投资学及其Python应用/高等院校财政金融专业应用型教材这本书，是由清华大学出版社在2019-01-01月出版的，本书著作者是 朱顺泉 著，此次本版是第1次印刷发行， 国际标准书号(ISBN)：9787302514640，品牌为清华大学出版社（TSINGHUA UNIVERSITY PRESS）, 这本书的包装是16开平装，所用纸张为胶版纸，全书共有256页字数38万9000字， 是一本非常不错的Python编程书籍。

此书内容摘要

《投资学及其Python应用/高等院校财政金融专业应用型教材》内容新颖、全面、实用性强，融理论、方法、应用于一体，是一部供投资学、金融工程、金融学、金融专业硕士、经济学、财政学、财务管理、统计学、数量经济学、管理与工程、金融数学等专业的本科高年级学生与研究生使用的参考书。

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投资学及其Python应用/高等院校财政金融专业应用型教材图书的目录

第1章 金融市场环境
1．1 国内外金融学发展历史
1．1．1 国外金融学的历史
1．1．2 新中国金融发展历史
1．2 金融市场
1．3 金融机构
1．3．1 投资银行
1．3．2 经纪公司和交易商（做市商）
1．3．3 有组织的交易所
1．4 金融产品
1．4．1 货币市场的金融产品
1．4．2 资本市场的金融产品
1．4．3 衍生市场的金融产品
思考题

第2章 资产的时间价值及其Python应用
2．1 单利计息和复利计息及其Python应用
2．1．1 累积函数
2．1．2 利率
2．1．3 单利计息
2．1．4 复利计息
2．1．5 贴现函数
2．1．6 复利的终值和现值
2．1．7 计息次数
2．1．8 连续复利
2．2 多期现金流复利终值和现值及其Python应用
2．2．1 多期复利终值
2．2．2 多期复利现值
2．2．3 年金的终值和现值
思考题

第3章 投资收益与风险及其Python应用
3．1 持有期收益率
3．2 资产的期望收益率
3．3 资产的风险（方差或标准差）
3．4 期望和方差的统计估计量及其Python应用
3．5 资产之间的协方差与相关系数及其Python应用
3．6 资产组合的期望收益和风险及其Python应用
3．6．1 两种资产组合收益的度量
3．6．2 两种资产组合风险的度量
3．6．3 多资产组合的期望收益和风险
思考题

第4章 资产组合均值方差模型及其Python应用
4．1 资产组合的可行集
4．2 有效边界与有效组合
4．2．1 有效边界的定义
4．2．2 有效集的位置
4．2．3 最优资产组合的确定
4．3 标准均值方差模型及其Python应用
4．3．1 标准均值方差模型的求解
4．3．2 标准均值方差模型的Python应用
4．3．3 全局最小方差
4．3．4 有效资产组合
4．4 两基金分离定理
4．5 投资组合有效边界的Python绘制
4．6 马柯维茨投资组合优化的Python应用
4．6．1 马柯维茨投资组合优化基本理论
4．6．2 投资组合优化实例的Python应用
4．6．3 投资组合实际数据的Python应用
思考题

第5章 存在无风险资产的均值方差模型及其Python应用
5．1 存在无风险资产的均值方差模型的Python应用
5．2 无风险资产对最小方差组合的影响
5．3 存在无风险资产的两基金分离定理及其Python应用
5．4 预期收益率与贝塔关系式
5．5 一个无风险资产和两个风险资产的组合Python应用
5．6 默顿定理的Python应用
5．7 布莱克-利特曼模型的Python应用
思考题

第6章 资本资产定价模型及其Python应用
6．1 资本资产定价模型假设
6．2 资本市场线及其Python应用
6．3 证券市场线及其Python应用
6．4 价格型资本资产定价模型及其Python应用
6．5 资本资产定价模型检验的Python应用
思考题

第7章 指数模型及其Python应用
7．1 单指数模型
7．2 指数模型与分散化
7．3 指数模型的证券特征线估计的Python应用
思考题

第8章 套利定价理论及其应用
8．1 套利资产组合
8．2 单因子套利定价线
8．3 套利定价的多因子模型
8．4 APT与CAPM的一致性
8．5 APT和CAPM的联系与区别
8．6 关于模型的检验问题
思考题

