可视化银行和金融产品是什么意思

可视化银行指的是建设银行和交通银行分别推出了一种可视的银联信用卡和银联借记卡，使用者能通过这种可视卡上面的LCD显示屏，直接查到卡里的余额、交易记录等信息，甚至可以作为动态口令进行大额转账。其中，与普通IC信用卡不同，建行的龙卡数字显示信用卡的右上角多了一个LCD屏，作为可视卡的显示窗口。卡上的右上角有个LCD显示屏，10个数字键整齐地排列在卡片下部。业内称，不论显示屏还是键盘，摸上去平整如常，并无多大凹凸感。但只要按一下电源键，左上角就会显示出包括电子现金余额在内的多种信息。输入密码后，持卡人只要触按卡面上的“余额”按钮，卡片可视窗口就可以显示芯片电子现金余额；触按卡面上的“交易明细”按钮，可从卡片可视窗口快速便捷查询最近5笔消费交易历史记录。鉴于可视卡内置电池的使用寿命，其有效期被设置为5年。金融产品指资金融通过程的各种载体，它包括货币、黄金、外汇、有价证券等。就是说，这些金融产品就是金融市场的买卖对象，供求双方通过市场竞争原则形成金融产品价格，如利率或收益率，最终完成交易，达到融通资金的目的。如股票、期货、期权、保单等就是金融资产，也叫金融工具，也叫有价证券。 本回答由提问者推荐

根据所有权属性，金融产品可分为产权产品如股票、期权、认股证等，和债权产品如国库券、银行信贷产品等两大类。1、股票股票（stock）是股份公司发行的所有权凭证，是股份公司为筹集资金而发行给各个股东作为持股凭证并借以取得股息和红利的一种有价证券。每股股票都代表股东对企业拥有一个基本单位的所有权。每家上市公司都会发行股票。2、期权期权是指一种合约，该合约赋予持有人在某一特定日期或该日之前的任何时间以固定价格购进或售出一种资产的权利。3、认股证认股权证，又称“认股证”或“权证”，其英文名称为Warrant，故在香港又俗译“窝轮”。在证券市场上，Warrant是指一种具有到期日及行使价或其它执行条件的金融衍生工具。4、国库券国库券（Treasury Securities）是指国家财政当局为弥补国库收支不平衡而发行的一种政府债券。国库券是1877年由英国经济学家和作家沃尔特·巴佐特发明，并首次在英国发行。因国库券的债务人是国家，其还款保证是国家财政收入，所以它几乎不存在信用违约风险，是金融市场风险最小的信用工具。中国国库券的期限最短的为一年，而西方国家国库券品种较多，一般可分为3个月、6个月、9个月、1年期四种，其面额起点各国不一。国库券采用不记名形式，无须经过背书就可以转让流通。5、银行信贷产品信贷产品是信托型理财产品的一种，其运作原理是银行将其信贷资产，通过信托公司转化为理财产品向客户发售。商业银行通过发行这样的产品，将募集到的资金通过信托的方式，专项用于替换商业银行的存量贷款或向企业新发放贷款。扩展资料国家开发银行金融服务与产品1、公司企业客户产品：主要包括人民币中长期贷款、棚改贷款、扶贫贷款等贷款融资，公司债、企业债发行承销、委托贷款等代理业务及自营投资、代客业务、国内结算、担保承诺、租赁、咨询见证等产品。2、机构同业客户产品：主要包括境内外本外币债发行、同业拆借、同业代付、同业存单发行、信贷资产证券化、企业理财、资金存托管及地方政府债发行承销等产品。3、中小企业及个人客户产品：主要包括中小企业贷款、生源地助学贷款、高校助学贷款，柜台债、交易所债及新三板上市推荐挂牌、代理证券买卖等产品。4、规划合作产品：国开行在全面参与各级政府经济社会发展规划和重点企业客户全面发展规划研究编制的基础上，着力开展配套的系统性融资规划研究和设计，为政府和企业客户提供高水平“融智”服务。主要包括经济社会五年规划、新型城镇化规划等区域规划及行业规划、客户规划和国际规划等。5、国际业务产品：主要包括外汇中长期贷款、外汇转贷款、境外人民币项目贷款、国际银团贷款、买方信贷、卖方信贷、海外代付及对非直接投资、国际结算等产品。参考资料：百度百科《金融产品》

金融产品指的是各种具有经济价值，可进行公开交易或兑现的非实物资产，也叫有价证券，如现金、汇票、股票、期货、债券、保单等。扩展资料金融及其产品既不是天上掉下来的，也不是固有的。金融、金融市场、金融产品犹如一粒树种，在合适的土壤和时空中，随着人类社会的发展逐渐成长起来。金融产品是金融社会的产物；金融社会是在农业社会、工业社会的基础上逐渐发展起来的；金融产品是由农业产品、工业产品衍生而来。参考资料：百度百科-金融产品 本回答被网友采纳

