大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python 学习期权的问题，于是小编就整理了3个相关介绍python 学习期权的解答，让我们一起看看吧。
金融数学属于什么院系？
金融数学算是数学系。
与金融学相比，金融数学的课程就要理科的多。首先高数一定是按照理科一类的标准学的（就算不和数学系一样，但至少要跟物理系等专业一个难度）。其次，要修实变函数、泛函分析、随机过程等进阶数学课程。（实变函数学十遍，泛函分析心泛寒，随机过程随机过什么的你都懂的）。然后，金融这头要学资产定价理论（其中包括期权定价、固定收益证券、货币市场etc），还有风险管理和统计，金融建模，数值方法。
另外，贯穿于整个金数课程学习中的，还有对编程的锻炼。这里不是说像计算机系那样去设计一个完整的程序（从后台到前端一应俱全的那种），而是重在用计算机建模的能力，即用高效率的算法去完成建模的过程（比如所有金数学生一定用各种语言写过***卡罗模拟给欧式期权定价的程序），quant领域常用的编程语言有C++/C#，Matlab，Python等，你至少得学好一个。
总结起来，就是金融文理兼收，学到的技能广而不精；金数侧重理科，学习的东西系统专业但不广泛。其实，学生到底学到什么程度，还是看个人，即使是金融专业的数学课也并不简单，比如被金融经济学这门神课秒杀概率还是很大的。
初学者学习金融数学，需要准备哪些教程？
呃嗯，小编对数学课程还是记得比较清楚的，因为本科的时候大家最害怕会挂科的就是数学的那几门课，呵呵，高数啊，线性代数啊，还有一本是概率论与数理统计，我们还学了一本微积分，因为在经济学中用的比较多的还是微积分。金融数学的话好像更难更高深额。
金融数学的要准备哪些教程的话，知乎上有一个在神奇地方读研的同学读金融数学的最低标准：第一、要学计算机，python、r、matlab选一个，能导入数据，算均值方差画个图，线性回归；
第二、要学数学，有sigma field和时间序列arima知识的高等概率论；
第三、要学金融，期权期货以及期权平价公式等基础知识。还有念过金融数学这个专业的同学说，第一学期第一堂随机微分课，第二学期R、matlab、python、C++，所以等出结论，想走这条路，务必夯实高等数学基础，编程方面至少要有个概念，不要在金融学上浪费太多时间，会计的话有个概念就好。
看完小伙伴们的回答，都是在劝退，说学这个专业多辛苦多辛苦，也赚不到什么钱，没学好毕业就将面临失业之类之类的，但是小编怎么觉得他们劝退的力度不够哇，本来我觉得自己学金融数学是学不来的，听他们劝退的一说，觉得自己都还勉勉强强能去上呢，哈哈哈。
讲真，如果真是想学，也不要被人吓到了，别人是别人，自己是自己，想去学就去，做好心理准备就好，不要到时候学了给自己带来的只有挫败感，没有任何好处就行，大不了学不下去了就不学嘛，但是至少尝试了，而且都是在做自己喜欢做的事情啊。
想自学量化金融，应该怎么做？
首先对金融知识有要较深的理解。所谓量化就是找交易策略，数据回测，修正策略，交易，再修正策略。涉及到股票，债券，期货，期权等等，如果对金融产品的游戏规则都不理解，何谈做交易策略？
其次是扎实的统计功底，需要非常熟悉常用概率分布，***设检验和回归模型等概念，需要在不查阅任何资料的情况下进行高效的探索性数据分析。高级统计建模是需要查阅大量文献，对于有难度的学术文献，或许不太能理解复杂的数学公式，但只要具备了基本功，是完全可以理解它的建模思路和结果。量化交易的核心是研究，没有扎实的根基，是很难推动到更高层次的。
最后是掌握编程语言，从国外趋势来看，R和Python是最好的工具，至于要不要学习J***a和C++等低阶编程语言，取决于自身偏好。目前已经有很多平台提供了策略部署（安全且高效）的功能，不需要宽客花费大量的时间在部署方面，换句话来说研究和生产两个阶段已经高度整合。开源工具有MT4，tradeStation，quantopian, quantConnect等，商业版软件更是数不胜数（费用并不便宜）。最开始的时候建议先专注一门语言，彻底掌握量化交易相关模块的用法，如果使用R，那么tidyverse, quantmod, quantstrat等包的使用一定要非常熟练，如果使用Python，必须掌握pandas, stat***odel等包。
掌握了基础后，就可以根据自身偏好进行职业生涯的规划，很多国外的量化交易员都在深入研究机器学习和深度学习领域，借助这些前沿的高级工具进行交易。安利一个网站，quantstart，个人感觉是入门最“正”的路了，比起其他东拼西凑的野路子来说。
到此，以上就是小编对于python 学习期权的问题就介绍到这了，希望介绍关于python 学习期权的3点解答对大家有用。