本书内容主要包括： ①金融市场环境； ②Python在金融资产时间价值中的应用； ③Python在金融投资收益与风险中的应用； ④Python在金融资产组合均值方差模型中的应用； ⑤Python在存在无风险资产的均值方差模型中的应用； ⑥Python在资本资产定价模型中的应用； ⑦Python在指数模型中的应用；⑧Python在套利定价理论中的应用； ⑨有效市场假说； ⑩证券收益的实证依据；Python在固定收益证券中的应用； Python在权益类证券中的应用； 期权合约及其交易策略； Python在BlackScholes期权定价中的应用； Python在二项式期权定价中的应用； Python在期货合约定价、套期保值中的应用；投资组合管理与策略。本书最后提供了应用Python的两个附录。本书紧跟数字经济与财经数据科学时代潮流， 内容新颖、全面， 实用性强， 集理论、方法、应用于一体， 可作为投资学、金融学、保险学、经济学、财政学、财务管理、统计学、数量经济学等相关专业的本科生与研究生教材或教学参考用书。
本书遵循教指委相关指导文件和高等院校学生学习规律编写而成。践行四新理念，融入思政元素，注重理论与实践相结合。
前 言当前,数据已成为与土地、资本、劳动力同等重要的生产要素。发展好大数据产业,是发挥我国海量数据规模和丰富应用场景优势、激活数据要素潜能的时代要求,是加快经济发展变革、构建现代化产业体系的必然选择。据统计,2022年我国大数据产业规模达1.57万亿元,同比增长18%,成为推动数字经济发展的重要力量,2023年10月国家发展和改革委员会成立了国家数据局。党的二十大报告擘画了未来我国经济和社会发展前进的方向,凸显了我国高质量发展的要求和趋势,为我国数字经济发展指明了方向。数字经济是构建现代化经济体系的重要引擎,未来数字经济的重要发展方向是实现数字经济助力实体经济发展。发展数字经济,能够推动5G 网络、工业互联网、大数据、人工智能、基础软件等数字产业发展。数字技术发展又能进一步推动数实融合,通过运用数字技术对传统产业进行全方位、全链条改造,可以有效提高全要素生产率,促进传统产业数字化、网络化、智能化发展。发展数字经济,促进数字经济和实体经济深度融合,打造具有国际竞争力的数字产业集群,将是未来数字经济发展的着力点。数字经济与财经数据科学的高速发展,推动金融投资学课程教学改革进入了一个新的阶段。金融财务理论一般分为三大领域:①金融市场与金融机构,主要研究货币市场、资本市场、衍生市场、外汇市场、利率、汇率、中央银行、商业银行等内容;②公司金融财务,主要研究现金流与现值、净现值准则下的项目投资决策、资本市场的风险与回报、资本结构、股利政策、期权在企业中的应用、运营资本管理、公司并购与重组、公司财务预警等内容;③金融投资学,主要研究资本市场中的资产配置、投资组合、资本资产定价、套利定价、固定收益证券定价、权益证券定价、衍生证券定价、资产组合管理等内容。这三部分相互联系,不能截然分开。本书遵循兹维·博迪的投资学教材内容体系,向读者介绍了金融投资学中的资产配置、风险管理、资产定价等相关投资理论、方法及Python应用。目前我国金融学、财务管理、会计学等学科的研究和教学存在一些不足的地方。国内关于金融投资、财务决策方面的教材大多属于文科范围,以定性描述为主,缺少理论分析、模型的建立和定量分析,难以适应与国际接轨以及当前我国金融学、会计学、统计学、工商管理等专业的研究与教学。本书在现代投资理论的基础上,在Python环境下试图建立各种投资学模型,以供对投资学研究和实验实践教学感兴趣的读者参考。本书主要面向投资学、金融工程、金融学、金融专业硕士、经济学、财务管理、统计学、数量经济学、管理科学与工程、金融数学等专业的本科高年级学生与研究生。本书是2020年国家一流本科投资学专业建设点项目、2021年广东省一流本科投资学课程建设项目、2022年广东财经大学本科生教材建设项目、2022年广东财经大学投资学研究生教材建设项目、2022年广东省研究生教育创新计划项目(量化投资案例库建设)、广东省重建设学科科研能力提升项目2024ZDJS113、广州华商学院应用型示范专业———金融科技专业建设项目HS2024SFZY08、广州华商学院金融科技专业核心课程教研室建设项目HS2024ZLGC43等阶段性成果。本书配有数字文件、教学课件、教学大纲、教学进度表、案例分析等资源,读者可通过机工教育服务网(www.cmpedu.com)自行下载。作 者2024年10月于广州
高等院校教师
目 录前言第1 章 金融市场环境 1.1 国内外金融学发展历史/0011.2 金融市场/0031.3 金融机构/0041.4 金融产品或工具/006练习题/008第2 章 Python 在金融资产时间价值中的应用 2.1 Python计算单利计息和复利计息/0092.2 Python计算多期现金流复利终值和现值/015练习题/017第3 章 Python 在金融投资收益与风险中的应用 3.1 持有期收益率/0183.2 金融资产的期望收益率(期望) /0193.3 金融资产的风险(方差或标准差) /0203.4 Python计算期望和方差的统计估计量/0213.5 Python计算金融资产之间的协方差与相关系数/0233.6 Python计算金融资产组合的期望收益和风险/026练习题/029第4 章 Python 在金融资产组合均值方差模型中的应用 4.1 金融资产组合的可行集/0314.2 有效边界与有效组合/0324.3 Python应用于标准均值方差模型/0334.4 两基金分离定理/0384.5 Python绘制资产组合的有效边界/0394.6 