本书的主要内容
第1 章探讨了Python 在金融领域的适用性， 引人！ Python 作为可视化数据和执行科学计算的有效工具。
第2 章介绍了使用Py thon 求解线性方程组的方法， 执行整数规划， 以及将矩阵应用于投资组合分析的线性优化。
第3 章讨论了使用Python 构建金融非线性模型以及术根方法。
第4 章探讨了如｛可使用三叉树模型、二叉树网格和有限差分法等进行期权f古值。
第5 章讨论了收益率曲线的引导过程， 涵盖一些利用Python 实现的衍生品利率的短期定价模型。
第6 章讨论了技动率指数，对欧洲斯托克50 指数被动率数据进行分析，并使用子指数的期权价格复制主要指数。
第7 章介绍了H adoop 在大数据分析中的应用，如何使用Python 执行MapRed u ce操作，以及如何使用NoSQL 存储数据。
第8 章探讨了逐步开发均值回归算法交易和趋势跟踪算法交易策略， 以及交易系统风险管理等。
第9 章讨论如何设计并实现一个事件驱动的回溯测试系统， 帮助你把握模拟交易策略的性能。
第10 章介绍了如何在Python 中构建一个组件对象模型服务器和客户端界面与Excel 融通，以及如何在Excel 中即时计算期权价格。

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