R语言金融分析与建模 R语言量化分析与建模教程，以金融分析和建模为主题，通过丰富的金融数据和案例，讲解R在金融分析中的应用，并在章末设置同步练习，帮读者及时巩固重点知识。
1.本书以金融分析与建模为主题，系统介绍R编程以及R包的用法。 2.通过丰富的金融数据和案例，展示了R在数据可视化和数据分析方面的强大功能。 3.本书融合了作者在教学中的经验所得，配合每章的练习题可以更好地帮助读者巩固所学知识。 4.通过阅读本书，读者可学习多样的金融建模思想和解决方案。
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全书共分10章。第1章为金融数据库概述，介绍国内外著名金融数据库，并阐述了金融数据库的作用、分类及相关质量评价标准。第26章以锐思金融研究数据库(RESSET)为平台，介绍中国股票市场、上市公司财务、基金、固定收益、宏观与行业的数据结构、内容及相关数据的获取方式。第7-10章介绍国际著名数据库CRSP，Compustat，IBES和NYSETAQ的数据内容与相关获取方式。.通过阅读本书，读者将了解相关数据库的内容及使用方法。本书的附录将帮助读者查询与组织数据，并使读者具备利用SAS等软件进行复杂数据处理的能力。本书既可以帮助读者从数据层面出发了解国内外金融市场的结构、交易机制等，又是一本综合的金融数据库使用手册。本书适合多层次专业人士阅读及使用，如金融经济、数学和统计学等专业的本科生，研究生及有关部门的专业人员。
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Python金融实战 (美)严玉星(Yuxing Yan) 著;张少军,严玉星 译 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
本书由具有丰富的教学经验和专业经验的严玉星教授编写，囊括了他多年在金融领域教学一线的经典思想，并且结合了众多实际的金融数据，严教授还全程参与了本书的翻译和审校工作。本书在原作者全程参与的前提下，邀请香港理工大学的张少军老师全程主导并负责本书的翻译，将基本的金融理论和丰富的代码示例及金融模型深度解析，引导读者编写高效的Python程序，构建实际的Python应用，实现金融数据的高效分析。在理论和实践中，把握量化交易的核心思想，将金融模型运用得得心应手。
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