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用Python打开金融衍生品定价的全景世界:从理论到代码,从模型到实战

2026-02-05 00:41:24

近年来，关于Python 的教程很多，但专注于金融衍生品定价的Python 教程依然较为稀缺。作为风险管理中的重要工具，金融衍生品的定价方法逐渐数字化，而Python 已成为金融机构广泛采用的编程工具。

Python 在处理金融衍生品定价问题上有显著优势。首先，金融衍生品的定价通常涉及复杂的数学模型和算法，例如随机微分方程、蒙特卡罗模拟等，Python 强大的编程能力以及丰富的数学计算库（如NumPy、Pandas 等）使得这些模型的实现变得更加高效和便捷。此外，Python简洁的语法极大地提升了编程开发效率，尤其适合快速实现针对特定场景的定制化开发需求。同时，作为一门开源语言，Python 提供了大量与金融衍生品定价相关的第三方库和工具，极大地扩展了研究与实践的可能性。最后，Python 良好的可扩展性和兼容性能够高效集成金融交易系统及其他编程语言，为金融机构提供全面的技术支持。

Python 金融数据分析——金融衍生品定价

张曙光等编著

北京 : 科学出版社, 2025. 9

ISBN 978-7-03-082664-0

《Python金融数据分析——金融衍生品定价》从Python 编程基础和常用工具，到基本的金融衍生品定价原理，逐步将读者带进金融衍生品设计与定价的编程世界。通过循序渐进的方式，引导读者从掌握基本的金融衍生品定价原理，到熟练运用Python编程工具解决实际问题。

作者简介

张曙光，中国科学技术大学，教授，研究方向为金融工程。主讲课程有“金融工程”“随机积分”“数理金融”“金融前沿讲座”等。1992—1995，博士期间，从事 “随机过程在金融理论中的应用” 研究，完成国内首篇金融数学领域的博士学位论文《不完全市场中的期权定价理论》；1997-2001，承担国家九五重大项目 “金融数学，金融工程及金融风险管理” 中子项目 “不完全市场中有价证券及证券组合的定价理论”；2003—2005，承担国家自然科学青年基金项目“不完全市场中衍生资产的定价及风险管理理论”；2007—2012，作为主要成员参与国家973项目“金融风险控制中的定量分析与计算” ，在金融市场实证分析方面取得了一系列研究成果。共发表30余篇在国际和国内具有影响力的论文，参与重大科研及教学项目12项。

韦勇凤，中国科学技术大学金融工程博士，现任金融科技公司贝宝（PayPal）机器学习工程师，专注于金融数据建模与人工智能应用，特别在金融衍生品定价与信用风险管理方面具有丰富经验。拥有超过十年的金融数据分析与模型开发经验，致力于将机器学习、深度学习与统计建模方法应用于金融衍生品定价、风险预测与自动化建模。在加入贝宝之前，曾在加拿大帝国商业银行（CIBC US）担任高级风险建模经理，主导信用损失预测模型的设计与实施，优化风险评估流程，并显著提升了模型的自动化水平，为多个新业务领域提供了关键的风险建模支持。此外，在中国科学技术大学执教近十年，为本科生、硕士生及MBA学生讲授衍生品定价理论与实务。出版《Python金融数据分析——数据驱动金融》等教材，并发表了十多篇关于金融建模、机器学习与人工智能的学术论文，推动了Python编程工具在金融领域的应用。

本书特点：

系统结合Python编程与金融衍生品定价的中文教材：覆盖远期、期货、互换、期权、随机分析、Black-Scholes、风险中性定价、希腊值、蒙特卡洛、有限差分、傅里叶定价等完整体系。
理论+实践双线并行：几乎每章都配套 Python 实现，读者能真正掌握从模型原理到代码实现的技能。
大量基于中国市场的真实案例：黄金、股指、利率、外汇、大宗商品等 30+ 套案例，贴近国内金融工程、投资机构的实际工作场景。
代码可直接运行，适合教学与量化岗位实训：全书配有源码、数据集，可用于课程教学、企业内部培训以及自我进阶。
内容覆盖从入门到高级量化模型：从Python基础到伊藤引理、傅里叶变换、信用衍生品定价，适合不同层次的读者。
适合高校教材、研究生课程、金融机构量化培训：体系完整，结构清晰，适用于金融工程、数理金融、量化投资、风险管理等领域。