第9章 有效市场假说
9．1 有效市场描述
9．2 有效市场的三种形式
9．3 异常现象
9．4 有效市场实证研究的证据
9．5 弱型有效市场的检验
9．6 有效市场对投资者的启示
思考题

第10章 证券收益的实证依据
10．1 资本资产定价模型CAPM的实证模型
10．2 上海A股市场Carhart四因素模型的反转与动量效应研究
10．2．1 引言
10．2．2 样本股票选取与数据处理
10．3 描述性统计
10．3．1 样本数量分布
10．3．2 变量的相关性分析
10．3．3 单位根检验
10．4 Carhart四因素模型的反转与动量效应的实证研究
10．4．1 四因素模型回归模型的建立
10．4．2 四因素模型的回归结果分析
10．5 研究结论
思考题

第11章 固定收益证券及其Python应用
11．1 债券的定义与分类
11．1．1 债券的定义和特征
11．1．2 债券的分类
11．2 债券定价及其Python应用
11．2．1 付息债券价格及其Python应用
11．2．2 零息债券的价格及其Python应用
11．3 债券的到期收益率
11．4 债券的赎回收益率及其Python应用
11．5 利率期限结构及其Python应用
11．5．1 到期收益和即期利率
11．5．2 远期利率
11．5．3 利率期限结构及其理论
11．6 债券组合管理及其Python应用
11．6．1 久期及其Python语言计算
11．6．2 凸度及其计算
11．6．3 免疫及其计算
思考题

第12章 权益证券及其Python应用
12．1 股息折现模型及其Python应用
12．1．1 零增长模型
12．1．2 稳定增长模型
12．1．3 H模型
12．1．4 多阶段增长模型
12．2 市盈率
12．2．1 市盈率与增长机会
12．2．2 市盈率股票风险
12．3 现金流定价
12．4 证券分析
思考题

第13章 期权合约及其策略
13．1 期权合约概念与分类
13．1．1 期权合约的概念
13．1．2 期权的分类
13．2 期权价格
13．3 影响期权价格的因素
13．4 到期期权定价
13．5 到期期权的盈亏
13．6 期权交易策略
13．6．1 保护性看跌期权
13．6．2 抛补的看涨期权
13．6．3 对敲策略
13．6．4 期权价差策略
13．6．5 双限期权策略
思考题

第14章 Black-Scholes期权定价及其Python应用
14．1 Black-Scholes期权定价公式的推导
14．1．1 标准布朗运动（维纳过程）
14．1．2 一般布朗运动（维纳过程）
14．1．3 伊藤过程和伊藤引理
14．1．4 不支付红利股票价格的行为过程
14．1．5 Black-Scholes欧式看涨期权定价模型的导出
14．2 Black-Scholes期权定价模型的Python应用
14．3 红利对欧式期权价格影响的Python应用
14．4 风险对冲的Python应用
14．5 隐含波动率的Python应用
思考题

第15章 二项式期权定价及其Python应用
15．1 二项式法的单期欧式看涨期权定价
15．2 两期与多期的二项式看涨期权定价
15．3 二项式看跌期权定价与平价 原理
15．3．1 二项式看跌期权定价
15．3．2 平价原理
15．4 二项式法的解析式与计算步骤
15．5 二项式法的无收益资产欧式期权定价Python应用
15．6 二项式法的无收益资产美式期权定价Python应用
15．7 二项式法的支付连续红利率美式期权定价Python应用
15．8 应用二项式期权定价模型进行项目投资决策的Python应用
思考题

第16章 期货合约定价、套期保值及其Python应用
16．1 期货合约概念及其要素
16．2 期货合约交易制度
16．3 期货合约的类型
16．3．1 商品期货合约
16．3．2 金融期货合约
16．4 期货合约定价及其Python应用
16．4．1 期货合约价格实例
16．4．2 金融期货合约定价
16．5 期货合约的套期保值
16．6 期货合约的套期保值计算方法
16．7 最优套期保值策略的Python应用
思考题