Python计算Markowitz最优资产组合/042练习题/056第5 章 Python 在存在无风险资产的均值方差模型中的应用 5.1 Python应用于存在无风险资产的均值方差模型/0575.2 无风险资产对最小方差组合的影响/0595.3 Python应用于存在无风险资产的两基金分离定理/0615.4 预期收益率与贝塔关系式/0625.5 Python计算一个无风险资产和两个风险资产的组合/0635.6 Python应用于默顿定理/0655.7 Python应用于布莱克-利特曼(Black-Litterman)模型/067练习题/068第6 章 Python 在资本资产定价模型中的应用 6.1 资本资产定价模型假设/0696.2 Python应用于资本市场线/0696.3 Python应用于证券市场线/0726.4 Python应用于价格型资本资产定价模型/0746.5 Python应用于资本资产定价模型检验/075练习题/079第7 章 Python 在指数模型中的应用 7.1 单指数模型/0807.2 指数模型与分散化/0837.3 Python应用于指数模型的证券特征线估计/084练习题/086第8 章 Python 在套利定价理论中的应用 8.1 套利资产组合/0878.2 单因子套利定价线/0898.3 套利定价的多因子模型/0928.4 APT 与CAPM 的一致性/0938.5 APT 和CAPM 的联系与区别/0948.6 关于模型的检验问题/0958.7 Python在三因素套利定价模型的滚动回归中的应用/096练习题/101第9 章 有效市场假说 9.1 有效市场描述/1039.2 有效市场的三种形式/1039.3 异常现象/1059.4 有效市场实证研究的证据/1069.5 弱式有效市场的检验/1089.6 有效市场对投资者的启示/109练习题/109第10 章 证券收益的实证依据 10.1 资本资产定价模型CAPM 的实证模型/11010.2 上海A 股市场Carhart四因素模型的反转与动量效应研究/112练习题/123第11 章 Python 在固定收益证券中的应用 11.1 债券的定义与分类/12511.2 Python计算附息债券的价格/12811.3 Python计算零息债券的价格/13011.4 债券的到期收益率/13111.5 Python计算债券的赎回收益率/13211.6 Python应用于利率期限结构/13311.7 Python应用于债券组合管理/140练习题/151第12 章 Python 在权益类证券中的应用 12.1 Python应用于股息折现模型/15212.2 市盈率/15712.3 现金流定价/16012.4 证券分析/162练习题/163第13 章 期权合约及其交易策略 13.1 期权的概念与分类/16513.2 期权价格/16713.3 影响期权价格的因素/16813.4 到期期权定价/16913.5 到期期权的盈亏/17013.6 期权交易策略/171练习题/173第14 章 Python 在Black-Scholes 期权定价中的应用 14.1 Black-Scholes期权定价公式的推导/17414.2 Python应用于Black-Scholes期权定价模型/17914.3 Python应用于红利对欧式期权价格的影响/18114.4 Python应用于风险对冲/18314.5 Python应用于计算隐含波动率/187练习题/188第15 章 Python 在二项式期权定价中的应用 15.1 单期的二项式期权定价模型/18915.2 两期与多期的二项式看涨期权定价/19215.3 二项式看跌期权定价与平价原理/19415.4 二项式法的解析式与计算步骤/19515.5 Python计算二项式法的无收益资产欧式期权定价/19615.6 Python计算二项式法的无收益资产美式期权定价/19915.7 Python计算二项式法的支付连续红利率美式期权定价/20115.8 Python应用于二项式期权定价模型进行项目投资决策/203练习题/205第16 章 Python 在期货合约定价、套期保值中的应用 16.1 期货合约的概念及要素/20616.2 期货合约交易制度/20716.3 期货合约的类型/20916.4 Python应用于期货合约定价/21216.5 期货合约的套期保值/21616.6 期货合约的套期保值计算方法/22016.7 Python应用于最优套期保值策略/222练习题/223第17 章 投资组合管理与策略 17.1 投资组合绩效评价/22517.2 单因素整体绩效评价模型/22717.3 选股和择时能力/23117.4 投资组合策略/23617.5 积极投资组合管理/23917.6 投资组合管理步骤和投资政策陈述/24217.7 T 先生的战略性资产配置/245练习题/250附录 附录A 金融投资学的Python工作环境/251A.1 下载安装Python可执行文件/251A.2 Anaconda的下载/252A.3 Anaconda的安装/253A.4 Python的启动和退出/255A.5 Python数据分析程序包/255A.6 Python数据分析快速入门/256附录B Python基础知识与编程/262B.1 Python基础知识/262B.2 Python容器/263B.3 Python函数/268B.4 Python的条件分支与循环/269B.5 Python的类与对象/271练习题/272参考文献
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