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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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Python全栈开发——Web编程 同时汇集了Flask和Django全开发流程,并详细介绍了与工程相关的规范 配套150个示例源代码,2个综合项目,理论知识与实践开发并重
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《Python爬虫技术:深入理解原理、技术与开发/宁哥大讲堂》从实战角度系统讲解Python爬虫的核心知识点,并通过大量的真实项目让读者熟练掌握Python爬虫技术。 《Python爬虫技术:深入理解原理、技术与开发/宁哥大讲堂》用20多个实战案例,完美演绎了使用各种技术编写Python爬虫的方式,读者可以任意组合这些技术,完成非常复杂的爬虫应用。 《Python爬虫技术:深入理解原理、技术与开发/宁哥大讲堂》共20章,分为5篇。第1篇基础知识(第1、2章),主要包括Python运行环境的搭建、HTTP基础、网页基础(HTML、CSS、JavaScript等)、爬虫的基本原理、Session与Cookie。第2篇网络库(第3~6章),主要包括网络库urllib、urllib3、requests和Twisted的核心使用方法,如发送HTTP请求、处理超时、设置HTTP请求头、搭建和使用代理、解析链接、Robots协议等。第3篇解析库(第7~10
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机器学习关注于预测,其核心是一种基于数学和算法的技术,要掌握该技术,需要对数学及统计概念有深入理解,能够熟练使用R 语言或者其他编程语言。本书通过集中介绍两类可以进行有效预测的机器学习算法,展示了如何使用Python 编程语言完成机器学习任务,从而降低机器学习难度,使机器学习能够被更广泛的人群掌握。作者利用多年的机器学习经验带领读者设计、构建并实现自己的机器学习方案。本书尽可能地用简单的术语来介绍算法,避免复杂的数学推导,同时提供了示例代码帮助读者迅速上手。读者会很快深入了解模型构建背后的原理,不论简单问题还是复杂问题,读者都可以学会如何找到问题的解决算法。书中详细的示例,给出了具体的可修改的代码,展示了机器学习机理,涵盖了线性回归和集成方法,帮助理解使用机器学习方法的基本流程。本书为
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