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●●前言FOREWORD量化金融以数据为基础，以统计和优化等数学模型为核心，结合现代金融理论（金融市场及机构、学、金融工程等)，在各类金融机构以及监管部门中都有广泛的应用。其中量化金融起源于组合理论，随着管理技术、计算机技术的发展以及金融市场的逐步成熟，量化金融得到了迅速发展。在目前国际国内经济大背景下以及中国股市、期货市场形态多变的环境下，量化金融应如何调整策略以适应新的环境？量化金融该如何在期货市场持续发展？如何在中国的市场环境中开展量化金融与对冲基金业务？这些问题值得我们深思，更亟须学者们进行深入研究，为中国量化金融发展指明方向。本书的构思正是在这样背景下形成的。随着信息科技的普及、金融计量方法的蓬勃发展以及金融衍生工具的多样化，金融科技与量化金融正在快速发展，掀起了一股热潮，金融市场特别是基金和证券行业对金融科技与量化金融人才的需求逐年攀升，但在金融市场上这方面的金融科技人才却十分匮乏。目前国内“量化金融”（也称“量化”）这门新兴交叉学科缺乏相应的教学辅导资料，而且许多高等学校对这门学科的建设缺乏经验，甚至在国内高等教育领域是一个空白。鉴于此，作者依据金融科技与量化金融专业创新型人才培养的知识结构要求编写了这本量化金融书籍。本书以优矿量化金融平台为基础，利用我国的实际数据给出金融方法与策略的Python应用，具有很高的实用价值。需要说明的是：本书少部分章节的代码在Python2.7环境中调试通过（如第20章；第2章可在IPython环境中运行，也可在优矿平台环境中运行)，大部分章节的代码都在优矿平台环境中调试通过。本书侧重于实际应用，实例丰富且通俗易懂，重点介绍了量化金融中的Python应用。本书内容安排如下：第1章介绍量化金融平台与Python工作环境；第2章介绍Python基础知识与编程基础；第3章介绍NumPy在量化金融分析中的应用；第4章介绍SciPy在量化金融分析中的应用；第5章介绍Pandas的基本数据结构；第6章介绍Pandas在金融数据处理中的应用；第7章介绍金融时间序列分析及其Python应用；第8章介绍中国股市分析及其Python应用；第9章介绍机器学习神经网络算法及其Python应用；第10章介绍机器学习支持向量机SVM及其Python应用；第11章介绍欧式期权定价的Python应用；第I2章介绍函数插值的Python应用；第I3章介绍期权定价二叉树算法的Python应用；第14章介绍偏微分方程显式差分法的Python应用；第15章介绍偏微分方程隐式差分法的Python应用；第16章介绍Black-Scholes偏微分方程隐含差分法的Python应用；第17章介绍优矿平台的量化金融的基本知识；第18章介绍Alpha对冲模型的Python应用；第l9章介绍Signal框架下的Alpha量化金融策略的Python应用；第20章介绍量化金融组合优化的Python应用。量化金融及共Python应用本书主要面向金融学、学、金融工程、保险学、经济学、财务管理、统计学、数量经济学、管理科学与工程、金融数学等专业的高年级本科生、研究生和金融专业硕士研究生。本书是教育部社会科学基金2018阶段性成果。本书的出版得到了清华大学出版社的支持、帮助。限于时间和水平，书中难免有不足之处，敬请读者提出宝贵意见。作者2018年7月于广州