第17章 投资组合管理与策略
17．1 投资组合绩效评价
17．2 单因素整体绩效评价模型
17．2．1 Jensen测度
17．2．2 Treynor测度
17．2．3 Sharpe测度
17．2．4 三种测度的比较
17．2．5 估价比率（或信息比率）
17．2．6 M2测度
17．3 选股能力和择时能力
17．3．1 选股能力
17．3．2 股票选择
17．3．3 择时能力
17．4 投资组合策略
17．4．1 资产配置的主要策略
17．4．2 投资组合策略分析
17．4．3 三种投资组合策略的比较
17．4．4 积极型与消极型投资组合策略
17．5 积极投资组合管理
17．5．1 积极投资的收益和风险
17．5．2 积极投资组合管理的必要性
17．5．3 Treynor-Black模型
17．5．4 预测精确性及对输入参数的调整
17．6 投资组合管理步骤和投资政策 陈述
17．6．1 投资组合管理的步骤
17．6．2 投资政策陈述
17．6．3 战略资产配置
17．6．4 投资政策陈述总结
17．7 T先生的战略性资产配置
17．7．1 相邻的拐角投资组合
17．7．2 T先生的战略性资产配置
案例分析
思考题
参考文献

部分内容试读

前 言
金融财务理论一般分为三大领域：①金融市场与金融机构，主要研究货币市场、资本市场、衍生市场、外汇市场、利率、汇率、中央银行、商业银行等内容；②公司金融财务，主要研究现金流与现值、净现值准则下的项目投资决策、资本市场的风险与回报、资本结构、股利政策、期权在企业中的应用、运营资本管理、公司并购与重组、公司财务预警等内容；③投资学，主要研究资本市场中的资产配置、投资组合、资本资产定价、套利定价、固定收益证券定价、股权定价、衍生品定价、资产组合管理等内容。这三部分相互联系，不能截然分开。本书主要介绍现代投资学中的资产配置、风险管理、资产定价等相关投资理论与方法及其Python应用。
由于历史的原因和国内文理科划分的原因，目前我国金融财务、会计等学科的研究和教学存在着许多要与国际脱轨的地方。国内关于金融投资、财务决策方面的教材大多属于文科范围，以定性描述为主，缺少理论分析、模型的建立和定量分析，难以适应与国际接轨以及当前我国金融财务、会计、统计、工商管理等专业的研究与教学。本书试图在现代投资理论的基础上，建立各种投资学模型，以供对投资学研究和教学感兴趣的读者参考。本书思路清晰、逻辑性强，以现代投资理论为基础，以定量分析方法、统计与优化模型为中心，在介绍各种投资理论的基础上，利用我国的实际数据，给出其理论与方法的Python应用，因而具有一定的理论深度与实用价值。本书注重理论与应用相结合，实例丰富且通俗易懂，重点讨论了现代投资学理论与投资方法中的Python应用过程。
本书遵循滋维?博迪的投资学教材内容体系，结构内容如下：第1章介绍金融市场环境；第2章介绍资产的时间价值及其Python应用；第3章介绍投资收益与风险及其Python应用；第4章介绍资产组合均值方差模型及其Python应用；第5章介绍存在无风险资产的均值方差模型及其Python应用；第6章介绍资本资产定价模型及其Python应用；第7章介绍指数模型及其Python应用；第8章介绍套利定价理论及其应用；第9章介绍有效市场假说；第10章介绍证券收益的实证依据；第11章介绍固定收益证券及其Python应用；第12章介绍权益证券及其Python应用；第13章介绍期权合约及其策略；第14章介绍Black-Scholes期权定价及其Python应用；第15章介绍二项式期权定价及其Python应用；第16章介绍期货合约定价、套期保值及其Python应用；第17章介绍投资组合管理与策略。
本书主要面向投资学、金融工程、金融学、金融专业硕士、经济学、财务管理、统计学、数量经济学、管理与工程、金融数学等专业的本科高年级学生与研究生。本书也是广东省学位与研究生教育创新计划项目(2015)的阶段性成果之一。
由于时间和作者水平的限制，书中难免出现一些纰漏，恳请读者谅解并提出宝贵意见。

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