看了Python在金融行业中的应用，大数据分析实在太重要了！

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（）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，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。

在金融中的应用

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代码，每行允许超过十万的计算量。

在金融环境中迈出使用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 的时候，主要原因是 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--（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--（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： 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 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 或 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 （文本）文件。本例的模块如下图所示，可以将其保存为名为 .py 的文件。

简单算法示例说明， 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 能使其更加全面。

用于分析学

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 、 等有力工具和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 。导入 并配置 绘图样式和方法。pd.()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 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，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，是在数据分析领域得以广泛传播的主要原因另外，在数学和人工智能领域中也发挥着独特的优势。

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