金融产品的划分也是多种多样，简述如下。1、首先，金融发展是一环扣一环，循序渐进的，因此金融产品可分为基础证券如股票、债券等，和衍生（高级）证券如期货、期权等两大类；其次，根据所有权属性，金融产品又可分为产权产品如股票、期权、认股证等，和债权产品如国库券、银行信贷产品等两大类。2、前者是产权关系，后者是债权关系。再者，根据预期收益判断，金融产品又可分为非固定收益产品如股票、期权、基金等，和固定（也叫结构型）产品如各种债券和信贷产品。3、最后，根据时间长短，风险程度和交易场所等，金融产品又可分为短期产品、长期产品、低风险产品、高风险产品、货币（市场）产品和资本（市场）产品等很多类别。扩展资料产品创新：1、我们经常听到“金融创新”，现实中，金融创新更多的是金融产品创新。2、近30年来，创新是最时尚的。华尔街的“精英们”更不甘落后。他们绞尽脑汁，不断花样翻新，创造出各种各样的金融产品，结果导致美国这棵金融大树严重失衡，不堪重负。3、这就是这次华尔街几近“自我毁灭”的系统和市场原因，这也是为什么美国民众很不情愿救华尔街的原因之一。金融创新是好事，应予鼓励，但不能违背金融规律，更不能违背天地规律，因为地球万物都无法摆脱天地规律的制约。参考资料百度百科—金融产品 本回答被网友采纳

金融产品包括货币、黄金、外汇、有价证券等。1、货币购买货物、保存财富的媒介，实际是财产所有者与市场关于交换权的契约，根本上是所有者相互之间的约定。2、黄金一种软的，金黄色的，抗腐蚀的贵金属。金是较稀有、较珍贵和极被人看重的金属之一。3、外汇货币行政当局（中央银行、货币管理机构、外汇平准基金及财政部）以银行存款、财政部库券、长短期政府证券等形式保有的在国际收支逆差时可以使用的债权。扩展资料金融产品可分为基础证券如股票、债券等，和衍生（高级）证券如期货、期权等两大类；其次，根据所有权属性，金融产品又可分为产权产品如股票、期权、认股证等，和债权产品如国库券、银行信贷产品等两大类。金融产品指的是各种具有经济价值，可进行公开交易或兑现的非实物资产，也叫有价证券，如现金、汇票、股票、期货、债券、保单等。比如：我们可以用现金购买任何商品，包括金融产品；我们可以到银行承兑汇票（变成现金）：我们可以在相应的金融市场任意买卖（交易）股票、期货等；我们持有的债券、保单等到期可以兑现（变成现金）。参考资料：百度百科-金融产品 本回答被网友采纳

