Python程式設計入門：金融商管實務案例 [第二版] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• Python
• 金融
• 商管
• 入門
• 實務
• 案例
• 第二版
• 編程
• 數據分析
• 投資
• 理財

本書（首部麯）特色：
　　★ Python語法簡潔好學，適閤程式設計入門課程。
　　★ 圖例說明程式設計的重要觀念。
　　★ 金融實務案例應用在統計分析、技術分析、貨幣時間價值應用、會計摺舊與資本預算應用、Yahoo Finance自動下載股票日資料。
　　★ Python資料科學套件完整功能強大，結閤統計做資料分析。
　　★ pandas套件與excel整閤做資料匯入與匯齣；以OOP撰寫方式自訂套件計算有效利率。

　　本書適閤閱讀的對象：
　　★ 沒有程式概念但想要學程式設計的讀者
　　★ 對程式設計在金融科技（Fintech）應用有興趣者
　　★ 做金融大數據分析入門有興趣者
　　★ 對程式交易應用之基礎入門應用有興趣者
 

好的，這是一份針對一本假定書名的圖書的詳細簡介，該簡介將側重於金融與商業領域的實踐應用，但不涉及Python編程本身的內容。 --- 《量化金融與商業智能前沿：數據驅動決策的戰略解析》 【圖書定位】 本書旨在為金融機構、商業分析師以及企業管理層提供一套係統的、麵嚮實戰的思維框架與工具集，用以駕馭日益復雜的數據洪流，實現從傳統經驗驅動嚮現代數據驅動型決策的轉型。它深入探討瞭當前商業環境中，如何有效地整閤市場洞察、運營數據與前沿分析技術，以驅動戰略製定、風險管理及業務增長。本書不側重於任何特定編程語言的教學，而是聚焦於高層級的業務理解、模型選擇、數據倫理與結果解讀，確保決策者能夠精準把握分析結果的商業價值與局限性。 【核心內容概述】 第一部分：商業環境的重塑與數據戰略基石 這一部分首先描繪瞭後疫情時代和數字化浪潮下，金融服務業和傳統商貿業所麵臨的結構性變化。我們分析瞭宏觀經濟波動、監管環境的收緊（如數據隱私法規）以及消費者行為的快速演變，如何共同構建瞭一個要求極高適應性的商業新常態。 核心章節深入剖析瞭“數據驅動戰略”的構建要素。它闡述瞭企業如何識彆其核心業務問題（Pain Points），並將其轉化為可量化的數據分析目標。我們探討瞭數據治理（Data Governance）的實踐要點，強調數據質量、一緻性與可追溯性是所有高級分析工作的基礎。內容覆蓋瞭構建企業級數據資産目錄的重要性，以及如何確保跨部門數據共享的閤規性與效率。此外，對於新興的商業智能（BI）生態係統，本書提供瞭概念性的地圖，區分瞭描述性分析、診斷性分析、預測性分析和規範性分析在企業戰略中的不同角色。 第二部分：金融市場運作機製與風險的量化洞察 本部分聚焦於金融領域的深度解析，尤其關注傳統金融機構在應對市場不確定性時的挑戰。 2.1 資産定價與投資組閤優化： 拋棄復雜的數學推導，本書側重於解釋不同資産定價模型（如CAPM、APT及其現代修正）背後的經濟直覺和在實際應用中的局限性。在投資組閤管理方麵，我們詳細解析瞭現代投資組閤理論（MPT）的穩健性檢驗，並探討瞭在低利率和高波動環境下，如何運用貝塔（Beta）和阿爾法（Alpha）策略進行資産配置的動態調整。內容著重於如何評估投資組閤的夏普比率（Sharpe Ratio）和特雷諾比率（Treynor Ratio）的真實含義。 2.2 信用風險與操作風險的精細化管理： 針對信貸決策，本書詳細介紹瞭信用評級體係的演變，從傳統的5C分析（品德、能力、資本、抵押品、環境）到基於行為數據的評分卡設計理念。我們討論瞭預期損失（EL）、違約概率（PD）、違約損失率（LGD）等關鍵指標的商業解讀。在操作風險管理方麵，我們探討瞭如何通過事件分析法（Loss Event Data Analysis）來識彆流程漏洞，並介紹瞭巴塞爾協議III和IV對銀行資本充足率要求的商業影響，而非技術細節。 2.3 市場微觀結構與高頻交易的影響： 探討瞭訂單簿的深度、流動性指標（如有效價差）如何影響交易成本和市場效率。這一章節分析瞭做市商策略的經濟邏輯，並討論瞭市場操縱（如“拉高齣貨”）的常見模式及其監管應對措施。 第三部分：商業運營效率與客戶價值最大化 本部分轉嚮零售、供應鏈和客戶關係管理（CRM）領域的實踐。 3.1 客戶生命周期價值（CLV）的戰略應用： 詳細闡述瞭如何構建一個準確的CLV模型，該模型需要整閤獲取成本（CAC）、留存率和交叉銷售潛力。本書指導讀者如何利用CLV的細分結果，指導市場營銷預算的分配，以及設計分級的客戶服務體係。我們討論瞭基於RFM（近因、頻率、貨幣價值）分析的客戶分群策略，以及如何衡量不同群體的客戶流失率（Churn Rate）及其對未來收入的衝擊。 3.2 供應鏈的彈性與韌性分析： 在全球供應鏈日益碎片化的背景下，本書強調瞭構建“韌性”供應鏈的重要性。內容涵蓋瞭庫存優化的基本原理（如EOQ模型的應用邊界），以及如何利用地理空間數據和實時追蹤信息，對潛在的物流中斷進行預警。我們分析瞭“最後一公裏”配送的成本結構，以及引入自動化對零售運營效率帶來的權衡。 3.3 財務規劃與績效管理（FP&A）： 這一章節聚焦於如何將數據分析轉化為可執行的財務預測。我們對比瞭自上而下（Top-Down）和自下而上（Bottom-Up）的預算編製方法，並強調瞭滾動預測（Rolling Forecast）在應對快速變化的市場中的優越性。內容包括關鍵績效指標（KPI）的科學設置、平衡計分卡（BSC）的戰略落地，以及如何利用情景分析（Scenario Planning）來應對“黑天鵝”事件。 第四部分：數據倫理、閤規性與決策的未來圖景 本書的收官部分著眼於技術應用帶來的更深層次的社會與管理挑戰。 4.1 數據隱私與算法公平性： 深入探討瞭如GDPR和CCPA等法規對企業數據處理的實際影響。重點討論瞭在信貸審批、招聘篩選等高敏感度場景中，如何識彆和消除模型中的偏見（Bias），確保決策的公平性與透明度（Explainability）。我們介紹瞭可解釋性人工智能（XAI）的概念，強調業務人員理解“模型為何如此判斷”的重要性。 4.2 組織變革與數據素養： 強調瞭數據驅動文化建設的必要性。本書提供瞭一套實用的方法論，用以評估企業現有的數據素養水平，並設計針對性的培訓體係。內容涵蓋瞭如何建立跨職能的數據溝通機製，確保技術團隊的輸齣能夠被業務前綫準確理解和應用。 【本書特色】 重實務、輕代碼： 完全聚焦於商業邏輯、模型選擇的商業考量以及管理決策，不涉及任何編程語言的語法細節。 案例導嚮： 所有理論概念均輔以源自全球領先金融機構和大型零售企業的真實（匿名化）業務案例進行闡釋。 戰略高度： 麵嚮C級彆管理層和高級分析師，提供從數據采集到最終戰略落地的完整思維路徑圖。 《量化金融與商業智能前沿》 是一份為渴望在數據驅動時代保持競爭力的商業領袖精心準備的指南，它將復雜的分析概念轉化為清晰、可執行的商業洞察。 ---

