【荐书】基于Python的金融分析与风险管理（畅享版，共三本）

主要观点总结

本文介绍了《基于Python的金融分析与风险管理（畅享版）》的主要内容和特色，包括其结构、新增内容、过往版本的赞誉、作者简介以及各卷的主要内容。该书结合金融场景演示Python编程，涵盖了从基础到高级的金融应用，适合金融专业人士和Python爱好者阅读。

关键观点总结

关键观点1: 新书内容概述

介绍了新书《基于Python的金融分析与风险管理（畅享版）》的特色和主要内容，包括新增的深度学习编程、强化学习编程、股票知识点扩展、奇异期权、预期损失等内容。

关键观点2: 关于其他版本的评价

概述了过往版本的《基于Python的金融分析与风险管理》的赞誉，包括多位行业专家和学者的好评。

关键观点3: 作者简介

介绍了斯文博士的背景，包括其金融和Python教学方面的经验，以及其在金融机构和高校的教学情况。

关键观点4: 书籍结构概览

概述了《基于Python的金融分析与风险管理（畅享版）》的基础卷、应用卷和拓展卷的主要内容，包括各卷的章节结构和主要讨论的话题。

文章预览

图书特色之 处 《基于Python的金融分析与风险管理（畅享版）》（简称“ 畅享版 ”）分为“基础卷”（共7章）、“应用卷”（共6章）以及“拓展卷”（共6章），并且每篇独立成书，共计三本，由人民邮电出版社于2024年陆续出版。 相比《 基于Python的金融分析与风险管理（第2版） 》， “ 畅享版 ” 新增的主要内容归纳如下： 增加了深度学习的编程 。深度学习（Deep Learning）被认为是人工智能领域最前沿的课题之一，深度学习在金融领域应用的前景也值得期待。PyTorch是目前深度学习最流行的Python第三方模块，因此 “基础卷” 的第6章用整整一章的篇幅全面讲解了该模块的相关功能，并且结合金融场景演示了全链接神经网络、循环神经网络以及长短期记忆模型等深度学习领域常用模型的建模技巧。 增添了强化学习的编程 。强化学习（Reinforcemnt Learn ………………………………