金融产品指资金融通过程的各种载体，它包括货币、黄金、外汇、有价证券等。比如有产权产品如股票、期权、认股证等，以及债权产品如国库券、银行信贷产品等两大类。同时根据时间长短，风险程度和交易场所等，金融产品又可分为短期产品、长期产品、低风险产品、高风险产品、货币产品和资本产品等很多类别。扩展资料：金融产品的构成要素：一个金融产品是一系列具体规定和约定的组合。虽然不同的金融产品有着不同的具体规定和约定，但是，每一个金融产品通常都应具备至少如下方面的内容。发行者：任何金融产品都必需有其卖主，即发行者。债券的发行者就是债务人，没有债务人的债务关系自然是无法想象的。股票也一样，必需要有特定的发行企业，这一企业是股票认购者的共同财产。发行者通过出售金融产品取得收入，但不是任何个人或企业都可以向社会发行金融产品取得收入。与这样的金融收入相对应，发行者要承担下定的义务。为了保证这些义务的履行，大多数金融产品的发行者在发行时要符合一定的条件，在发行后要接受金融管理机构和投资者的监督(如信息公开、业务活动的某些限制等)。认购者：不是所有的投资者都可以从金融市场上购买他想买的任何金融产品。有些市场(如银行间同业拆借市场)只向一小部分金融机构开放。因此投资者在认购某一金融产品之前，首先应当了解自己有没有权利购买这一产品，企业在发行某一金融产品之前也应当知道这一产品的可能投资者以便估计潜在的资金来源。期限：金融产品的期限有长短之分，在一般情况下，货币市场上的产品期限比较短，资本市场上的产品期限比较长。金融产品的期限还可分为有限和无限。大部分债券和所有的货币市场产品都是有期限的。至于股票，从理论上说是无期限的，其存在的时间和企业存在的时间同样长。筹资企业应当根据需要选择适当期限的金融产品。对于投资者也一样，认购的金融产品期限应当根据其资金的可投资年限来决定，过短或过长都分别要冒利率下跌或上升的风险。价格和收益：价格是金融产品的核心要素。因为筹资者出售金融产品的目的是为了得到相当于产品价格的收入，投资者的投资额正好等于他购人的金融产品的价格。在金融产品的价格上，应当区分票面价格和市场价格。票面价格是合同中规定的名义价格。债券的票面价格通常相当于本金，与票面利息率一起构成每期利息额的依据。股票的票面价格在企业的资产负债表中用于计算企业的注册资本额。市场价格是金融产品在市场上的成交价格，相当于认购者实付，发行者实收的价格。市场价格还有一级市场价格和二级市场价格的区分。一级市场的价格和票面价格有一定的联系。如债券的票面价格与市场价格之间的关系取决于票面利率与市场利率的差别、债券的偿还方式、债券的偿还期限长短等因素。但在二级市场上，市场价格的变动不再受票面价格的限制。风险：一般都把风险看成是一种危险，或看成一种带来损失或失败的可能性。可以认为金融产品的投资风险是由于对未来的不确定性而产生的预期收益损失的可能。在市场上存在着四种风险与收益组合而成的投资机会：高风险与低收益、低风险与高收益、高风险与高收益、低风险与低收益。对于投资者来说，要获取高的收益，就必须承受高的风险，高收益必然伴随有高风险。但反过来，若投资者承担了高风险，却不一定能确保高收益，因为高风险的含意本身就是不确定。高风险的结果可能是高收益，也可能是低收益，甚至可能是高损失。收益显然是以风险作为代价的。流通性：流通性是一种资产转换为货币的能力，某种资产一经需要可随即转换为货币，交易费用很低，且不承担本金的损失，该资产就具有较高的流动性，反之，资产的流动性就较低。绝大多数的金融产品都可以在次级市场上自由流通，如私人持有的普通股票、债券等。但也有一部分金融产品不可以流通，或者在流通时要满足特定的条件，如平常的定期存折不能流通，用作抵押担保的金融产品以及所有在发行时规定不可流通的产品。还有一些金融产品只在某些特定的情况下才能流通。流通性是金融产品的一大质量指标，那些不可流通的金融产品在市场上只能以较低的价格发行。同理，即使是可以流通的金融产品，如果其流通条件很差(如日成交量特别小)，也只能以较低的价格流通。权力：金融产品作为一种财产权凭证，可以赋予持有人与该产品类别相对应的权力，比如债券持有人作为债权人，拥有到期时获得本金和利息的权利以及公司破产时剩余财产的优先索偿权。股票持有人作为公司的股东，有权参加股东大会，有权选举公司董事以及有权参与公司重大事项的决策等。参考资料：金融产品—百度百科 本回答被网友采纳

非标准化金融资产是指未在银行间市场及证券交易所市场交易的债权性资产，包括但不限于信贷资产、信托贷款、委托债权、承兑汇票、信用证、应收账款、各类受（收）益权、带回购条款的股权性融资等。类似于一种债权资产的一种OTC转化标准化产品是银行传统业务的金融产品比如贷款、债券、证券、贸易融资等就是标准化产品

主要区分在于是否制定了国家认可的统一标准，是否有正规部门监管发现销售。业内说的标准化产品,一般是指在国家级交易所可以挂牌并公开交易的金融产品或工具,否则都归为非标。以下是两者的定义：1.标准化产品：证券债券等非标准化金融资产是指未在银行间市场及证券交易所市场交易的债权性资产，包括但不限于信贷资产、信托贷款、委托债权、承兑汇票、信用证、应收账款、各类受（收益权、带回购条款的股权性融资等。2.非标准化债权资产，就是上述债权资产以外的，未公开上市交易的债权性资产，如信托贷款等。比起标准化债权资产，这类资产一般不公开发行，风险较高，流动性也低，缺乏标准化的证券特征，但名义收益率会高很多。扩展资料：金融业标准化工作的四项主要任务;建立新型金融业标准体系，全面覆盖金融产品与服务、金融基础设施、金融统计、金融监管与风险防控等领域；强化金融业标准实施，发挥政府、行业协会、认证机构、企业等各方面的作用；建立金融业标准监督评估体系，分类监督强制性标准和推荐性标准实施；持续推进金融国际标准化，在移动金融服务、非银行支付、数字货币等重点领域，加大对口专家排出力度，争取主导1-2项国际标准研制。金融业标准化工作四项任务明确 -中国搜索头条 本回答被网友采纳

非标准化金融资产是指未在银行间市场及证券交易所市场交易的债权性资产，包括但不限于信贷资产、信托贷款、委托债权、承兑汇票、信用证、应收账款、各类受（收）益权、带回购条款的股权性融资等。类似于一种债权资产的一种OTC转化标准化产品是银行传统业务的金融产品比如贷款、债券、证券、贸易融资等就是标准化产品。拓展资料：金融资产(Financial Assets) ，实物资产的对称。单位或个人所拥有的以价值形态存在的资产。是一种索取实物资产的无形的权利。是一切可以在有组织的金融市场上进行交易、具有现实价格和未来估价的金融工具的总称。金融资产的最大特征是能够在市场交易中为其所有者提供即期或远期的货币收入流量。尽管金融市场的存在并不是金融资产创造与交易的必要条件，但大多数国家经济中金融资产还是在相应的金融市场上交易的。金融资产主要包括库存现金、银行存款、应收账款、应收票据、贷款、垫款、其他应收款、应收利息、债权投资、股权投资、基金投资、衍生金融资产等。金融资产的分类与金融资产的计量密切相关。因此，企业应当在初始确认金融资产时，将其划分为下列四类：（1）以公允价值计量且其变动计入当期损益的金融资产；（2）持有至到期投资；（3）贷款和应收款项；（4）可供出售金融资产。 本回答被网友采纳