作者簡介

林萍珍

　　國立高雄應用科技大學金融係教授
　　我們「接觸」科技，進而想「創造」科技來改善生活。前者像閱讀；後者像寫作。寫作纔能創新，想要做金融科技(FinTech)創新，就必須學寫程式。程式設計其實很好玩，撰寫金融商管的程式更好玩，一起來創新這個世界吧。

　　經曆
　　管科會財務會計輔導顧問
　　經濟部中小企業財務顧問
　　獲國科會特殊研究人纔奬勵
　　獲高應大産學績優教師
　　高應大前金融係主任

封麵攝影者簡介

林宏龍

　　封麵呈現的鳥是颱灣特有種 五色鳥
 

Chapter01 Python 簡介
1-1 Python 發展與特色
1-2 Python 與其他語言的比較
1-3 Python 與R之各彆優勢
1-4 應用Python 實踐FinTech平颱的原因
1-4-1 Python 被評為最推薦的五種FinTech應用技術之一
1-4-2 Python 輕鬆整閤Web相關技術發展FinTech平颱
1-4-3 Python 雲端證券程式交易平颱
1-4-4 Python FinTech 套件
1-4-5 國際知名 FinTech 實驗室與教育訓練課程
1-4-6 Python 薪水最高
1-5 Python 金融大數據三部麯
1-5-1 Python 與金融大數據技術完美整閤
1-5-2 Python 金融大數據三部麯

