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Python金融数据分析（原书第2版） 不仅涵盖核心的金融理论及相关数学概念，还详细讲解行业使用的先进金融模型及Python解决方案
本书系统阐述Python在金融领域的应用，不仅涵盖核心的金融理论及相关数学概念，还详细讲解行业使用的先进金融模型及Python解决方案。本书首先介绍Jupyter Notebook的设置，随后讲解一系列金融分析中广泛应用的库（如TensorFlow、Keras、NumPy、SciPy、scikit-learn等），这些库可以帮助分析师做出基于数据分析的高效投资决策。书中结合常见的金融概念（如股票、期权、利率及其他金融衍生品等）讲解如何开发金融应用程序以及利用不同的算法实现风险分析。之后，你将学习如何对时间序列数据进行统计分析，了解如何搭建算法交易平台以利用高频数据设计交易策略，以及如何构建事件驱动的回溯测试系统来检验交易策略，评价不同策略的业绩表现。 后，你将探索金融前沿领域正在运用的机器学习和深度学习技术。本书适合对Python定量研究感兴趣的金融从业者、数据分析师
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Python语言及其应用(图灵出品) 正版图书,下单速发,可开发票
本书内容易于理解，而且读起来生动有趣，是编程和Python初学者的教程。书中首先介绍了Python的基础知识，然后逐渐深入多种主题，结合教程和攻略式风格来讲解Python 3中的概念。每章结尾的练习可以帮助你巩固所学的知识。 本书会为你学习Python打下坚实的基础，包括测试、调试、代码复用的实践以及其他开发技巧。同时还会告诉你如何在商业、科学和艺术领域使用Python，并教会你使用多种Python工具和开源包。 通过阅读本书，你将能够： 学习简单的数据类型，以及基本的数学和文本操作 学习用Python内置的数据结构来处理数据 掌握Python的代码结构和函数的用法 使用模块和包编写大规模Python程序 深入理解对象、类和其他面向对象特性 学习使用普通文件、关系数据库和NoSQL数据库来存储数据 使用Python构建Web客户端、服务器、API和服务
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Python语言具有免费开源、简单易学、可移植性和解释性强、可扩展可嵌入等优点，在国内外都得到了广泛的应用。 本书基于Python 3的版本进行讲解。本书共有11章，由浅入深地讲解了Python的相关知识。本书从Python的安装开始讲起，对数据类型、函数、内置类型、集合类型、异常、生成器、文件和资源管理、单元测试等重要知识进行了系统化的讲解。
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