看了Python在金融行业中的应用，大数据分析实在太重要了！

说起金融，大家并不陌生，毕竟和我们的钱包关系紧密。这个“多金”的产业能持续的高速发展，源自科技的赋能。
从ATM到信用卡，从网上银行到移动支付……金融科技正在改变着我们的生活。国内的金融科技发展尤为迅速，在全球金融科技市场中，中国正占据越来越重要的位置。
即便如此，金融科技的风口却从未停息……最近，在第四届智能金融国际论坛上，再次提到了区块链、人工智能、5G等科技巨变的力量，强调了科技在资讯与数据领域的重要意义。
什么是金融科技？
简单介绍一下，金融科技（）是指通过利用各类科技手段创新传统金融行业所提供的产品和服务，提升效率并有效降低运营成本。
根据金融稳定理事会（FSB）的定义，金融科技主要是指由大数据、区块链、云计算、人工智能等新兴前沿技术带动，对金融市场以及金融服务业务供给产生重大影响的新兴业务模式、新技术应用、新产品服务等。
随着大数据时代的到来，人工智能等前沿的科技在算法深刻改变了金融业态，并成为未来金融发展的制高点。金融科技正在传统金融行业的各个领域积极布局，已然成为新的风口。
随着人工智能发展而大火的，有着简单易学、速度快、可移植性、解释性、可拓展性、可嵌入性以及丰富的库等特点，使其在数学、大数据分析以及处理金融行业和财务（数据）分析中都有着得天独厚的优势。
在金融中的应用
的语法很容易实现那些金融算法和数学计算，每个数学语句都能转变成一行代码，每行允许超过十万的计算量。
在金融环境中迈出使用第一步的大部分人都可能要攻克某个算法问题。这和想要解出微分方程、求取积分或者可视化某些数据的科学工作者类似。
一般来说，在这一阶段，对正规开发过程、测试、文档或者部署没有太多的要求。然而，这一阶段似乎是人们特别容易爱上的时候，主要原因是的语法总体上和用于描述科学问题或者金融算法的数学语法相当近。
我们可以通过一个简单的金融算法——通过蒙特卡洛模拟方法估计欧式看涨期权的价值来说明这一现象。我们将考虑Black--（BSM）模型，在这种模型中期权的潜在风险遵循几何布朗运动。假定我们使用以下数值化参数进行估值：
● 初始股票指数水平 S0=100；
【看了Python在金融行业中的应用，大数据分析实在太重要了！】● 欧式看涨期权的行权价格 K=105；
● 到期时间 T=1 年；
● 固定无风险短期利率 r=5%；
● 固定波动率 σ=20% 。
在 BSM 模型中，到期指数水平是一个随机变量，由公式 1-1 给出，其中 z 是一个标准正态分布随机变量。公式Black--（1973）到期指数水平
下面是蒙特卡洛估值过程的算法描述。
（1）从标准正态分布中取得 I 个（伪）随机数 z(i)，i∈{1，2，…，I} 。
（2）为给定的 z(i)和公式 1-1 计算所有到期指数水平 ST(i) 。
（3）计算到期时期权的所有内在价值 hT(i)=max(ST(i) K，0) 。
（4）通过公式 1-2 中给出的蒙特卡罗估算函数估计期权现值。公式 1-2 欧式期权的蒙特卡洛估算函数。
现在，我们需要将这个问题和算法翻译为代码。下面的代码将实现一些必要的步骤。
NumPy在这里作为主程序包使用。
定义模型并模拟参数值。
随机数生成器种子值固定。
提取标准正态分布随机数。
模拟期末价值。
计算期权到期收益。
计算蒙特卡洛估算函数。
打印输出估算结果。
以下 3 个方面值得注意。