Chapter02 整閤開發環境
2-1 Anaconda 檔案下載
2-2 Anaconda 程式安裝
2-3 Anaconda 程式編輯平颱
2-3-1 IPython Notebook
2-3-2 Spyder
2-4 Anaconda 支援的套件清單

Chapter03 資料型彆
3-1 可變與不可變
3-2 變數命名規則
3-3 數值型彆
3-3-1 整數與浮點數
3-3-2 布林
3-3-3 二進位、八進位、十六進位
3-4 字串型彆
3-4-1 文字資料單獨顯示
3-4-2 文字資料儲存在變數中
3-4-3 使用print函數顯示字串
3-4-4 r前置字元
3-4-5 字串相加
3-4-6 復製字串
3-4-7 字串長度
3-4-8 取齣部分字串
3-4-9 字串比較
3-5 字串的方法
3-6 抽象資料型彆
3-7 容器型彆
3-7-1 list
3-7-2 tuple
3-7-3 集閤set
3-7-4 字典dict
3-8 不同型彆的共用方法
作業

Chapter04 資料運算
4-1 運算式
4-1-1 算術運算
4-1-2 關係運算
4-1-3 邏輯運算
4-2 內建函數
4-2-1 資料型彆轉換
4-2-2 資料運算與處理
4-2-3 格式化輸齣
4-2-4 容器
4-2-5 係統
4-2-6 迭代
4-2-7 其他
4-3 模組簡介與應用
4-3-1 import模組名稱
4-3-2 import模組名稱as彆名
4-3-3 from模組名稱import函數名稱as彆名
作業

Chapter05 程式設計
5-1 邏輯判斷
5-1-1 if
5-1-2 if else
5-1-3 if elif else
5-1-4 巢狀elif
5-2 重覆迴圈
5-2-1 單一for迴圈
5-2-2 巢狀for
5-2-3 while
5-2-4 break和continue
5-2-5 range() 函數無法處理浮點數的序列
5-3 Spyder 除錯應用
5-4 實務案例
作業

Chapter06 自訂函數
6-1 自訂函數的定義、特點與語法
6-1-1 定義
6-1-2 特點
6-1-3 語法
6-2 呼叫函數與迴傳值用法
6-2-1 呼叫函數
6-2-2 匿名函數
6-2-3 迴傳值用法
6-3 參數
6-3-1 傳址與傳值
6-3-2 參數的分類與功能
6-3-3 參數的進階應用
6-4 變數命名空間的搜尋路徑
6-4-1 變數命名空間
6-4-2 範圍（scope）
6-4-3 LEGB架構
6-5 除錯
6-5-1 設定中斷點
6-5-2 按「Ctrl+F5」進入除錯模式
6-5-3 按「Ctrl+F11」進入函數內執行指令或中斷點
6-5-4 按「Ctrl+F12」繼續執行往下的程式碼
6-5-5 再按「Ctrl+F11」進入len()函數內的第 1 列
6-5-6 結束除錯模式
6-6 實務案例
作業

Chapter07 檔案處理
7-1 檔案串流物件
7-2 檔案存取方法
7-2-1 檔案處理步驟
7-2-2 開啓txt檔案
7-2-3 使用with as
7-2-4 文字檔的讀寫方法
7-2-5 檔案物件的其他屬性
7-2-6 寫入CSV檔案
7-2-7 寫入Excel檔案
7-3 檔案路徑處理
7-4 網路取得資料
7-5 實務案例
作業

Chapter08 物件導嚮程式設計
8-1 物件導嚮程式設計簡介
8-1-1 指令式程式設計（instruction oriented programming,IOP）
8-1-2 程序導嚮程式設計（procedure oriented programming,POP）
8-1-3 物件導嚮程式設計（object oriented programming,OOP）
8-2 類彆、物件與實體
8-2-1 何謂物件？
8-2-2 類彆（class）
8-2-3 實體
8-2-4 Python定義類彆與建構物件實體範例
8-2-5 類彆、物件與實體程式碼對應說明
8-2-6 物件初始化
8-2-7 方法
8-2-8 封裝
8-2-9 程序導嚮與物件導嚮程式設計的差彆
8-3 繼承
8-3-1 super()方法
8-3-2 改寫方法（override）
8-4 多重繼承
8-5 多型
8-6 錯誤與異常
8-6-1 語法錯誤
8-6-2 引發異常
8-6-3 異常處理機製
8-7 模組與套件
8-7-1 套件的製作流程
8-7-2 匯入套件與呼叫套件
8-7-3 第三方套件
8-8 實務案例
作業
 

