指定语句。

逻辑值与条件判断分支、循环处理均需判断条件，用True、False（首字母大写）表示条件是否满足，其他写法为普通标识符。

逻辑条件运算符号逻辑条件表达式构建时，常运用到比较运算符和逻辑运算符这两类运算符。【学习目标】：Python程序结构比较运算符

01比较运算符基础均为双目运算符，用于比较两个操作对象的值，运算结果为True或者False，可用来构建逻辑表达式。

02比较运算符详情包含>、>=、<、<=、==、!=、in、notin、is、isnot等，需注意==比较值，is比较是否为同一对象。【学习目标】：Python程序结构逻辑运算符

逻辑运算符基础包含and（与）、or（或）、not（非），非逻辑值参与运算时，数值非零即真、数据集非空即真。

逻辑与运算规则又称逻辑乘，仅两运算值均为True时结果为True，可看作乘法，运算数含0则结果为0，附实例说明。

逻辑或运算规则又称逻辑加，仅两运算值均为False时结果为False，仅运算值都为0时结果为0，附实例说明。Python程序执行方式Python程序文件为.py格式，在命令提示符窗口输入文件名.py按Enter，系统调用解释器执行文件中语句。顺序结构核心说明程序从第一行代码开始从上到下逐行执行，此为顺序执行，对应顺序结构，是基础程序控制结构。【学习目标】：Python程序结构顺序结构【学习目标】：Python程序结构分支结构

分支结构类型说明Python分支结构分单分支、双分支、多分支3种，分别通过if、if...else、if...elif...else实现不同条件下的语句执行。

单分支结构细节if后可跟逻辑值、表达式，非逻辑值按数值非零即真、数据集非空即真转换，行末带":"，可用pass占位，仅处理条件为True的情况。

双分支结构规则用if...else处理True和False两种情况，else后仅带":"不能跟条件，分别执行对应条件下的子语句。

多分支结构特点通过elif在if反条件域进一步判断，if、elif、else为逻辑整体，用于处理多个互斥条件，elif后带条件和":"。【学习目标】：Python程序结构循环结构循环结构基础说明Python程序默认顺序执行，需重复执行语句时要用到循环结构，包含for循环和while循环两种。for循环核心规则for循环以for、in为关键字，变量存放可迭代对象元素，子语句需缩进，枚举完所有元素后结束循环。for循环控制语句可使用break跳出最近一级循环，用continue结束本次循环，还支持else语句，正常结束循环时执行else子语句。while循环核心规则while循环次数由逻辑表达式确定，表达式为False时结束循环，同样可通过break语句终止循环。while循环else语句while循环支持else语句，逻辑表达式为False时执行else子语句，若因break结束循环则不执行该子语句。【学习目标】：Python函数与变量作用域

函数核心定义函数是将功能独立的一段代码组织起来并赋予独立名字，使用时通过函数名调用即可。

函数核心作用可降低程序复杂度，便于逻辑管理组织，实现代码复用，还能降低代码耦合度，减少相互依赖。

函数开发价值随着程序功能增加代码量增长，函数能有效降低复杂程序的整体开发难度。【学习目标】：Python函数与变量作用域函数的定义函数使用分定义、调用两步，定义要以":"启语句块，空函数可用pass占位避语法错。函数执行与传参逻辑调用函数时函数被执行，执行结果通过参数传递，经return语句返回，函数参数分五类，将逐一介绍。位置参数传参规则通过参数位置确定实参对形参的传递，调用时实参从左至右对应传递给形参，需匹配顺序。关键字参数使用说明调用时以“形参名=实参值”传递，无需考虑参数顺序，但实参与形参个数必须保持一致。默认值参数设定要点定义函数时形参可设默认值，调用时若有对应实参则用实参值，否则用默认值，右侧需均为默认值参数。不定个数参数类型个数不定位置参数加*，将多余位置实参存为元组；个数不定关键字参数加**，将多余关键字实参存为字典。【学习目标】：Python函数与变量作用域函数的参数【学习目标】：Python函数与变量作用域变量的作用域

