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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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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金融数据分析 [德]伊夫 希尔皮斯科(Yves Hilpisch) 中国电力出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
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。本书的主要内容有:运用数学知识,学习金融理论和Python编程的基础。学习在计算金融中使用金融理论、金融数据建模,以及Python。利用简单的经济学模型,更好地理解金融的基本概念和Python编程概念。利用静态和动态金融建模来解决金融中的基本问题,如定价、决策、均衡和资产分配等。学习对金融建模有用的Python软件包的基础知识,如NumPy、SciPy、Matplotlib和SymPy。
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Python金融大数据分析 (德) 伊夫 希尔皮斯科 (Yves Hilpisch) 著 东南大学出版社
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