评分☆☆☆☆☆

《Python程式設計入門：金融商管實務案例 [第二版]》這個書名一齣來，我就立馬被吸引瞭！我一直覺得，在現今這個數據驅動的時代，如果我們金融商管領域的從業人員還不懂得利用程式工具，那真的是一大損失。我平常在工作中接觸到大量的數據，像是銷售報錶、客戶資料、市場調查結果等等，這些數據如果能被好好地分析和利用，絕對能帶來很大的價值，但光靠Excel，有時候真的很難應付。 這本書的「金融商管實務案例」這幾個字，真的太有吸引力瞭。我一直在尋找一本能夠將Python的學習，真正與我的專業結閤的書籍。市麵上有很多Python的入門書，但大多都是偏嚮網頁開發、資料科學，或是純粹的程式語言教學，對我們這些非純技術背景的人來說，往往會覺得跟實際工作應用有點距離。所以我非常期待這本書能提供一些，我們在日常工作中，能夠立即應用到的範例。 我希望這本書能夠帶我走過一個完整的學習路徑，從Python的基礎語法，到如何運用它來處理金融和商管的特定任務。例如，我對如何自動化地生成每日或每週的業績報告很感興趣，或者如何用Python來分析客戶的迴購率、流失率，甚至是一些簡單的預測模型，來協助我們做銷售上的決策。如果書中能提供像這樣具體、可操作的案例，並且解釋清楚背後的邏輯，那就太棒瞭。 對於「入門」這兩個字，我個人解讀是，書中的內容應該是循序漸進的，不會一開始就丟給讀者一堆高深的理論或複雜的程式碼。我希望它能夠從最基本的Python環境建置、變數、資料型態、迴圈、條件判斷等概念開始講解，並且在每一個階段，都能結閤一個簡單的金融商管情境來練習。這樣的學習方式，能讓我更容易理解程式的用途，而不是死記硬背語法。 我對這本書的期待，就是希望它能夠真正成為我進入Python世界的一扇門，而不是一個高不可攀的門檻。如果書中的範例程式碼能夠寫得清晰易懂，並且有詳細的註解，讓我能夠輕鬆地理解每一行的作用，甚至能夠根據自己的需求進行修改，那就更好瞭。能夠在學習過程中，不斷地獲得成就感，是我最希望看到的。

评分☆☆☆☆☆

這本《Python程式設計入門：金融商管實務案例 [第二版]》聽起來就像是為我量身打造的！我一直以來都在金融產業工作，但對於寫程式這塊，總是覺得很遙遠，覺得那是工程師的專業，跟我們業務、管理類型的崗位沒什麼關係。然而，近年來，越來越多朋友同事都在討論用Python來做數據分析、自動化處理報錶，甚至是用於更進階的決策支持。看著他們能夠快速地從大量的數據中提取有用的資訊，甚至建立一些簡單的預測模型，我心裡其實也躍躍欲試，但又不知道從何學起。 特別是「金融商管實務案例」這個部分，對我來說就是最大的亮點。很多時候，即使學會瞭一些程式語法，但如果沒有對應的應用場景，很容易就忘記瞭，或者覺得學瞭也沒什麼用。這本書能夠把Python跟我們日常工作中的實際情境結閤起來，讓我能夠看到學習程式的直接效益，這對我來說非常重要。我期待書中能夠展示如何利用Python來分析市場趨勢、評估投資組閤風險、優化營運流程，甚至是一些基礎的客戶行為分析，這些都是我在工作中最常接觸到的議題。 我是一個比較「動手派」的學習者，光看理論會覺得很枯燥，如果書中有足夠多的實例，並且每個實例都附有清晰的程式碼和步驟說明，我會學得特別快。我希望這本書的程式碼是那種能夠直接複製貼上，稍微修改一下就能夠套用到自己數據上的那種。同時，我也希望書中能夠提供一些「起點」，讓我能夠在學會基礎後，自己再去延伸和擴展，而不是看完書就好像斷瞭線一樣，不知道接下來該往哪裡走。第二版也意味著它應該有經過市場的考驗，能夠真正幫助到讀者。 我對於「入門」這個詞特別看重，因為我的程式背景真的很薄弱，甚至可以說是零基礎。我不需要一開始就接觸到非常複雜的演算法或模型，我更希望這本書能夠從最根本的地方講起，例如Python的安裝、基本的開發環境設置，然後逐步介紹資料類型、控製流程、函數等概念。但重點是，這些基礎的概念，最好能立刻用金融商管的例子來輔助說明，這樣我纔能理解為什麼要學這個，以及學瞭之後能做什麼。有時候，太過學術化的講解，會讓人望而卻步。 坦白說，我最怕看到那種「別人看起來很厲害，但自己學不會」的書。我希望這本書能夠提供一種「人人都能學會」的感覺，讓我在閱讀過程中，不會因為看不懂程式碼而感到挫摺。清晰的架構、循序漸進的難度，以及貼近我們實際工作情境的案例，這些都是我對於一本好的入門書籍的期待。能夠讓我在看完書之後，真的可以開始用Python來處理一些金融商管上的問題，那就是最大的成功瞭。

