本书基于目前大家常用的Python3.8版本编写。以Python基础知识为教学脉络，配以相应的金融编程案例加以讲解。全书分为3部分，共18章。第1部分：基础知识（第1-13章）；第2部分：Python金融编程的常用库（第14-16章）；第3部分：实战项目（第17-18章）。
其中，第1部分以Python基础知识为主，从如何安装开始，通过对变量、赋值、注释的讲解，让读者了解必备的编程要素，再添以条件、循环语句、函数等，赋予程序不同功能。最后讲解包、模块、类的概念，让大家知道代码如何存储和取用更方便。
新版将“异常处理”一章移至第1部分，更贴合学习逻辑。
第2部分围绕金融编程常用的几个Python库——NumPy、Pandas和Matplotlib，分别解决金融编程中关于数组、时间序列和数据可视化的问题。在第一部分的基础上，让大家了解在解决实际相关金融数据分析问题时，需要将大量的数据进行怎样的操作，相关代码如何编写使得其最后的输出是我们可以运用于分析的形式。
第3部分是2个金融实战项目，是对于前面章节的综合运用。采取一章节一个项目，包含：期权定价模型、寻找最优投资组合。从讲解金融知识背景，到分析问题，理出代码编写思路，导入数据，编写代码，运行和回测。
本书以Python基础知识为教学脉络，配以相应的金融编程案例加以讲解。全书分为3部分，共18章。第1部分：基础知识（第1-13章）；第2部分：Python金融编程的常用库（第14-16章）；第3部分：实战项目（第17-18章）。
其中，第1部分以Python基础知识为主，从如何安装开始，通过对变量、赋值、注释的讲解，让读者了解必备的编程要素，再添以条件、循环语句、函数等，赋予程序不同功能。最后讲解包、模块、类的概念等让大家知道代码如何存储和取用更方便。
第2部分围绕金融编程常用的几个Python库——NumPy、Pandas和Matplotlib，分别解决金融编程中关于数组、时间序列和数据可视化的问题。在第一部分的基础上，让大家了解在解决实际相关金融数据分析问题时，需要将大量的数据进行怎样的操作，相关代码如何编写使得其最后的输出是我们可以运用于分析的形式。
第3部分是2个金融实战项目，是对于前面章节的综合运用。采取一章节一个项目，包含：期权定价模型、寻找最优投资组合。从讲解金融知识背景，到分析问题，理出代码编写思路，导入数据，编写代码，运行和回测。
高顿财经研究院创立于2009年，现有200多名研究员和学术老师，目前已出版多类财经图书。研究院坚持研发与教学并重，在财经教育领域不断探索，为学员提供前瞻性、高水准的知识服务。高顿财经研究院在衍生品及对冲策略、量化风险模型、量化策略、机器学习、高频交易等领域均设立研究项目和开发相关课程。
本书特色：
系统的Python教学思路
搭配典型金融实例
细分代码对应讲解
随书彩插，清楚了解核心要点
全书基于大家常用的Python3.8版本新修