汇得盈、QUANTO、QDII型理财产品客户只需在产品发行期内，持本人有效身份证件与外币现钞或建行活期账户，至建行指定受理网点即可办理。由于个人外汇理财业务存在一定投资风险，建行须向客户进行必要的产品说明及风险揭示。“乾元”开放式资产组合型人民币理财产品、“乾元—享”系列、“乾元—赢”系列固定期限理财产品产品申购/追加投资期内，客户可通过中国建设银行指定网点购买，或在中国建设银行网上银行和手机银行购买（如客户首次购买理财产品，需在中国建设银行指定网点进行风险承受能力评估后方可在网上银行和手机银行购买）。建行财富“建行财富”系列理财产品是中国建设银行财富管理与私人银行部为满足私人银行客户、高资产净值客户的多样化理财需求而推出的。“建行财富”系列理财产品目标客户群体为具有较高金融资产，愿意追求较高收益并能承受相应风险的私人银行客户和高资产净值客户。产品由建行专业投资团队设计并进行投资操作，通过完善的风险控制体系有效降低产品风险。“建行财富”系列理财产品多具有收益高、风险可控、起点较高的特点。根据产品结构不同可分为债券类、信托贷款类、新股申购类、股权投资类和证券投资类等类别系列产品。拓展资料：理财产品，即由商业银行和正规金融机构自行设计并发行的产品，将募集到的资金根据产品合同约定投入相关金融市场及购买相关金融产品，获取投资收益后，根据合同约定分配给投资人的一类理财产品。银行人民币理财产品大致可分为债券型、信托型、挂钩型及QDII型。参考资料：建设银行官网-理财产品

　　1、利得盈：收益较好、期限合理、投资方向明确、信托贷款型；汇得盈：远期、期货、掉期(调期、互换)、期权； QDI I: 取得代客境外理财业务资格的商业银行,受境内机构\居民个人委托以投资者的资金在境外进行规定的金融取得产品投资.　　2、目前建行有盈系列（日日盈、周周盈、月月盈、双月盈、季季盈）分别代表不同的时间段，金额5万起，收益也随时间的推移而不一样。还有一些10万或20万的理财产品，但很难买到，一般提前预约，早上在银行开门前就准备好。正常情况下一开门就已经卖光了，主要是因为这种产品收益高，同时又是建行系统全国发行的，　　3、上建行官网，上面的分布很细致：1、购买银行自己推出得理财产品，90-180天 2、通过银行购买基金定投，每月固定若干元 3、购买社会上投资公司等推出的理财产品，回报率大致在12%左右，有一定的风险。

建行的理财产品比较多，最有影响的也就是:速盈。这是一款，活期的存取，高于定期存款利息的理财产品。也就是说:速盈是随取随用，利息要比定期还高的理财产品。它的特点就是存取款方便快捷，还能得到较高的利息。其它的理财产品，在2019年的下半年就是以净值型产品比较好，但是利息不是太高，有浮动。建行的其它理财产品不少:黄金，基金，信托等，你需要的都有，不需要的也有。

购买谨慎，建行的理财产品到期后有可能延迟13天到账的，比如2018年9月26日到期的乾元久盈要到10月8日才能资金到账，太可怕了😱

1、乾元-众享保本产品：保本无风险的存款产品，有封闭期不可自由赎回2、乾元-开鑫享：非保本，中等风险，高净客户专享理财产品，有封闭期不可自由赎回3、乾元-优享型：非保本，中等风险，普通客户理财产品，有封闭期不可自由赎回等等

python是一门高级的编程语言，广泛应用在各种领域之中，同时也是人工智能领域首选的语言。为什么将python用于金融？因为Python的语法很容易实现金融算法和数学计算，可以将数学语句转化成python代码，没有任何语言能像Python这样适用于数学。

