在当今的社会，无论是学习金融还是从事金融工作都迫切需要掌握两门语言，一门是人与人之间交流的语言，比如中文、英文等；另一门就是人与计算机交流的语言，也就是计算机编程语言。面对林林总总的计算机编程语言，对于广大金融学习者和从业者而言，Python是一个比较理想的选择。

2021年，有哪些金融科技书推荐？小编来分享一下。

1、基于Python的金融分析与风险管理（第2版）

Python金融分析指南升级版，新增产品类型与量化分析工具，金融大数据分析和金融风控教程，详解NumPy、Pandas、Matplotlib等模块的使用技巧。

本书在上一版的基础上进行了内容升级，持续聚焦Python在金融分析与风险管理的应用，第2版从原先的12章扩充至15章，并依次划分为基础篇（共5章）、中阶篇（共5章）以及高阶篇（共5章），基础篇结合金融场景演示了Python语言以及NumPy、pandas、Matplotlib、SciPy以及statsmodel等金融领域常用的第三方模块的编程方法；中阶篇通过Python编程结合金融实例，依次探讨利率、汇率、债券、股票、互换合约、期货合约等产品的定价、风险测度以及风险管控等内容；高阶篇则融合Python与金融案例，探究了期权的定价、希腊字母、动态对冲、隐含波动率、交易策略及其他延伸知识点，此外，高阶篇还涉及投资组合风险价值建模等具有较强技术性的内容。
本书旨在通过更丰富的金融产品、更广泛的量化模型、更完备的金融示例、更高的软件版本，为读者提供更加便捷的Python金融实战体验与解决方案。
本书适合想要掌握Python应用的金融学习者、金融从业者阅读，也适合想要转行到金融领域的程序员以及对Python在金融领域的实践应用感兴趣的人士阅读，并且不要求读者具有Python编程基础和金融基础。

2、Python金融实战案例精粹

《基于Python的金融分析与风险管理》姊妹篇，量化交易金融科技大数据分析教程，用Python驾驭金融实务，成金融科技达人。

随着金融科技时代的到来，Python在金融领域的影响力已经有目共睹。掌握Python在金融实务中的应用，已经成为金融科技达人们必备的技能之一。

本书作为《基于Python的金融分析与风险管理》一书的配套案例集，整合了源于现实金融市场和日常实务工作的88个原创案例，涉及308项编程任务，包括超过6000行的Python代码。本书囊括了丰富多样的金融场景，涵盖利率、汇率、债券、股票、基金、远期、股指期货、外汇期货、国债期货、股票期权、商品期权等金融产品，还涉及商业银行、证券公司、期货公司、保险公司、信托公司、资产管理公司、基金管理公司、金融控股公司等各类型的金融机构，既介绍了包括我国在内的新兴市场，又介绍了欧美成熟的金融市场，囊括金融实务中可能涉及Python编程的各种场景。

本书着眼于一系列从业者可能涉及的金融实务案例，并结合Python编程给出了高效的解决方案。通过阅读本书，读者能够全方位地了解金融市场的运作，深刻洞察各类职务背后的工作技巧。

3、Python股票量化交易从入门到实践

股票炒股趋势技术分析书籍，量化投资金融科技教程，量化交易不神秘，本书教你从0到1构建量化交易平台，零基础快速入门Python股票量化交易。

量化交易是一种新兴的系统化的金融投资方法，它是以计算机强大的运算能力为基础，运用数据建模、统计学分析、程序设计等工具从历史数据中得到良好的交易策略，是计算机科学在金融领域的具体应用。Python语言凭借其简洁、高效的特性，以及其在大数据分析方面的强大性能，在量化交易领域得到了良好的应用。
本书以 A 股市场为交易标的物，引导读者从理解量化交易开始，逐步掌握行情数据的获取和管理、技术指标的可视化，并在熟练编程的基础上，构建出个性化的交易策略体系。
本书适合对股票的量化交易感兴趣的读者阅读，通过阅读本书，读者不仅能够了解 Python 数据分析和数据可视化的核心技能，更能够将 Python 作为常用工具，为股票技术指标分析和量化交易提供助力。

4、Python期货量化交易实战

基于Python的程序化交易实战指南，用Python为金融从业者赋能，通过编程实践指导期货量化交易。

• 了解交易的规则与数据指标，学习正确的金融算法
• 基于真实的数据进行回测和分析，了解期货交易的内涵
• 循序渐进的案例式教学，按部就班地操作就能上手
• 基于Python 3.7进行分析，提供示例代码，可在异步社区轻松下载

如今要想在金融领域保持竞争力，只是精通电子表格和计算器已经远远不够，传统的工具和数据集已经无法满足我们的需要，Python已经成为金融从业者需要掌握的又一个强大工具。
本书从数据分析的角度切入，以案例的形式深入数据背后，从基本的交易规则讲起，引导读者了解技术指标，并配合丰富的Python代码示例，教读者掌握期货量化交易技巧。

5、Jupyter金融应用 从入门到实践

北大教研团队作者联袂编写，内容图文并茂，大量金融场景实战案例与配套资源，零基础从入门到实践学习Jupter金融应用。

Jupyter Notebook是一款交互式、功能强大的数据科学工具。它不仅高效、易上手，而且提供了强大的数据分析和可视化功能。另外，用户可以在Jupyter Notebook的网页中完成多种操作，例如编写代码并运行、展示代码的运行结果、编写说明文档等。
《Jupyter金融应用：从入门到实践》旨在为初学者提供一种快速学习的方法，从基础知识、金融数据处理、机器学习与金融建模、高级功能几个方面展示了Jupyter Notebook的强大功能以降低读者完成数据分析或建模任务的门槛，帮助读者运用Jupyter Notebook完成数据分析任务，更高效地处理金融数据。
《Jupyter金融应用：从入门到实践》适合数据分析人员以及有志于从事金融数据分析、金融数据建模工作的读者阅读，也适合统计学、金融学、计算机等专业的师生阅读参考。

6、金融中的机器学习

聚焦于金融业的机器学习入门教程，书中包含大量基于Python语言的编程项目，理论与实战相结合，金融数据分析师的晋升宝典，提供配套代码资源下载。

机器学习是设计与应用算法的科学，可从数据中进行学习和预测，其应用已经非常普遍。金融领域集中了大量的交易数据，为人工智能技术的运用奠定了良好的数据基础。本书面向金融领域的读者，介绍了机器学习技术的原理与实践。
本书包括10章，介绍了神经网络算法、结构化数据的处理、计算机视觉处理技术、时间序列分析、自然语言处理、生成模型的应用、强化学习技术、数据建模与调试、贝叶斯推理和概率编程等内容。
本书由资深金融从业者编写，融合了其在金融项目中关于机器学习的实践经验，适合金融领域的数据科学家、数据分析师、金融科技公司的技术研发人员以及对金融领域的机器学习技术感兴趣的读者阅读。

7、金融网络安全

金融网络安全技术基础与攻防架构策略实战，结合网络安全和金融领域的案例，洞悉网络安全内涵，多方位展现新兴网络安全技术。

《金融网络安全》围绕网络安全话题展开，涉及网络安全与经济、网络攻击手段、恶意软件、金融诈骗、威胁及漏洞管理、银行业面临的网络安全问题、风险管理、事件管理、数据保护、区块链技术、人工智能与网络安全、量子技术等热点，系统地分析了网络安全态势，揭示了金融行业面临的网络安全挑战。
《金融网络安全》从金融视角解读网络安全，适合金融服务领域的安全架构师、风险管理人员、渗透测试人员阅读，也适合对网络安全感兴趣的读者阅读。