变量作用域基础定义变量能被识别使用的范围即作用域，从生成到所在函数结束，分为全局、局部变量，全局变量作用域覆盖整个模块。

函数内变量读取规则函数内读取变量时，优先用同名局部变量，无局部变量则用全局变量，均无则报变量不存在错误。

函数内变量赋值规则函数内写变量时，存在同名局部变量则直接使用，不存在则创建新的局部变量，易出现创建前使用的错误。

全局变量函数内操作函数内需操作全局变量，需用global关键字声明，存在则直接使用，不存在则创建新的全局变量。【学习目标】：Python组合数据类型

组合数据类型分类Python的组合数据类型包含列表、元组、字典、集合，字符串是成员仅为字符的组合数据类型，此外还有基本数据类型。

数据类型可变特性Python数据类型分可变与不可变两类，不可变类型含数值型、元组、字符串，修改需建新变量；可变类型含列表、字典、集合，可增删改成员。【学习目标】：Python组合数据类型列表

01列表创建与索引创建空列表可用list()或[]，成员支持任意Python合法类型，可通过正、负索引及二级索引检索成员。

02列表基础操作可用len()获取列表长度，del()删除成员，+和*运算符可实现列表拼接与重复操作。

03列表切片规则可通过L[start:stop:step]切片创建子列表，参数可省略，step为负时反向切片，也能通过切片修改、增加成员。

04列表成员方法列表有增加、删除、排序等类别的成员方法，可实现追加、插入、移除、逆序、排序等多种操作。【学习目标】：Python组合数据类型元组

元组核心特性元组是成员不可变更的有序容器，类似轻量级列表，成员可为任意合法Python数据类型，仅含count()和index()两种成员方法。

元组创建方式可通过()创建空元组、单成员元组，单成员需加“,”，也可将列表等其他容器转换为元组，示例含多种创建格式。字典核心特性字典是无序的键值对结构，通过唯一不可变类型的键检索值，键需为可哈希的不可变数据类型。字典创建方法创建字典主要有3种方法，其中空字典可使用d={}和d=dict()这两种方式来创建。字典操作要点可通过[key]检索、修改或新增键值对，key不存在时检索会报错，用delD[key]可删除对应键值对。字典应用示例可利用字典统计列表中随机整数的出现次数，并将结果按照出现次数从高到低的顺序显示。【学习目标】：Python组合数据类型字典【学习目标】：Python组合数据类型集合

集合基本特性与创建集合是成员可改、不重复的无序容器，空集合用s=set()创建，非空集合可用s={1,2,'a'}创建，成员仅限不可变数据类型。

集合运算操作说明集合可进行并集、差集、交集、对称差集运算，示例代码为s1|s2、s1-s2、s1&s2、s1^s2，分别对应各类运算。

集合成员操作方法包含增加、更新、删除类方法，如add()增成员，update()更新为并集，pop()随机删成员，clear()清空所有成员。

集合运算与判断方法有difference()返回差集、issubset()判断子集等方法，可实现集合运算结果返回与集合间关系判断。【学习目标】：Python组合数据类型字符串

字符串核心特性字符串是成员不可变的有序字符容器，可通过索引检索字符、切片获取子串，还能用str(x)转换其他类型为字符串。

字符串应用示例以登录验证为例，密码不区分大小写，输入正确提示“登录成功”，错误3次则提示“登录失败”。

字符串常用方法字符串对象有诸多常用成员方法，涉及修改操作的方法均会返回新的字符串对象。数据分析NumPy类库07【学习目标】

多维数组概念认知深入理解多维数组的核心概念，建立对这类数据结构的基础认知。掌握多维数组的索引规则，熟练运用各类运算方法处理相关数据。

NumPy向量运算实操熟练借助多维数组方法及NumPy函数，独立完成向量运算相关实操任务。【学习目标】：创建多维数组

数组创建前提说明需以多维数组为操作对象，可新建或将列表、元组等其他类型数据转换为多维数组。数组创建方法列举多维数组创建方法主要有array()、arange()、linspace()、zeros()、ones()、eye()、empty()和diag()等。基础类型转换功能NumPy的array()函数可将数值、字符串、列表、元组、集合等Python数据类型转换成多维数组。数组类型指定规则转换时可用dtype参数指定成员类型，未指定则自动转为兼容所有数据的类型，且采用满足要求的最小化类型。多维数组转换示例可将Python列表转换成二维数组，还能转为三维数组，后者可作为实践练习题操作。【学习目标】：创建多维数组array()函数【学习目标】：创建多维数组arange()函数arange()参数特性类似Python的range()，包含start、stop、step参数，用法基本相同，但arange()参数可为浮点数，range()仅能为整数。arange()参数默认值start参数默认值为0，step参数默认值为1，arange()的step参数支持浮点数，可生成浮点型数组。【学习目标】：创建多维数组linspace()函数