评分☆☆☆☆☆

哇，看到這本《Python程式設計入門：金融商管實務案例 [第二版]》的封麵，就覺得非常有親切感！我最近剛好對用程式來處理一些金融方麵的數據很有興趣，像是分析股票走勢、計算報酬率，或是製作簡單的財務報錶，但又不知道從何開始。市麵上很多程式的書，講解的內容都偏嚮學術或是一般性的，跟實際商業應用連結度比較低，常常學完之後，還是不知道怎麼把它套用到工作中，真的很讓人頭痛。 這本書的書名就直接點齣「金融商管實務案例」，光看就覺得很有解決方案的感覺。我尤其期待它能夠引導我如何利用Python來解決一些我平常在工作中會遇到的難題，例如，如何自動化地爬取公開的財報資訊，然後進行初步的整理和篩選？或者，有沒有辦法透過Python來建立一個簡單的風險評估模型，即使不是專業的資料科學傢，也能夠看得懂操作步驟？第二版也代錶它應該有根據讀者的迴饋做瞭一些更新和優化，希望在程式碼的撰寫、範例的選擇上，都能更加貼近現今金融市場的脈動，而不是停留在比較舊的應用。 老實說，我對程式的基礎知識還不算太紮實，所以「入門」這兩個字對我來說非常重要。我希望這本書能夠從最基本的Python語法開始講解，像是變數、迴圈、函式等等，然後逐步帶入到金融商管的應用情境中。更重要的是，我希望書中的範例程式碼都寫得很清楚，每一個步驟都有詳細的說明，讓我在學習過程中不會卡住。有時候，看著範例程式碼，即使它能跑，但如果不理解背後的邏輯，學起來還是會心虛。所以，有詳細的解釋和對應的案例說明，絕對是讓我能夠真正學到東西的關鍵。 我一直覺得，學程式最怕的就是學瞭半天，結果發現這些東西在現實生活中根本用不到，那樣的時間和精力就浪費瞭。金融商管領域的應用範圍很廣，從最基本的記帳、報價，到複雜的衍生性商品定價、量化交易策略，都有程式的影子。我非常期待這本書能提供一些「接地氣」的案例，例如，如何用Python來分析近期的消費數據，找齣潛在的商機？或是如何用它來優化庫存管理，減少不必要的浪費？如果能有一些小型的專案，讓我在學習過程中可以動手實踐，並且看到實際的成果，那就太棒瞭！ 最怕的就是那種光講理論，然後給你一堆複雜的程式碼，看瞭就想睡覺的書。我比較喜歡那種有步驟、有引導，讓人能夠一步一步跟著做的風格。例如，看完一個觀念之後，馬上就跟著一個小型的實作範例，然後這個範例又能串接到下一個觀念，形成一個連貫的學習流程。而且，作為第二版，我更希望它能包含一些時下流行的金融科技（FinTech）的應用，像是區塊鏈、大數據分析在金融界的入門級應用，如果能稍微觸及，並且用Python來演示，那就更符閤現代金融的趨勢瞭。

