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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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在编程中,数据结构和算法非常重要。著名计算机科学家、图灵奖获得者 Niklaus Wirth 曾提出一个公式:算法 数据结构 = 程序,该公式在一定程度上揭示了程序的本质,其对计算机科学的影响可以与爱因斯坦的 E=MC2 相媲美。 因此选择合适的数据结构并设计优秀的算法,编写出复杂而强大的代码,可以帮助我们更高效、更完美地解决问题。 《Python 数据结构和算法实战(第 2 版)》是引进欧美 计算机编程实践 畅销系列书中的一本,用通俗易懂的文字,结合插图和中小示例,介绍了基本的数据结构,如数组、链表、栈、队列、树、堆、哈希表和图等,以及数据分析中常见的搜索、排序等算法,各种选择算法和贪心算法、分治算法等各种数据结构算法。通过本书,读者将对数据结构和算法及算法设计有一个深入了解,为后续更深入学习打下坚实的基础,在实际工作中能
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