
深入浅出地介绍了如何使用Python进行金融数据分析、挖掘和量化投资的全过程。 本书将从Python基础知识、基本数据分析技能,扩展到基础案例和综合案例,最后通过实训帮助读者强化训练,完成Python相关知识的学习。 本书提供了丰富的数据、案例及程序代码,将理论与实践相结合。
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1.本书从Python基础知识、基本数据分析技能,扩展到基础案例和综合案例,最后通过实训帮助读者强化训练,完成Python相关知识的学习。 2.案例丰富、实用,应用性强。第3~6每章后设有【本章实战】和【实战演练】,第7~10章介绍利用Python进行金融数据挖掘分析的基础案例和综合应用案例共4个,且每章都有案例报告示范。 3.配套资源丰富。本书配有微课,且提供配套的PPT课件、教学大纲、电子教案、源代码、数据文件、课后习题答案、实战演练参考答案等资源。
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Python金融大数据分析 第2版 金融科技算法交易量化金融教程书籍,详细讲解使用Python分析处理金融大数据的专业图书,将人工智能应用于金融开发的实战指南,金融应用开发领域从业人员的常备读物
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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Python金融数据分析与挖掘实战黄恒秋、张良均、谭立云、莫洁安 著人民邮电出版社9787115523488 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
《Python金融数据分析与挖掘实战》从Python基础入门讲起,到应用Python进行科学计算、数据处理、数据可视化、挖掘建模基础训练,再到利用Python进行金融数据挖掘与量化投资实战,深入浅出地介绍了如何使用Python进行金融数据分析、挖掘和量化投资的全过程。 《Python金融数据分析与挖掘实战》分3篇:基础篇、案例篇和实训篇。基础篇(第1~6章)主要介绍Python基础及应用于科学计算、数据处理、数据可视化、机器学习、关联规则等方面的基础知识;案例篇(第7~11章)主要介绍利用Python进行金融数据挖掘分析的基础案例和综合案例;实训篇(第12章),由5个实训组成。《Python金融数据分析与挖掘实战》将从Python基础知识、基本数据分析技能,扩展到基础案例和综合案例,后通过实训帮助读者强化训练,完成Python金融数据分析与挖掘相关知识的学习。 《Python金融
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Python金融大数据分析 [德]伊夫·希尔皮斯科(Yves Hilpisch) 著;姚军 译 978711540445 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
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19章,第1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/输出操作、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
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Python金融大数据分析 [德]伊夫·希尔皮斯科(Yves Hilpisch) 著;姚军 译 978711540445 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
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19章,第1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/输出操作、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
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1.本书从Python基础知识、基本数据分析技能,扩展到基础案例和综合案例,最后通过实训帮助读者强化训练,完成Python相关知识的学习。2.案例丰富、实用,应用性强。第3~6每章后设有【本章实战】和【实战演练】,第7~10章介绍利用Python进行金融数据挖掘分析的基础案例和综合应用案例共4个,且每章都有案例报告示范。3.配套资源丰富。本书配有微课,且提供配套的PPT课件、教学大纲、电子教案、源代码、数据文件、课后习题答案、实战演练参考答案等资源。
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