Python金融风控策略实践

1）国内为数不多的专门针对策略开发、策略部署上线、策略效能评估和调优全流程体系，作者提出了自己的一整套相对比较完备的方法论。2）基于完备的策略方法论，从实战出发，提供了数千行的Python代码，这些代码均是作者在多年的风控策略工作中为解决真实风控问题而总结和沉淀的，在实际工作中均能用到。

本书采用总分框架，先从宏观层面讲述了金融风控策略的定义、涉及的风控场景，以及通用的策略开发、部署、监控、调优的方法和重要的策略实践，再结合贷前、贷中.贷后.反欺诈要实现的风控目标从微观层面对风控策略在不同风控场景要做的具体事情进行讲述，并在一些关键风控场景提供了策略实践案例。
本书提供了数千行用Python编写的策略实践代码，这些代码均为解决真实风控问题而开发，且在实际工作中均能用到。本书适合金融相关行业所有从业人员尤其是从事贷前、贷中、贷后风控策略和风控模型相关工作的人员，以及金融专业师生、对金融感兴趣的
人阅读。

前言
第1章 风控策略与风控场景概述 / 1
1.1 风控策略的定义 / 1
1.2 策略和模型的区别与联系 / 2
1.3 策略全生命周期管理 / 3
1.3.1 策略开发 / 3
1.3.2 策略部署 / 5
1.3.3 策略监控 / 5
1.3.4 策略调优 / 5
1.3.5 如何做好策略全生命周期管理 / 6
1.4 贷前、 贷中、 贷后的划分及对应的风控场景 / 7
1.4.1 贷前、 贷中、 贷后的划分 / 7
1.4.2 贷前风控场景简介 / 8
1.4.3 贷中风控场景简介 / 10
1.4.4 贷后风控场景简介 / 12
1.5 本章小结 / 13
第2章 风控策略开发 / 14
2.1 策略类型划分 / 14
2.2 单维度策略开发 / 16
2.2.1 变量描述性统计分析和筛选 / 17
2.2.2 变量很优分箱 / 19
2.2.3 规则测算效果分析和筛选 / 24
2.2.4 规则泛化效果分析和筛选 / 26
2.2.5 待上线规则集合并泛化 / 30
2.2.6 基于 Python 自动生成标准化分析结果文档 / 30
2.2.7 案例实践: 授信审批场景单维度策略开发 / 36
2.3 决策树 / 48
2.3.1 决策树原理 / 48
2.3.2 决策树生成 / 49
2.3.3 基于 Python 生成决策树 / 51
2.3.4 基于 Python 进行决策树规则自动抽取和解析 / 58
2.4 基于 CART 模型进行多维度策略开发 / 61
2.4.1 构建多维度策略变量池 / 61
2.4.2 利用组合加随机数的方式批量生成决策树并进行规则抽取和解析 / 62
2.4.3 规则测算效果分析和筛选 / 63
2.4.4 规则泛化效果分析和筛选 / 63
2.4.5 待上线规则集合并泛化 / 64
2.4.6 案例实践: 授信审批场景多维度策略开发 / 64
2.5 策略自动化开发系统 / 88
2.6 策略评审 / 88
2.6.1 策略评审流程 / 88
2.6.2 档案管理 / 89
2.6.3 案例实践: 策略评审文档设计和撰写 / 89
2.7 本章小结 / 91
第3章 风控策略部署 / 92
3.1 策略部署流程 / 92
3.2 提交策略部署需求 / 92
3.2.1 策略部署轮次设计 / 93
3.2.2 标准化规则编码设计 / 94
3.3 策略部署 / 96
3.3.1 决策引擎系统简介 / 96
3.3.2 基于决策引擎进行策略部署 / 96
3.4 策略部署结果验证 / 97
3.4.1 测试验证 / 98
3.4.2 回溯比对 / 98
3.5 案例实践: 策略部署文档设计和撰写 / 98
3.6 本章小结 / 100
第4章 风控策略监控及调优 / 101
4.1 基于策略监控报表进行策略监控和调优 / 101
4.1.1 策略微观监控和调优 / 101
4.1.2 案例实践: 单维度策略效能监控和调优 / 105
4.1.3 策略宏观监控和调优 / 106
4.1.4 案例实践: 基于 Vintage 报表预测年化损失率 / 112
4.2 AB 测试和随机测试在策略监控和调优中的应用 / 116
4.2.1 AB 测试 / 117
4.2.2 AB 测试应用举例 / 117
4.2.3 随机测试 / 119
4.2.4 随机测试应用举例 / 119
4.3 基于 Swapset 分析新旧策略更替的影响 / 121
4.3.1 Swapset 简介 / 121
4.3.2 基于 Swapset 评估新旧策略效能 / 122
4.3.3 Swap in 客群分析指标的近似估计 / 123
4.4 本章小结 / 123
……