Python算法交易 本书介绍了如何在算法交易领域使用Python。
虽然算法交易曾经是机构参与者的专属领域，但是现在已经开放给了使用在线平台的小型组织和个人交易者。今天Python及其强大的软件包生态系统是许多交易者的工具。在这本非常实用的书中，本书作者向学生、学者及从业者展示了如何在有趣的算法交易领域使用Python。 你将学习几种在不同方面应用Python进行算法交易的方法，例如如何回测交易策略，以及如何与在线交易平台交互。一些非常大的买方和卖方机构都大量使用Python。通过探索系统地构建和部署自动算法交易策略，本书将帮助你实现公平竞争。
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一句话推荐 本书以一种综合的方式解释了金融、数学和Python编程概念，从而使跨学科概念产生相互促进的作用。 编辑推荐 在当今时代，金融、数学和编程是有着内在联系的。本书提供了针对这些学科的相关基础内容，并介绍了在计算金融世界中入门所需的主要工具。 作为一本实用指南，本书所采用的方法是：使用数学概念作为学习金融思想和编程技术的共同背景，向读者传授金融经济学的基本知识。本书由畅销书《Python for Finance》作者Yves Hilpish所撰写，以一种综合的方式解释了金融、数学和Python编程概念，从而使跨学科概念产生相互促进的作用。 专家推荐 Yves将金融理论与数学以及编程联系起来的方式非常出色。 Tomer Regev博士
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Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区，在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用，并且成为该行业开发核心应用的编程语言。《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析，以及开发相关应用程序的技巧和工具。《Python金融大数据分析》总计分为3部分，共9章，第部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例 第2部分介绍了金融分析和应用程序开发中重要的Python库、技术和方法，其内容涵盖了Python的数据类型和结构、用matplotlib进行数据可视化、金融时间序列数据处理、高性能输入/输出劋作、高性能的Python技术和库、金融学中需要的多种数学工具、随机数生成和随机过程模拟、Python统计学应用、Python和E
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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。Python与金融：Python交互式金融分析与程序开发入门。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。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。算法交易：使用Python来验证和部署自动算法交易策略。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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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管理。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、价值、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）和贝叶斯回归的统计学
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