說起金融，大家并不陌生，畢竟和我們的錢包關系緊密。這個“多金”的產業能持續的高速發展，源自科技的賦能。

從ATM到信用卡，從網上銀行到移動支付……金融科技正在改變著我們的生活。國內的金融科技發展尤為迅速，在全球金融科技市場中，中國正占據越來越重要的位置。

即便如此，金融科技的風口卻從未停息……近，在第四屆智能金融國際論壇上，再次提到了區塊鏈、人工智能、5G等科技巨變的力量，強調了科技在資訊與數據領域的重要意義。

什么是金融科技？

簡單介紹一下，金融科技（Fintech）是指通過利用各類科技手段創新傳統金融行業所提供的產品和服務，提升效率并有效降低運營成本。

根據金融穩定理事會（FSB）的定義，金融科技主要是指由大數據、區塊鏈、云計算、人工智能等新興前沿技術帶動，對金融市場以及金融服務業務供給產生重大影響的新興業務模式、新技術應用、新產品服務等。

Python課程

隨著大數據時代的到來，人工智能等前沿的科技在算法深刻改變了金融業態，并成為未來金融發展的制高點。金融科技正在傳統金融行業的各個領域積積布局，已然成為新的風口。

隨著人工智能發展而大火的Python，有著簡單易學、速度快、可移植性、解釋性、可拓展性、可嵌入性以及豐富的庫等特點，使其在數學、大數據分析以及處理金融行業和財務（數據）分析中都有著得天獨厚的優勢。

Python在金融中的應用

Python的語法很容易實現那些金融算法和數學計算，每個數學語句都能轉變成一行Python代碼，每行允許超過十萬的計算量。

在金融環境中邁出使用Python步的大部分人都可能要攻克某個算法問題。這和想要解出微分方程、求取積分或者可視化某些數據的科學工作者類似。

一般來說，在這一階段，對正規開發過程、測試、文檔或者部署沒有太多的要求。然而，這一階段似乎是人們特別容易愛上 Python 的時候，主要原因是 Python 的語法總體上和用于描述科學問題或者金融算法的數學語法相當近。

我們可以通過一個簡單的金融算法——通過蒙特卡洛模擬方法估計歐式看漲期權的價值來說明這一現象。我們將考慮Black-Scholes-Merton（BSM）模型，在這種模型中期權的潛在風險遵循幾何布朗運動。假定我們使用以下數值化參數進行估值：

初始股票指數水平 S0=100；

歐式看漲期權的行權價格 K=105；

到期時間 T=1 年；

固定無風險短期利率 r=5%；

固定波動率 σ=20%。

在 BSM 模型中，到期指數水平是一個隨機變量，由公式 1-1 給出，其中 z 是一個標準正態分布隨機變量。公式Black-Scholes-Merton（1973）到期指數水平

下面是蒙特卡洛估值過程的算法描述。

（1）從標準正態分布中取得 I 個（偽）隨機數 z(i)，i∈{1，2，…，I}。

（2）為給定的 z(i)和公式 1-1 計算所有到期指數水平 ST(i)。

（3）計算到期時期權的所有內在價值 hT(i)=max(ST(i) K，0)。

（4）通過公式 1-2 中給出的蒙特卡羅估算函數估計期權現值。公式 1-2 歐式期權的蒙特卡洛估算函數。