linspace基础功能可创建数值均匀间隔的多维数组，前3个参数为start、stop、num，num默认值50，分别控制首尾与成员数。

endpoint参数规则该参数默认值为True，此时数组成员包含stop；值为False时则不包含，两种情况对应不同的数据间隔计算方式。

多维数组创建方法当start或（和）stop为元组时可创建二维或多维数组，可用axis参数设置数据存放轴，默认沿轴0存放。【学习目标】：创建多维数组其他函数

全值数组创建方法可使用np.ones()创建全1多维数组，用np.zeros()创建全0多维数组，二者参数为数组shape属性值，用法一致。

特殊数组创建说明np.empty()创建值不确定的多维数组，参数与ones()一致，值为内存随机值；np.eye()用于创建指定阶数的主对角线为1的方阵。蒙特卡罗法及随机数蒙特卡罗法是金融数据分析常用方法，通过建模、生成随机数、计算机抽样实现，random模块可生成对应随机数，后续案例也用该模块。随机数组生成示例可生成[0,1)区间平均分布的3×4二维随机数组，数据量少均值与0.5误差大，数据量增加会趋向理论值0.5。正态分布数组创建使用randn()可创建服从标准正态分布的数据，NumPy的random模块还有多种常用函数。【学习目标】：创建多维数组random模块【学习目标】：数组成员操作

数组存储特性ndarray将数据与元数据分开存放，数据存于固定大小连续单元，各单元存储大小相同，可不改存储任意调整数组形状。数组成员操作定义对多维数组的形状改变、数据切片或索引统称为数组成员操作，这类操作不会改变数组的连续物理存储结构。【学习目标】：数组成员操作数组变形

01多维数组本质与变形多维数组数据存储在连续物理区域，本质是一维线性结构，处理时常用二维、三维结构，这类逻辑结构变化为数组变形。

02数组结构修改方法可通过直接修改shape属性、调用reshape()方法修改数组结构，ravel()、flatten()可将多维数组转一维，flat()返回可枚举遍历的对象。

03ravel()存储遍历规则使用ravel()拉伸多维数组为一维时，数组数据默认采用先行后列的存储模式进行转换。【学习目标】：数组成员操作数组索引

基本索引方法说明多维数组单成员索引可分层连写方括号从轴0到轴n逐步索引，也可将各维度索引值用逗号隔开放一个方括号内。全索引与省略规则未给出索引值的轴为全索引，全索引轴在最右侧可省略逗号，否则用“:”，连续多省略轴非最右可用“…”代替。特殊索引方式介绍可用布尔数组索引，其长度需与被索引轴长度一致，也可用整数数组做花式索引，各轴索引序列长度需相同或为1。where()函数索引应用np.where()可依condition返回对应位置值，无x、y时返回True成员索引元组，可作花式索引参数，一维场景等效列表推导式但返回数组。【学习目标】：数组成员操作数组切片

多维数组索引方式类似Python列表，可通过切片获取子集，也能以组合索引操作成员，支持将多[]合并为单[]，各维度用“,”分隔。

切片参数规则说明采用“start:stop:step”格式切片，start含对应值默认0，stop不含对应值不可省略，step正负决定切取方向，默认值为1。

多维切片结果特性单轴切片时，其他轴用单索引、类数组索引或切片，均截取数组区域，操作结果为原数组视图，修改会同步原数组。【学习目标】：多维数组运算多维数组的运算指的是数组中成员的运算。本节主要介绍多维数组运算的规律和方法【学习目标】：多维数组运算算术运算