评分☆☆☆☆☆

聽到《Python程式設計入門：金融商管實務案例 [第二版]》要齣瞭，身為一個在金融業摸爬滾打多年的小資族，我眼睛真的為之一亮！過去，我一直覺得程式設計離我這個「術業有專攻」的金融從業人員很遙遠，總是覺得要學會那堆密密麻麻的符號，不如把時間花在研究財報、關注市場動態上。但這幾年，看著周遭越來越多同事，甚至是學弟學妹，開始用Python來處理各種瑣碎但重要的工作，例如自動化地爬取股價、整理交易數據、甚至製作簡易的分析報錶，我就知道，這個趨勢是擋不住的。 最吸引我的，絕對是書名中的「金融商管實務案例」。這正是我一直以來尋找的！很多坊間的程式入門書，雖然講解得也很仔細，但往往偏嚮學術性，或是針對比較通用的程式應用，對我來說，就好像學瞭一堆工具，卻不知道該用在哪裡。這本書直接點齣金融商管的應用，我期待它能帶我走進真實的商業情境，例如，如何用Python來分析公司的損益錶和資產負債錶，找齣潛在的投資亮點？或是如何透過程式來計算投資組閤的夏普比率，評估風險與報酬？甚至，能不能用Python來模擬一些簡單的市場情境，輔助我們做決策？ 我非常希望這本書能夠從非常「入門」的層級開始，因為我對程式的認識，可能停留在「聽過」的階段。我需要的是那種，即使是完全沒有程式基礎的人，也能夠一步一步跟著學會的內容。我期待它能從Python的安裝、基本環境的建立開始，然後逐步講解變數、資料型態、迴圈、條件判斷等基礎概念。但最重要的是，每一個概念的講解，最好都搭配一個具體的、與金融商管相關的小範例，讓我在學習的過程中，能夠立刻感受到這些知識的應用性。 我對於學習程式，最怕的就是那種「光說不練」的書，光講一堆理論，然後給你一段看瞭就頭痛的程式碼。我更希望這本書的範例程式碼是清晰、簡潔，並且有詳細的解釋。能夠讓我直接複製貼上，然後透過修改少量參數，就能夠套用到自己的數據上，那種感覺會讓我非常有成就感。第二版也代錶它經過瞭市場的考驗，可能已經解決瞭一些前版本讀者遇到的問題，這對我來說是很大的加分項。 總而言之，我希望這本書能夠讓我從「害怕程式」變成「善用程式」，讓我在日後的金融商管工作中，能夠更有效率、更有數據感地處理問題，並且做齣更精準的判斷。如果能讓我在看完書後，真的可以開始動手寫一些簡單的程式來解決工作上的難題，那絕對是物超所值。

评分☆☆☆☆☆

看到《Python程式設計入門：金融商管實務案例 [第二版]》這個書名，我眼睛都亮瞭！我一直覺得，在現在這個大數據時代，我們這些金融商管領域的從業人員，如果還隻會用Excel，那就落伍瞭。但我自己本身對寫程式一直有種距離感，總覺得那是很專業、很難學的東西，所以一直沒有真正踏齣那一步。 「金融商管實務案例」這幾個字，對我來說絕對是關鍵。我最怕學到一堆程式技巧，但卻不知道怎麼應用在我的工作上。比如說，如何用Python來分析市場上的各種財經新聞，找齣潛在的投資機會？或者，如何用它來優化我們的採購流程，減少庫存積壓？甚至，有沒有辦法用Python來做一些簡單的客戶分群，以便我們更精準地行銷？這些都是我在工作中最常思考的問題，如果這本書能提供具體的解決方案，那就太實用瞭。 我特別期待這本書能夠從最基礎的部分開始講解，因為我的程式底子真的很薄弱，甚至可以說是從零開始。希望它能一步一步地引導我，從Python的安裝、開發環境的設置，到最基本的語法，像是變數、資料型態、條件判斷、迴圈等等。但重點是，每一個概念都應該有相對應的金融商管應用範例，讓我在學習過程中，能隨時看到這些知識的實際價值。 我希望書中的程式碼範例是那種「開箱即用」的感覺，我不需要花很多時間去理解複雜的架構，而是可以直接套用，然後再慢慢去拆解、學習。如果書中有一些小型的實作練習，讓我可以在學習過程中動手實踐，並且看到成果，那會是最好的學習方式。第二版也代錶它可能已經被很多讀者檢驗過，並且做瞭一些優化，這讓我對它的品質更有信心。 總之，我希望這本書能讓我感覺到，學習Python並不像我想像的那麼難，而且它真的能夠幫助我在金融商管領域，更有效率地工作，做齣更明智的決策。我不想學到一堆「空中樓閣」的知識，而是能真正學以緻用，讓我在職場上更具競爭力。