1.1　Python 是什么Python 是一种高级的多用途编程语言，广泛用于各种非技术和技术领域。Python是一种具备动态语义、面向对象的解释型高级编程语言。它的高级内建数据结构和动态类型及动态绑定相结合，使其在快速应用开发上极具吸引力，也适合于作为脚本或者“粘合剂”语言，将现有组件连接起来。Python 简单、易学的语法强调可读性，因此可以降低程序维护成本。Python 支持模块和软件包，鼓励模块化和代码重用。Python 解释程序和大量标准库可以源代码或者二进制形式免费取得，用于所有主要平台，并且可以随意分发。上述纲领很好地描述了 Python 成为当今主要编程语言之一的原因。当前，在学校、Web 公司、大型企业和金融机构以及任何科学领域，都有初学者和熟练的专业开发人员在使用 Python。Python有如下特征。开放源码Python和大部分可用的支持库及工具都是开源的，通常使用相当灵活和开放的许可证。解释型Cpython参考实现是该语言的一个解释程序，在运行时将Python代码翻译为可执行字节代码。多重范型Python支持不同的编程和实现范型，例如面向对象和命令式、函数式或者过程式编程。多用途Python可以用于快速、交互式代码开发，也可以用于构建大型应用程序；它可以用于低级系统操作，也可以承担高级分析任务。跨平台Python可用于大部分重要的操作系统，如Windows、Linux和Mac OS；它用于构建桌面应用和Web应用；可以在最大的群集和最强大的服务器上使用，也可以在树莓派这样的小设备上运行。动态类型Python中的类型通常在运行时推知，而不像大部分编译语言那样静态声明。缩进感知和大部分其他编程语言不同，Python使用缩进标记代码块，代替圆括号、方括号或者分号。垃圾收集Python具有自动垃圾收集机制，避免程序员管理内存。关于Python语法及其意义，Python增强提案20——即所谓的“Python之禅”——提供了重要的指导方针。每个交互shell都可以用命令import this访问它：1.1.1　Python简史Python对于某些人来说可能还是个新事物，但是它已经出现了很长时间。实际上，早在20世纪80年代，荷兰人Guido van Rossum就开始了开发工作。他现在仍然活跃于Python开发中，被Python社区授予“仁慈独裁者”的称号。下面是Python开发的里程碑：1991年发行的Python 0.9.0（第一个发行版本）；1994年发行的Python 1.0；2000年发行的Python 2.0；2008年发行的Python 2.6；2010年发行的Python 2.7；2008年发行的Python 3.0；2010年发行的Python 3.3；2014年发行的Python 3.4。值得注意的是，有两个可用的主要版本仍然在开发之中，更重要的是，它们从2008年起并行使用，这有时候令Python初学者感到困惑。到本书编著之时，这种情况已经持续了一段时间，因为两个版本之间没有100%的代码兼容性，而且不是所有流行程序库都可以用于Python 3.x。大部分可用和生产代码仍然是用Python 2.6/2.7编写的，本书基于2.7.x版本，但是大部分代码示例应该可以在3.x版本上运行。1.1.2　Python生态系统Python作为一个生态系统，而不仅仅是一种编程语言，其主要特征是有大量可用的库和工具。这些库和工具通常必须在需要（例如，绘图库）时导入或者作为单独的系统进程（例如，Python开发环境）启动。导入意味着使某个库可用于当前命名空间和当前Python解释程序进程。Python本身自带了一组大型的程序库，在不同方面增强了基本解释程序。例如，基本数学计算可以在不做任何导入的情况下完成，而更复杂的数学函数必须通过数学库导入：虽然所谓的“星号导入”（也就是通过from library import *指令导入库中的所有内容）有时候很方便，但是通常应该使用替代方法，避免命名空间和函数与库的关系方面的歧义。这采用如下方式实现：任何安装中math都是可用的标准Python库，但是还有许多库是可选安装的，可以和标准库相同的方式使用。这些库来自不同的（Web）来源。然而，通常建议使用某种Python分发版本，确保所有库的相互一致（这个主题的更多内容参见第2章）。目前为止介绍的代码示例都使用IPython，这可能是最流行的Python交互式开发环境（IDE），虽然它出现的时候只是一个增强的shell，但是现在已经有了许多典型的IDE特性（例如，支持性能分析和调试）。它缺乏由Sublime Text等高级文本/代码编辑器所提供的功能，因此，将IPython与人们选择的某种文本/代码编辑器组合使用、组成Python开发过程基本工具集的情况也不少见。IPyhon有时候也被称作Python生态系统的“杀手级应用”。它从许多方面增强了标准交互式Shell。例如，它提供了改进的命令行历史功能，并且能够进行简单的对象检查。例如，在函数名称后添加一个？就可以打印函数的帮助文本（添加？？将提供更多信息）：IPython有3个不同版本：Shell版本、基于QT图形用户界面（QT console）的版本和基于浏览器的版本（Notebook）。这里只是一个摘要的说明，现在还无需操心这些版本的细节，第2章将更详细介绍IPython。1.1.3　Python用户谱系Python不仅对专业软件开发人员有吸引力，临时开发人员和领域专家、科研开发人员也使用它。