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1.更丰富的教学内容：第2版从12章扩展到15章，并依次划分为基础篇、中阶篇以及高阶篇，方便读者从入门到进阶进行阶段性的学习；1.更丰富的金融产品：第2版新增汇率产品、互换合约、商品期货、可提前行权的美式期权期货期权等，进一步完善“金融知识图谱”；2.更广泛的量化模型：第2版新增现金流模型、汇率套利模型、股票定价模型、卡玛指数等，使读者能掌握更丰富的金融量化分析工具；3.更完备的金融示例：第2版示例数量从第1版的224个增加至318个，以此多方面涵盖新增的金融产品与量化模型，相关数据更新至2020年。4.更高阶的软件版本：优化了代码示例，使用更新的Python第三方模块，提升了代码性能。
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金融从业者每天都要与海量的数据打交道，如何从这些数据中挖掘出需要的信息，并进行相应的分析，是很多金融从业者非常关心的内容。本书以功能强大且较易上手的Python语言为编程环境，全面讲解了金融数据的获取、处理、分析及结果呈现。 全书共16章，内容涉及Python基础知识、网络数据爬虫技术、数据库存取、数据清洗、数据可视化、数据相关性分析、IP代理、浏览器模拟操控、邮件发送、定时任务、文件读写、云端部署、机器学习等，可以实现舆情监控、智能投顾、量化金融、大数据风控、金融反欺诈模型等多种金融应用。无论是编程知识还是金融相关知识，本书都力求从易到难、循序渐进地讲解，并辅以商业实战案例来加深印象。 本书定位为一本金融科技入门读物，但书中的数据挖掘与分析思想对其他行业来说也具备较高的参考价值。本书又是一个
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