python金融案例
『壹』 python 金融: TuShare API 獲取股票數據 (1)
歡迎來到多多教Python金融專欄，這是一檔專為金融專業人士與自由交易投資者准備的節目。我作為一名具有五年量化交易經驗的量化交易員，將在這里分享我在研究過程中運用到的Python技巧與實用案例。本欄目旨在深度探討金融領域的Python應用，期待與同行共同進步。如有Python基礎不足的情況，建議先查看本系列的基礎功教程。
近期，一位健身房裡的量化高手推薦了一款名為TuShare的Python庫，我立即深入研究並注冊了社區會員。通過簡單的API調用，我對其功能印象深刻，決定將它作為金融專欄的首篇主題，以表達對開源社區的支持。以下內容將引導您如何通過Python的TuShare庫獲取股票數據。
以下是獲取股票數據的教程步驟：
安裝TuShare庫
首先，訪問TuShare官網，進入平台介紹並點擊下載安裝。根據指示，使用"pip"工具在終端安裝TuShare庫。如果您已經安裝了Anaconda和PyCharm，可以通過這些軟體來安裝。接下來，我們將分別介紹如何在終端、PyCharm及Anaconda中配置TuShare。
終端內使用pip安裝TuShare
通過pip安裝庫是Python軟體包管理的便捷方式。首先，打開終端並輸入「which pip3.7」以確認pip3.7的安裝路徑。這里的例子使用pip3.7，對應Python 3.7版本。您可能需要安裝其他4個依賴庫（如Pandas等），它們在其他教程中有詳細說明。
PyCharm中安裝TuShare
如果已在PyCharm中安裝了庫，可直接在Preferences中打開Project Interpreter界面，搜索並安裝lxml、pandas、requests、BeautifulSoup4和tushare。注意選擇官方版本以確保兼容性。
在Anaconda環境中安裝TuShare
雖然PyCharm是基於pip的庫管理系統，但Anaconda有自己的環境管理機制。在Anaconda的環境中安裝TuShare，您需要切換到特定的虛擬環境並使用終端內的pip進行安裝。
嘗試調用TuShare庫
在完成上述步驟後，您將能夠使用Python調用TuShare庫。在Python環境中嘗試調用並列印庫版本，確保安裝成功。
接下來的教程將深入探討如何驗證股票數據、進行數據清洗以及利用TuShare庫的API功能。如遇到問題，建議查閱相關教程或在留言區提問。同時，您還可以參考以下鏈接獲取安裝指南和解決方案：
- Windows下安裝Anaconda的教程
- 終端內pip安裝失敗時的解決方案
希望這些內容能夠幫助您順利開始使用TuShare庫，探索Python在金融領域的應用潛力。期待與您在金融研究的道路上共同成長。
『貳』 python金融衍生品定價系列之三——希臘字母計算及python實現
導語：在金融衍生品領域，期權定價涉及多種影響因素，如標的資產價格、波動率、到期時間及無風險利率等。相較於期貨，期權定價的復雜性在於其非線性特性，導致實踐中需要分析期權價值對這些因素的敏感性。本文旨在深入探討期權希臘字母的計算方法及其Python實現，旨在為讀者提供一個全面理解期權定價過程的指南。
一、希臘字母含義介紹
期權希臘字母是用於衡量期權價值對基礎資產價格、波動率、到期時間及無風險利率等變化敏感性的術語。其中，rho的計算需特別注意其正負值變化，取決於市場情況。《期權波動率與定價》一書中的分析深入且詳細，推薦給有興趣的讀者深入學習。
二、希臘字母計算公式
希臘字母的計算可以分為解析解和差分計算兩種方式。解析解通常提供最准確且快速的計算結果，而差分計算則在沒有解析解的情況下，通過定義敏感度的近似值實現。
廣義BSM公式的回顧與Delta計算公式推導