专业软件开发人员寻求高效构建大型应用程序所需的一切工具。Python支持几乎所有编程范式；有强大的开发工具；从理论上说，Python可以对付任何工作。这些类型的用户通常构建自己的框架和类，也依靠基础的Python和科学栈进行工作，并且尽最大的努力利用生态系统。科研开发人员和领域专家通常频繁使用某些库和框架，构建他们长年改进和优化的应用程序，并且根据特定的需求调整生态系统。这组用户通常参与较长的交互式会话，快速建立新代码原型，并探索和可视化其研究及领域数据集。临时开发人员喜欢在已知Python具有优势的特定问题上使用Python。例如，访问Matplotlib的展示页面，复制那里提供的某一段可视化代码，根据特殊需求调整这些代码，可能是对这些人有益的一个用例。Python用户还有另一个重要的群体：编程入门者，也就是刚刚开始编程的人。现在，Python在大学、专业院校甚至中小学校中已经成为向学生介绍编程的流行语言[1]。这种现象的主要原因之一是其基本语法即使对于非开发人员也很容易学习和理解。此外，Python支持几乎所有编程风格[2]。1.1.4　科学栈某些库的集合被统称为科学栈（Scientific Stack），其中包括如下库。NumPyNumPy提供多维数组对象，以存储同构或者异构数据；它还提供操作这一数组对象的优化函数/方法。SciPySciPy是一组子库和函数，实现科学或者金融中常常需要的重要标准功能；例如，你可以找到三次样条插值和数值积分的函数。Matplotlib这是最流行的Python绘图和可视化库，提供2D和3D可视化功能。PyTablesPyTables是流行的HDF5数据存储库封装器；这个库实现基于层次数据库/文件格式的优化磁盘I/O操作。pandaspandas在NumPy基础上构建，提供更丰富的时间序列和表格数据管理及分析类；它与Matplotlib在绘图上、与PyTables在数据存储和读取上紧密集成。根据特定的领域或者问题，科学栈可以通过更多的库进行扩展，这些库多半在一个或者多个上述的基本库基础上构建。但是，最小公分母（或称基本组成部分）通常是NumPy ndarray类（参见第4章）。仅从编程语言来讲，有许多其他语言在语法和简洁性上可与Python比肩。例如，Ruby也是相当流行的语言，可与Python相提并论。在该语言的网站上，你可以找到如下的描述：一种动态的开放源码编程语言，重视简洁性和效率。它具备简洁的语法，阅读自然、易于编写。大部分Python使用者可能也赞成用相同的陈述描述Python本身。但是，对于许多Python用户而言，它与Ruby等同样具有吸引力的语言之间的区别在于科学栈。这使Python不仅是优秀、简洁的语言，还可以代替Matlab或者R等领域专用语言和工具集。此外，它默认提供各种人员（例如熟练的Web开发人员或者系统管理员）所需要的任何功能。1.2　金融中的科技现在，我们对Python已经有了大致的认识，回头简短地介绍一下科技在金融中的作用就很有意义了。这将使我们更好地评判Python在金融行业中已经承担的任务，更重要的是，还可以评判未来承担的任务。在某种意义上，科技对于金融机构（例如与工业企业相比）或者财务部门（与其他企业职能部门相比，如后勤）没有什么特别的作用。然而，近年来，在创新和监管的刺激下，银行和其他金融机构（如对冲基金）越来越多地发展成为技术公司而不仅仅是金融中介机构。科技成为了全球几乎所有金融机构的重要资产，具备导致竞争优势和劣势的潜力。某些背景信息可以解释这种发展的原因。1.2.1　科技开销银行和金融机构共同组成了每年在科技上投入最多的行业。因此，下面的陈述不仅说明科技对金融行业的重要性，也说明了金融行业对科技的重要性：据IDC分析师称，银行在2014年的科技投入比2013年多4.2%。这位分析师说，全球金融服务的总体IT花费在2014年将超过4300亿美元，2020年将会超过5000亿美元。——Crosman 2013当今的大型跨国银行通常雇佣数千名开发人员，以维护现有系统、构建新系统。具有大量科技需求的大型投资银行每年的科技预算往往达到数十亿美元。1.2.2　作为业务引擎的科技科技发展对金融行业的创新和效率增进也有贡献：科技创新已经为更高效的衍生品市场做出了显著的贡献。通过交易技术的创新，尽管交易量和商品报价数量猛增，欧洲期货交易所（Eurex）的交易速度仍然远快于10年前…这些显著改进只有在衍生品交易所和票据交换所不断地在IT上投入巨额资金的情况下才可能实现。——德意志交易所集团2008效率提高的副作用之一就是，金融机构往往必须在更为复杂的产品或者交易中寻求竞争优势。这当然会使风险增大，并使风险管理和监控、监管越来越困难。2007年和2008年的金融危机说明了这些发展带来的潜在危险。同样，“算法和计算机失控”也给金融市场带来潜在的风险；2010年5月的所谓“闪电崩盘”事件戏剧性地展现了上述风险，自动化卖出导致某些股票和股票指数在当日大幅度下跌。1.2.3　作为进入门槛的科技和人才一方面，在其他条件不变的情况下，随着时间的推移，科技的进步会降低成本。另一方面，金融机构持续在科技上投入巨资，以增大市场份额、保持自身地位。在今天的金融市场上取得一席之地往往需要在科技和熟练人员上大规模投资。考虑衍生品分析领域的一个例子（也可参见本书第3部分的案例研究）：在整个软件生命期中，采用内部OTC[衍生品]定价策略的公司仅在一个完整的衍生品库的构建、维护和改进上就需要投入2500～3600万美元。