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说起金融，大家并不陌生，毕竟和我们的钱包关系紧密。这个“多金”的产业能持续的高速发展，源自科技的赋能。
从ATM到信用卡，从网上银行到移动支付……金融科技正在改变着我们的生活。国内的金融科技发展尤为迅速，在全球金融科技市场中，中国正占据越来越重要的位置。
即便如此，金融科技的风口却从未停息……最近，在第四届智能金融国际论坛上，再次提到了区块链、人工智能、5G等科技巨变的力量，强调了科技在资讯与数据领域的重要意义。
什么是金融科技？
简单介绍一下，金融科技（Fintech）是指通过利用各类科技手段创新传统金融行业所提供的产品和服务，提升效率并有效降低运营成本。
根据金融稳定理事会（FSB）的定义，金融科技主要是指由大数据、区块链、云计算、人工智能等新兴前沿技术带动，对金融市场以及金融服务业务供给产生重大影响的新兴业务模式、新技术应用、新产品服务等。
随着大数据时代的到来，人工智能等前沿的科技在算法深刻改变了金融业态，并成为未来金融发展的制高点。金融科技正在传统金融行业的各个领域积极布局，已然成为新的风口。
随着人工智能发展而大火的Python，有着简单易学、速度快、可移植性、解释性、可拓展性、可嵌入性以及丰富的库等特点，使其在数学、大数据分析以及处理金融行业和财务（数据）分析中都有着得天独厚的优势。
Python在金融中的应用
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。
在金融环境中迈出使用Python第一步的大部分人都可能要攻克某个算法问题。这和想要解出微分方程、求取积分或者可视化某些数据的科学工作者类似。
一般来说，在这一阶段，对正规开发过程、测试、文档或者部署没有太多的要求。然而，这一阶段似乎是人们特别容易爱上 Python 的时候，主要原因是 Python 的语法总体上和用于描述科学问题或者金融算法的数学语法相当近。
我们可以通过一个简单的金融算法——通过蒙特卡洛模拟方法估计欧式看涨期权的价值来说明这一现象。我们将考虑Black-Scholes-Merton（BSM）模型，在这种模型中期权的潜在风险遵循几何布朗运动。假定我们使用以下数值化参数进行估值：
● 初始股票指数水平 S0=100；
● 欧式看涨期权的行权价格 K=105；
● 到期时间 T=1 年；
● 固定无风险短期利率 r=5%；
● 固定波动率 σ=20%。
在 BSM 模型中，到期指数水平是一个随机变量，由公式 1-1 给出，其中 z 是一个标准正态分布随机变量。公式Black-Scholes-Merton（1973）到期指数水平
下面是蒙特卡洛估值过程的算法描述。
（1）从标准正态分布中取得 I 个（伪）随机数 z(i)，i∈{1，2，…，I}。
（2）为给定的 z(i)和公式 1-1 计算所有到期指数水平 ST(i)。
（3）计算到期时期权的所有内在价值 hT(i)=max(ST(i) K，0)。
（4）通过公式 1-2 中给出的蒙特卡罗估算函数估计期权现值。公式 1-2 欧式期权的蒙特卡洛估算函数。
现在，我们需要将这个问题和算法翻译为Python代码。下面的代码将实现一些必要的步骤。
NumPy在这里作为主程序包使用。
定义模型并模拟参数值。
随机数生成器种子值固定。
提取标准正态分布随机数。
模拟期末价值。
计算期权到期收益。
计算蒙特卡洛估算函数。
打印输出估算结果。
以下 3 个方面值得注意。
语法：Python 语法与数学语法相当接近，例如参数赋值的方面。
翻译：每条数学或者算法语句一般都可以翻译为单行 Python 代码。
向量化：NumPy的强项之一是紧凑的向量化语法，例如，允许在单一代码行中进行 10 万次计算。这段代码可以用于 IPython 或 Jupyter Notebook 等交互式环境。但是，需要频繁重用的代码一般组织为所 谓的模块（或者脚本），也就是带有.py 后缀的 Python（文本）文件。本例的模块如下图所示，可以将其保存为名为 bsm_msc_euro.py 的文件。
简单算法示例说明，Python 的基本语法很适合为经典的科学语言二重奏——英语和数学来 提供补充。在科学语言组合中添加 Python 能使其更加全面。
Python用于分析学
Python效率较为明显的领域之一是交互式的数据分析，对于大数据来说它无疑是一个最合适的选择。这些领域从 IPython、Jupyter Notebook 等有力工具和pandas之类的程序中库获益良多。假设你是一位正在撰写硕士论文的金融专业学生，对标普500指数感兴趣，想要分析1年的历史指数水平，以了解指数在这段时间内的波动性，你希望找到证据证明这种变动性与某些典型的模型假设相反，
它是随时间变动而非固定。而且，应该对结果进行可视化，你要进行的主要的工作如下：
● 从网络上下载指数水平数据；
● 计算年化对数收益率的滚动标准差（波动率）；
● 绘制指数水平数据和波动性结果图表。
这些任务很复杂，在不久之前还被认为是专业金融分析师才能完成的。而在今天，即使是金融专业的学
生也可以轻松地对付这类问题。我们来看看具体的做法：
导入 NumPy 和 pandas。导入 matplotlib 并配置 Jupyter 绘图样式和方法。pd.read_csv()可以读取远程或者本地存储的逗号分隔值（CSV）形式数据集。选取一个数据子集，删除NaN（非数值）值。显示关于数据集的一些元信息。以向量化的方式（在 Python 级别上“无循环”）计算对数收益率。得出滚动年化波动率。最后绘制两个时间序列。下图展示了这一简短交互会话所得到的图形化结果。
用几行代码就足以完成金融分析中的典型复杂任务：数据收集、复杂和重复的数学计算以及结果的可视化，令人觉得不可思议。从这个例子中可以看到，pandas使整个时间系列的处理变得就像浮点数上的数学运算那样容易。
将这个例子转换到专业的金融环境中，可以看出金融分析师在应用提供高层次抽象的合适Python工具和库的时候，能够将焦点放在自身的领域上，而不用关心复杂的技术细节。分析师可以快速反应，几乎实时地提供宝贵的调见，确保自己比竞争对手先行一步。这种效率的提高很容易转换为可度量的财务效果。
除了Python在数据分析中那些很明显的优点(易学，大量的在线社区等等)之外，在数据科学中的广泛使用，以及我们今天看到的大多数基于网络的分析，是Python在数据分析领域得以广泛传播的主要原因另外，Python在数学和人工智能领域中也发挥着独特的优势，《Python金融大数据分析（第2版）》一书中还详细为我们讲述了Python以及Python在金融学中的应用。
本书适合对使用 Python 进行大数据分析和处理感兴趣的金融行业开发人员阅读。
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