在理解期權定價模型後，計算希臘字母的過程變得相對清晰。以看漲期權為例，通過分析BSM公式，可以推導出Delta的計算公式。在計算過程中，需考慮到復合函數的求導和概率密度函數的作用。此外，Delta與d1和d2的關系揭示了其與基礎資產價格的直接關聯。
廣義BSM的希臘字母計算公式匯總
除Delta外，其他希臘字母的計算同樣遵循相似的邏輯，主要涉及對BSM公式的微分操作。結果匯總方便讀者在各種期權類型中快速查找所需希臘字母的計算公式。
差分計算方式的介紹
當沒有解析解時，差分法成為一種有效的計算手段。通過蒙特卡洛模擬或有限差分等技術，可以近似計算希臘字母的值。這種方法基於敏感度定義，通過比較期權價格在基礎資產價格微小變化前後的差異，計算出希臘字母的近似值。
三、希臘字母計算的Python實現
解析解下的Python實現提供了對希臘字母計算的直觀理解，而差分方式的實現則體現了對復雜場景的適應性。通過Python腳本的編寫，可以輕松實現希臘字母的計算，為金融衍生品定價提供強大工具。
解析解下的Python實現示例
代碼示例展示了如何使用Python計算希臘字母，包括Delta、Vega、Theta、Rho等。通過定義相應的函數，可以實現對BSM公式的解析求解。
牛頓法求解隱含波動率的Python實現
牛頓法作為求解隱含波動率的一種高效方法，其Python實現展示了在已知Vega的情況下，如何通過迭代過程逼近隱含波動率值。代碼示例進一步驗證了演算法的有效性和實用性。
四、結論與展望
本文通過深入解析期權希臘字母的計算方法及其Python實現，旨在為金融衍生品定價提供理論與實踐相結合的指導。通過解析解和差分計算方式的介紹，讀者可以更好地理解期權定價的復雜性及其實現細節。未來計劃繼續深入探討二叉樹模型定價，期待與讀者共同探索更多金融衍生品定價領域的奧秘。
往期回顧：
python金融衍生品定價系列之一——布朗運動與伊藤公式
python金融衍生品定價系列之二——BSM公式
『叄』 第1章 為什麼將Python用於金融
Python在金融中的應用
在過去的十年裡，隨著自動化技術的出現，科技最終成為傑出的金融機構，銀行，保險和投資公司，股票交易公司，對沖基金，券商等公司的一部分。根據2013年的Crosman 報告，與2013年相比，銀行和金融公司2014年在科技上的花費要高出4.2%。預計在2020年，一年的金融服務的技術成本將達到5億美元。正值系統需要維護和不斷升級的時候，一些著名的銀行僱傭一些開發者是很正常的事情。那麼Python用在哪裡呢?
Python的語法很容易實現那些金融演算法和數學計算，每個數學語句都能轉變成一行Python代碼，每行允許超過十萬的計算量。
沒有其他語言能像Python這樣適用於數學，Python精通於計算，以及數學和科學中的排列組合問題。Python的第二個特性是表示數字，序列和演算法。比如SciPy庫，很適合用來做技術領域和科學領域的計算，SicPy庫被很多工程師，科學家和分析人員使用。NumPy，也是Python的一個擴展，它可以很好地處理數學函數，數組和矩陣。同時，Python也支持嚴格的編碼模式，因此，使它成為一個平衡的選擇，或者說方法。
使用更少的人達到相同的結果以及實現其他編程語言不能實現的事，是Python首要的優點。Python語法的精確和簡潔，以及它大量寶貴的第三方工具使它成為處理金融行業的錯綜復雜的事務的唯一可靠的選擇。
Cititec(英格蘭倫敦的職業介紹所)的技術招聘經理Stephen Grant說：跨市場風險管理和交易系統都在使用Python(有時會混合使用c++)，很多銀行從建立銀行的前端到資產風險系統都會選擇使用Python。使用Python的金融公司包括荷蘭銀行，德國證券交易所集團，Bellco信用社，摩根大通以及阿爾蒂斯投資管理。