在过去的几年里，Python这门编程语言及其平台技术在金融行业中的地位发生了显著变化。曾经Python被认为是外来的——甚至完全不相关的技术。然而，到了2014年，大型金融机构如美国银行美林证券的Quartz项目，以及摩根大通的Athena项目，都在战略上使用Python结合其他成熟技术来构建、增强和维护他们的核心IT系统。此外，众多对冲基金无论规模大小，都在金融应用程序开发和高效的金融分析任务上大量使用Python的能力。同样，许多金融工程硕士课程或相似学位的项目将Python作为教授定量金融理论转化成可执行计算机代码的核心语言之一。针对金融专业人士的教育项目和培训也越来越将Python融入他们的课程体系中，有些甚至将其作为主要的实施语言。
Python之所以在金融行业中取得如此成功，并且有望继续维持这种势头的原因有很多。这些原因包括Python的语法简洁明了、拥有丰富的科学和数据分析库供开发者使用、与其他技术的整合能力极强，以及其作为开源软件的状态。本书是首次从实践角度介绍和教授金融领域Python应用的书籍之一，特别是针对量化金融和金融分析。这本书采用实用的方法，将实现和示例放在理论细节之前，更重视实际应用和整体解决方案。
本书将探讨Python在金融行业中的实际应用，帮助读者理解Python如何有效地用于金融数据的处理和分析。书中将详细介绍如何使用Python进行数据分析、构建金融模型、执行复杂计算以及生成可视化结果，从而帮助专业人士在金融领域做出更为明智的决策。
书中的内容预计涵盖以下几个核心知识点：
1. Python编程基础：读者将学习Python语言的基础知识，包括数据结构、控制流、函数、模块和面向对象编程等，为金融数据分析打下坚实的编程基础。
2. 科学计算库的使用：金融数据分析离不开科学计算库，如NumPy和SciPy，它们用于执行数值计算和科学运算，Python配合这些库能够处理复杂的金融模型和算法。
3. 数据分析与统计：利用Pandas等数据分析工具，对金融数据进行清洗、处理、分析和可视化，是金融工程师必备技能。
4. 金融建模：书中将介绍如何用Python构建金融模型，包括时间序列分析、资产定价模型、风险管理和量化交易策略。
5. 大数据技术：随着大数据在金融行业的广泛应用，Python能够处理大规模金融数据集，通过本书读者将学会使用诸如Dask这类用于并行计算的工具，以应对大数据的挑战。
6. 机器学习在金融中的应用：Python的强大之处还体现在其对机器学习的支持，本书将探讨如何运用机器学习算法进行交易策略的发现、信用风险评估等金融应用。
7. 交互式金融分析：Jupyter Notebook等工具允许金融分析师编写可重复使用的分析报告，本书将展示如何将Python的分析能力融入到动态的交互式金融分析中。
8. Web技术集成：Python与Web技术的集成使得金融数据的可视化和分享变得简单高效。本书将讲解如何将Python与Web框架（例如Flask或Django）结合起来，构建金融分析的Web应用。
通过本书的学习，读者将掌握如何利用Python及其生态系统中的强大工具，来高效地处理金融领域中的大量数据，执行复杂的分析任务，并为金融决策提供支持。书中不仅包含理论讲解，更重要的是通过实际案例来加深对知识的理解和应用，从而满足当前金融行业对数据科学人才的需求。
