在当今时代，金融、数学和编程是有着内在联系的。本书提供了针对这些学科的相关基础内容，并介绍了在计算金融世界中入门所需的主要工具。
作为一本实用指南，本书所采用的方法是：使用数学概念作为学习金融思想和编程技术的共同背景，向读者传授金融经济学的基本知识。本书以一种综合的方式解释了金融、数学和Python编程概念，从而使跨学科概念产生相互促进的作用。

伊夫·希尔皮斯科（Yves Hilpisch），The Python Quants是一个专注于Python与开源软件在量化金融中应用的团队，而Yves Hilpisch是The Python Quants的创始人与股东。Yves也是CQF项目的计算金融学讲师。他的客户遍及全球金融界，本身也积累了10年Python经验。Yves同时是Python and Open Source for EquantFinance这个会议在法兰克福、伦敦和纽约的组织者。

前言
第1章 金融与Python
1.1 金融简史
1.2 金融的主要趋势
1.3 四种语言的世界
1.4 本书的方法
1.5 Python入门
1.6 小结
1.7 参考文献
第2章 双态经济
2.1 经济
2.1.1 实物资产
2.1.2 主体
2.1.3 时间
2.1.4 货币
2.2 现金流
2.2.1 回报
2.2.2 利息
2.2.3 现值
2.2.4 净现值
2.3 不确定性
2.4 金融资产
2.5 风险
2.5.1 概率测度
2.5.2 期望
2.5.3 预期回报
2.5.4 波动率
2.6 未定权益
2.6.1 复制
2.6.2 套利定价
2.6.3 市场完备性
2.7 阿罗-德布鲁证券
2.8 鞅定价
2.8.1 资产定价第一基本定理
2.8.2 按期望定价
2.8.3 资产定价第二基本定理
2.9 均值-方差投资组合
2.10 小结
2.11 更多资源
第3章 三态经济
3.1 不确定性
3.2 金融资产
3.3 可达未定权益
3.4 鞅定价
3.4.1 鞅测度
3.4.2 风险中立定价
3.5 超复制
3.6 近似复制
3.7 资本市场线
3.8 资本资产定价模型
3.9 小结
3.10 更多资源
第4章 优化和均衡
4.1 效用最大化
4.1.1 无差异曲线
4.1.2 适当的效用函数
4.1.3 对数效用
4.1.4 时间累积效用
4.2 预期效用
4.2.1 最佳投资组合
4.2.2 时间累积期望效用
4.3 完全市场中的定价
4.3.1 套利定价
4.3.2 鞅定价
4.4 无风险利率
4.5 数值实例（Ⅰ）
4.6 不完全市场中的定价
4.6.1 鞅测度
4.6.2 均衡定价
4.7 数值实例（Ⅱ）
4.8 小结
4.9 更多资源
第5章 静态经济
5.1 不确定性
5.1.1 随机变量
5.1.2 数值案例
5.2 金融资产
5.3 未定权益
5.4 市场完备性
5.5 资产定价的基本定理
5.6 Black-Scholes-Merton期权定价
5.7 Black-Scholes-Merton的完整性
5.8 Merton跳扩散模型期权定价
5.9 代表主体定价
5.10 小结
5.11 更多资源
第6章 动态经济
6.1 二项式期权定价
6.1.1 基于Python循环的模拟和评估
6.1.2 基于向量代码的模拟和估值
6.1.3 速度比较
6.2 Black-Scholes-Merton期权定价
6.2.1 股票价格路径的蒙特卡洛模拟
6.2.2 欧式看跌期权的蒙特卡洛估价
6.2.3 美式看跌期权的蒙特卡洛估价
6.3 小结
6.4 更多资源
第7章 进一步探索
7.1 数学
7.2 金融理论
7.3 Python编程
7.4 Python金融分析
7.4.1 金融数据科学
7.4.2 算法交易
7.4.3 计算金融
7.4.4 人工智能
7.4.5 其他资源
7.5 最后的话