单操作数数组运算对多维数组每个成员做单操作数运算，如负号运算，为每个元素加负号，结果是填充运算结果的新数组。

同形数组算术运算两个形状相同的多维数组运算时，对应位置元素运算，结果存对应位置，构成同形状的新数组。

复合运算符使用规则类似-+、*+这类复合运算符用于修改操作数，需数组成员类型精度高于参与运算的变（常）量精度。

运算类型转换规则Python数值运算结果会向能保存结果精度的类型转换，复合运算若原数组精度不足会出现运算异常。

数组矩阵乘法实现数学上的矩阵乘法运算，在Python中可以使用“@”或矩阵的dot()成员方法来实现。【学习目标】：多维数组运算数组的广播

数组运算基础规则同形状数组直接对应位置运算；形状不同时，满足条件可通过广播复制数据构造同形状数组再运算。数组广播条件说明维度不同时在小数组左侧加1维对齐；某维度一为1一大于1时，复制维度为1的数据对齐；对应维度既无一为1也不相等则运算报错。广播结果与操作示例结果数组维度与最大维度操作数一致，各维长度取操作数对应维度最大值；还举例不同形状数组的广播运算与调整方法。通用函数多维数组通用函数：执行元素级运算，返回新数组，分接收一个参数的一元、两个的二元。【学习目标】：多维数组运算数据分析pandas类库08【学习目标】

数据基础概念认知理解pandas数据类型和结构的基本概念，搭建学习的理论基础。

核心对象操作掌握掌握Series对象和DataFrame对象的基本操作方法，熟悉核心工具用法。

数据处理方法运用熟练使用pandas的相关方法，完成各类数据处理操作任务。pandas与NumPy关联pandas封装诸多NumPy模块，其对象可看作数组容器，底层为多维数组，还会扩展NumPy类型系统，支持自定义数组。本节核心学习内容主要围绕pandas的数据类型、数据结构以及数据的获取方法展开讨论学习。【学习目标】：pandas数据【学习目标】：pandas数据数据类型

数据类型转换要点pandas兼容NumPy数据类型，转pandas类型时通常能自动推断，也可显式指定dtypes参数转换类型。

数据类型查看与汇总可通过pandas对象的dtypes属性查看类型，pandas含object、int64、bool等多种数据类型。【学习目标】：pandas数据数据结构

01核心数据结构介绍pandas有Series和DataFrame两类核心数据结构，所有操作基于其对象，Series是列，DataFrame是由Series组成的表对象，对象值对应行、列索引。

02对象创建方式说明可从Python对象、NumPy数组或文件导入创建，Series类似有序字典，DataFrame可由二维数组、特定字典或Series字典转换生成。

03索引设置与修改创建时未指定index则默认0开始整数序列，DataFrame可通过index和columns参数设置行列索引，也可直接修改对象的index、columns属性。数据获取【学习目标】：pandas数据【学习目标】：pandas数据小节介绍了pandas对象的动态创建方式，在实际场景下，用来分析的数据可能是保存在其他数据源（如数据库或数据文件）中的数据，Python为这些数据源的读取提供了丰富的接口函数。本小节主要介绍如何从数据文件中读取数据，以创建pandas对象。pandas支持读取20多种格式的数据源，读取的方法以“read_*”开头命名，多数方法的参数相似。金融数据文件多为.csv、.pickle、.json、.xml等格式，对于存放在数据库中的数据，pandas也支持用SQL语句查询数据库，并将查询结果存储为DataFrame对象。本小节以read_csv()方法为例介绍读取.csv文件，并将数据存储为DataFrame对象的方法【学习目标】：pandas数据

文件读取方法说明可通过help(pd.read_csv)查看参数详情，多数参数用默认值即可，read_csv可导入.csv文件为DataFrame，还介绍了read_excel、pd.read_sql的参数与用法。

文件写入方法说明可使用df.to_csv、df.to_excel、df.to_sql分别将数据写入.csv、Excel文件或数据库表，pd.read_excel等需依赖第三方库。【学习目标】：数据处理

数据预处理概述数据预处理是数据分析前的处理环节，含检查、清洗、集成、规约、变换等，可提升数据质量，适配学习模型，提高分析质量。

Pandas预处理方法介绍利用pandas进行数据检查和选择、清洗、集成、分组变换、统计的常用操作方法。

Sklearn预处理说明sklearn也有数据变换、规约等预处理方法，其使用详见第10章相关内容。数据检查方法说明可通过head()、info()、describe()等方法了解数据列、缺失值、统计信息等，另有多种检查方法及对应说明。数据选择操作要点可通过iloc、loc等方法按位置或索引选择数据，也可按条件筛选，能得到子Series或子DataFrame对象。【学习目标】：数据处理数据检查和选择【学习目标】：数据处理数据清洗

数据质量核心作用数据质量对数据分析结果有关键影响，无高质量数据难建高质量学习模型，甚至导致模型无法工作，如回归分析模型变量不能有缺失值。

缺失值处理实操以泰坦