——Ding 2010构建一个完善的衍生品分析库不仅成本高昂和费时，而且需要有足够的专业人士来进行这项工作。这些专业人士必须有正确的工具和技术，才能完成他们的任务。我们以下引用的另一段有关美国长期资本管理公司（LTCM）的陈述进一步支持关于科技和人才的观点，LTCM曾是最受尊敬的计量对冲基金，但是在20世纪90年代末破产：Meriwether在最新型计算机系统上花费了2000万美元，并雇用一个由一流金融工程师组成的团队在LTCM操纵该系统，他们在康涅狄格州的格林威治开始工作。这是行业级别的风险管理。——Patterson 2010Meriwether花费数百万美元才能得到的计算能力在今天可能只需要几千美元就能实现。另一方面，大型金融机构的交易、定价和风险管理已经变得非常复杂，以致于现在必须部署具有数万个计算核心的IT基础架构。1.2.4　不断提高的速度、频率、数据量金融行业有一个方面最受科技进步的影响：金融交易决策和执行的速度及频率。Lewis最近的著作（2014）生动而详细地描述了所谓的“闪电交易”——也就是以可能的最高速度进行的交易。一方面，可用数据的尺度越来越小使实时反应成为必需的能力。另一方面，交易的速度和频率的提高使数据量进一步增大。这两方面相互补充，推动了金融交易平均时间标度的系统性下降：复兴资本公司的“大奖章”基金在2008年获得了80%的惊人增长率，它以闪电般速度的计算机抓住了市场极端活跃的机会。Jim Simons是当年世界盈利最高的对冲基金管理人，收入达到25亿美元。——Patterson 2010单只股票30年的每日股价数据大致包含7500个报价。这类数据是大部分现代金融理论的基础。例如，现代投资组合理论（MPT）、资本定价模型（CAPM）和风险价值（VaR）等理论都以每日股价数据为基础。相比之下，苹果公司（AAPL）典型交易日报价次数大约为15000——两倍于30年间日终报价的数量。这带来了许多挑战。数据处理考虑和处理股票日终报价或者其他金融计量是不够的；在每周的7天、每天的24个小时内，某些计量措施上发生的事情“太多了”。分析速度决策往往必须在几毫秒甚至更短的时间内作出，有必要构建个别分析能力，实时分析大量数据。理论基础虽然传统金融理论和概念远称不上完美，但是它们经受了时间的考验（有些时候受到排斥）；对于毫秒级计量能力很重要的今天，仍然缺乏在很长时间内证明是稳定的一致性概念和理论。原则上，上述挑战都只能由现代科技应对。令人有些惊讶的是，缺乏一致性理论的问题也常常通过技术方法处理，在这种情况下，高速算法利用的是市场微观结构要素（例如，订单流、买卖价差），而不依赖于某种金融推理方法。1.2.5　实时分析的兴起金融行业中有一个学科的重要性正在强劲增长：金融和数据分析。这种现象与行业中速度、频率和数据率飞速增长有紧密的关系。实际上，实时分析可以视为该行业对这种趋势的反应。粗略地讲，“金融和数据分析”指的是应用软件和科技，与（可能是先进的）算法和数据收集、处理及分析方法相结合，以获得深刻理解、作出决策或者满足监管需求的学科。这类分析的例子包括银行零售部门中某个金融产品定价结构的变化对销售情况影响的估算。另一个例子是投资银行衍生品复杂投资组合信用价值调整（CVA）的大规模隔夜计算。金融机构在这种环境下面对两种主要挑战。大数据甚至在“大数据”这一术语出现之前，银行和其他金融机构就必须处理海量数据；然而，单一分析任务所处理的数据量随着时间的推移而有了很大的增长，要求计算能力的提高和更大的内存与存储能力。实时经济过去，决策者只能依赖结构化的定期计划、决策和（风险）管理过程，而今天面对的是实时完成这些任务的需求；过去在后台通过隔夜批量运行可以完成的任务，现在已经转向前台实时执行。同样，人们可以观察到科技和金融/商业方法发展之间的相互作用。一方面，有通过现代科技的应用不断改进分析方法速度和能力的需求。另一方面，科技方面的进步使几年甚至几个月之前认为不可能（或者由于预算约束而不可行）的新分析方法成为可能。分析领域的一个重要趋势是利用CPU（中央处理单元）的并行结构和GPGPU（通用图形处理单元）的大规模并行结构。现在的GPGPU往往有超过1000个计算核心，有时候有必要彻底反思并行性对不同算法的意义。用户通常必须学习新的范型和技术才能利用这种硬件的能力[3]，仍是这方面的障碍之一。1.3　用于金融的Python前一小节介绍了科技在金融中发挥作用的一些领域：金融行业中的科技成本；作为新业务和创新业务引擎的科技；作为金融行业进入门槛的科技；不断提升的速度、频率和数据量；实时分析的兴起。本节，我们分析Python如何帮助你应对这些方面的多种挑战。不过首先让我从更为基础的方面——语言和语法——介绍用于金融的Python。1.3.1　金融和Python语法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思考。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接近。我们可以通过一个简单的金融算法来说明这一现象——通过蒙特卡洛模拟方法估计欧式看涨期权的价值。我们将考虑Black-Scholes-Merton（BSM）模型（参见第3章），在这种模型中期权潜在风险遵循几何布朗运动。