python金融案例
‘壹’ python 金融: TuShare API 获取股票数据 (1)
欢迎来到多多教Python金融专栏，这是一档专为金融专业人士与自由交易投资者准备的节目。我作为一名具有五年量化交易经验的量化交易员，将在这里分享我在研究过程中运用到的Python技巧与实用案例。本栏目旨在深度探讨金融领域的Python应用，期待与同行共同进步。如有Python基础不足的情况，建议先查看本系列的基础功教程。
近期，一位健身房里的量化高手推荐了一款名为TuShare的Python库，我立即深入研究并注册了社区会员。通过简单的API调用，我对其功能印象深刻，决定将它作为金融专栏的首篇主题，以表达对开源社区的支持。以下内容将引导您如何通过Python的TuShare库获取股票数据。
以下是获取股票数据的教程步骤：
安装TuShare库
首先，访问TuShare官网，进入平台介绍并点击下载安装。根据指示，使用"pip"工具在终端安装TuShare库。如果您已经安装了Anaconda和PyCharm，可以通过这些软件来安装。接下来，我们将分别介绍如何在终端、PyCharm及Anaconda中配置TuShare。
终端内使用pip安装TuShare
通过pip安装库是Python软件包管理的便捷方式。首先，打开终端并输入“which pip3.7”以确认pip3.7的安装路径。这里的例子使用pip3.7，对应Python 3.7版本。您可能需要安装其他4个依赖库（如Pandas等），它们在其他教程中有详细说明。
PyCharm中安装TuShare
如果已在PyCharm中安装了库，可直接在Preferences中打开Project Interpreter界面，搜索并安装lxml、pandas、requests、BeautifulSoup4和tushare。注意选择官方版本以确保兼容性。
在Anaconda环境中安装TuShare
虽然PyCharm是基于pip的库管理系统，但Anaconda有自己的环境管理机制。在Anaconda的环境中安装TuShare，您需要切换到特定的虚拟环境并使用终端内的pip进行安装。
尝试调用TuShare库
在完成上述步骤后，您将能够使用Python调用TuShare库。在Python环境中尝试调用并打印库版本，确保安装成功。
接下来的教程将深入探讨如何验证股票数据、进行数据清洗以及利用TuShare库的API功能。如遇到问题，建议查阅相关教程或在留言区提问。同时，您还可以参考以下链接获取安装指南和解决方案：
- Windows下安装Anaconda的教程
- 终端内pip安装失败时的解决方案
希望这些内容能够帮助您顺利开始使用TuShare库，探索Python在金融领域的应用潜力。期待与您在金融研究的道路上共同成长。
‘贰’ python金融衍生品定价系列之三——希腊字母计算及python实现
导语：在金融衍生品领域，期权定价涉及多种影响因素，如标的资产价格、波动率、到期时间及无风险利率等。相较于期货，期权定价的复杂性在于其非线性特性，导致实践中需要分析期权价值对这些因素的敏感性。本文旨在深入探讨期权希腊字母的计算方法及其Python实现，旨在为读者提供一个全面理解期权定价过程的指南。
一、希腊字母含义介绍
期权希腊字母是用于衡量期权价值对基础资产价格、波动率、到期时间及无风险利率等变化敏感性的术语。其中，rho的计算需特别注意其正负值变化，取决于市场情况。《期权波动率与定价》一书中的分析深入且详细，推荐给有兴趣的读者深入学习。
二、希腊字母计算公式
希腊字母的计算可以分为解析解和差分计算两种方式。解析解通常提供最准确且快速的计算结果，而差分计算则在没有解析解的情况下，通过定义敏感度的近似值实现。
广义BSM公式的回顾与Delta计算公式推导
在理解期权定价模型后，计算希腊字母的过程变得相对清晰。以看涨期权为例，通过分析BSM公式，可以推导出Delta的计算公式。在计算过程中，需考虑到复合函数的求导和概率密度函数的作用。此外，Delta与d1和d2的关系揭示了其与基础资产价格的直接关联。
广义BSM的希腊字母计算公式汇总
除Delta外，其他希腊字母的计算同样遵循相似的逻辑，主要涉及对BSM公式的微分操作。结果汇总方便读者在各种期权类型中快速查找所需希腊字母的计算公式。
差分计算方式的介绍
当没有解析解时，差分法成为一种有效的计算手段。通过蒙特卡洛模拟或有限差分等技术，可以近似计算希腊字母的值。这种方法基于敏感度定义，通过比较期权价格在基础资产价格微小变化前后的差异，计算出希腊字母的近似值。
三、希腊字母计算的Python实现
解析解下的Python实现提供了对希腊字母计算的直观理解，而差分方式的实现则体现了对复杂场景的适应性。通过Python脚本的编写，可以轻松实现希腊字母的计算，为金融衍生品定价提供强大工具。
解析解下的Python实现示例
代码示例展示了如何使用Python计算希腊字母，包括Delta、Vega、Theta、Rho等。通过定义相应的函数，可以实现对BSM公式的解析求解。
牛顿法求解隐含波动率的Python实现
牛顿法作为求解隐含波动率的一种高效方法，其Python实现展示了在已知Vega的情况下，如何通过迭代过程逼近隐含波动率值。代码示例进一步验证了算法的有效性和实用性。
四、结论与展望
本文通过深入解析期权希腊字母的计算方法及其Python实现，旨在为金融衍生品定价提供理论与实践相结合的指导。通过解析解和差分计算方式的介绍，读者可以更好地理解期权定价的复杂性及其实现细节。未来计划继续深入探讨二叉树模型定价，期待与读者共同探索更多金融衍生品定价领域的奥秘。
往期回顾：
python金融衍生品定价系列之一——布朗运动与伊藤公式
python金融衍生品定价系列之二——BSM公式
‘叁’ 第1章 为什么将Python用于金融
Python在金融中的应用
在过去的十年里，随着自动化技术的出现，科技最终成为杰出的金融机构，银行，保险和投资公司，股票交易公司，对冲基金，券商等公司的一部分。根据2013年的Crosman 报告，与2013年相比，银行和金融公司2014年在科技上的花费要高出4.2%。预计在2020年，一年的金融服务的技术成本将达到5亿美元。正值系统需要维护和不断升级的时候，一些着名的银行雇佣一些开发者是很正常的事情。那么Python用在哪里呢?
Python的语法很容易实现那些金融算法和数学计算，每个数学语句都能转变成一行Python代码，每行允许超过十万的计算量。
没有其他语言能像Python这样适用于数学，Python精通于计算，以及数学和科学中的排列组合问题。Python的第二个特性是表示数字，序列和算法。比如SciPy库，很适合用来做技术领域和科学领域的计算，SicPy库被很多工程师，科学家和分析人员使用。NumPy，也是Python的一个扩展，它可以很好地处理数学函数，数组和矩阵。同时，Python也支持严格的编码模式，因此，使它成为一个平衡的选择，或者说方法。
使用更少的人达到相同的结果以及实现其他编程语言不能实现的事，是Python首要的优点。Python语法的精确和简洁，以及它大量宝贵的第三方工具使它成为处理金融行业的错综复杂的事务的唯一可靠的选择。
Cititec(英格兰伦敦的职业介绍所)的技术招聘经理Stephen Grant说：跨市场风险管理和交易系统都在使用Python(有时会混合使用c++)，很多银行从建立银行的前端到资产风险系统都会选择使用Python。使用Python的金融公司包括荷兰银行，德国证券交易所集团，Bellco信用社，摩根大通以及阿尔蒂斯投资管理。