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Python金融大数据分析【正版书籍,满额减】 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
金融行业已经以惊人的速度采用Python,一些大的投资银行和对冲基金使用Python来构建核心的交易和风险管理系统。本书可以帮助开发人员和量化分析人员入门Python,并指导他们掌握Python在计量金融学上的重要应用。 本书通过大量的实用示例并以一个大型的真实案例研究为基础,讲解如何为基于蒙特卡洛模拟的衍生品和风险分析开发一个成熟的框架。本书大部分内容使用了交互式的IPython Notebooks,并包含了如下主题。 基础知识:Python数据结构,NumPy数组处理、用pandas进行时间序列分析,用matplotlib可视化,用PyTables进行高性能I/O操作,日期/时间信息处理和精选的实践。 金融主题:使用了NumPy、SciPy和SymPy的数学技术,例如回归和优化;用于蒙特卡洛模拟、风险价值、风险信用价值计算的推断统计学;用于正态性检验、均方差投资组合优化、主成分分析(PCA)
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数据驱动的网络分析 迈克尔·柯林斯 (Michael Collins), 姚军. 全国多仓发货,物流便捷,正版保证,欢迎选购!
传统的入侵检测和日志文件分析已经不再足以保护当今的复杂网络。在本书中,安全研究人员Michael Collins展示了多种收集和分析网络流量数据集的技术和工具。你将从中理解网络的使用方式,以及保护和改进它所必需的行动。 《数据驱动的网络分析》分为3个部分,讲解了收集和组织数据的过程、各种分析工具和多种不同的分析场景和技术。对于熟悉脚本的网络管理员和运营安全分析人员来说,本书是他们的理想读物。 《数据驱动的网络分析》内容如下: 探索捕捉安全数据的网络、主机和服务传感器; 使用关系数据库、图解数据库、Redis和Hadoop存储数据流量; 使用SiLK、R语言和其他工具进行分析和可视化; 通过探索性数据分析检测不寻常的现象; 用图解分析识别网络中的重要结构; 确定网络中穿越服务端口的流量; 检查通信量和行为,以发现DDoS和数据库攫取;
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Python金融大数据分析 第2版 [德] 伊夫·希尔皮斯科(Yves Hilpisch),姚军 人民邮电出版社 978
Python已成为数据驱动AI、金融优先选择的编程语言。现在,一些大型的投资银行和对冲资金均使用Python及其生态系统来构建核心交易与风险管理系统。在本书中,作者向开发人员和量化分析人员介绍了使用Python程序库与工具,完成金融数据科学、算法交易和计算金融任务的方法。 n Python与金融:Python交互式金融分析与程序开发入门。 n 基本知识:学习Python数据类型与结构、NumPy、pandas及其DataFrame类、面向对象编程。 n 金融数据科学:探索用于金融时间序列数据、I/O操作、推断统计学和机器学习的Python技术与程序库。 n 算法交易:使用Python来验证和部署自动算法交易策略。 n 衍生品分析:开发灵活、强大的Python期权、衍生品定价和风险管理程序库。
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Python金融大数据分析 Python金融大数据分析 第2版重磅上市 点击查看
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