假定我们使用如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1-1　Black-Scholes-Merton（1973）到期指数水平（1-1）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（1-2）现在，我们将这个问题和算法翻译为Python代码。读者可以使用IPython跟踪单独的步骤——但是在这一阶段实际上并不是必需的。首先，我们从参数值开始。这真的很简单。接下来是估值算法。这里，我们第一次使用NumPy，它使我们的第二项任务变得相当轻松。第三步是打印结果。输出可能是如下所示[4]：有下面3个方面值得注意。语法Python语法与数学语法相当接近，例如，在参数赋值的方面。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。本例的这种模块如例1-1所示，可以保存为名为bsm_msc_euro.py的文件。例1-1　欧式看涨期权的蒙特卡洛估值这一小节中的简单算法示例说明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——提供补充。在科学语言组合中添加Python似乎使其更加全面。我们现在拥有：用于写作和谈论科学和金融等问题的英语；用于简洁、精确地描述抽象特征、算法、复数等并为其建模的数学；从技术上建立抽象特征、算法、复数等的模型并加以实现的Python。数学和Python语法几乎没有任何编程语言像Python这样接近数学语法。因此，数值算法很容易从数学表示翻译为Python实现。使用Python，可以在这些领域中高效地进行原型化、开发和代码维护。在某些领域中，使用伪代码是常见的做法，从而引入了第4个语言家族成员。举个例子，伪代码的任务是以更技术性的方式表示金融算法，不但仍然接近于数学表示，而且和技术实现已经相当接近。除了算法本身，伪代码还考虑了计算机的工作原理。采用这种方法一般是因为使用大部分编程语言时，技术实现和正式的数学表现形式距离相当“遥远”。大部分编程语言都必须包含许多只在技术上必要的元素，在数学和代码之间很难看到等价的元素。时下，Python常常以伪代码方式使用，因为它的语法和数学很类似，而且技术“开销”可以控制到最低。这一点是通过该语言所体现的一些高层概念实现的，这些概念不仅有其优势，也带来了风险和其他代价。不过可以肯定，可以在需求出现的时候使用Python，从一开始就遵循其他语言可能需要的严格实现和编码方法。从这个意义上说，Python可以在两个世界中提供最佳的平衡：高层次的抽象和严格的实现。1.3.2　Python的效率和生产率从较高的层次看，使用Python的好处可以从3个维度衡量。效率Python如何更快地获得结果、节约成本、节约时间？生产率Python如何在相同的资源（人员、资产等）下完成更多的工作？质量Python能够让我们做哪些替代技术所不能做到的事情？对这些特性的讨论当然不可能很全面。然而，可以将某些参数作为出发点。在更短的时间里得到成果Python效率较为明显的领域之一是交互式的数据分析。这些领域从IPython等有力工具和pandas之类的程序库获益良多。考虑一位正在撰写硕士论文的金融专业学生，她对Google的股价感兴趣，想要分析5年的历史股价信息，以了解股价变动在这段时间内的波动性。她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，是随时间变动而决非固定。而且，结果应该进行可视化，主要的工作如下：从网络上下载Google的股价数据；计算收益率的滚动标准差（波动率）；绘制股价数据和结果图表。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——此时还不用操心语法的细节（后续的章节中将对所有细节进行解释）。首先，确保所有必要的库可用。其次，读取数据（例如从Google网站）。第三步，实现对波动率的必要分析。最后一步，绘制结果图表。为了生成内联图表，我们使用IPython的“魔法”命令%matplotlib，加上inline选项。图1-1展示了在IPython进行的这一简短交互会话所得到的图形化结果。用4行代码就足以完成金融分析中遇到的典型复杂任务：数据收集、复杂和重复的数学计算以及结果的可视化，几乎令人觉得不可思议。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。图1-1　Google收盘价格和年度波动率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们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。分析师们可以快速反应，几乎实时提供宝贵的深刻见解，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。确保高性能一般来说，Python的语法相当简洁，编码效率相对高是为人们所接受的说法。但是，由于Python本质上是解释型语言，因此存在一种偏见，认为Python对于金融学中的计算密集任务来说过于缓慢。确实，在某些特定的实现方法下，Python可能确实很慢，但是，它并不一定都那么缓慢——它可以在几乎任何应用领域中表现出高性能。理论上，人们至少可以找到3种提高性能的策略。