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金融科技时代已经到来，善于将金融理论与IT技术进行深度融合的人，将成为新时代独具竞争力的金融科技类人才。无论是打算在金融领域求职的新人，还是希望进一步提升个人能力的 职场老手 ，本书都值得一看。 1.内容前沿，将Python编程与金融分析、风险管理巧妙结合，引领金融科技新时代。 2.源于实践，完美整合了作者20余年的金融从业经验和Python编程实践。 3.实例丰富，提供244个金融实战案例，彰显Python在金融领域运用的简洁与高效。 4.注重效率，清晰的编程步骤和详尽的代码注释，帮你轻松理解并掌握Python编程。 5.覆盖面广，案例涵盖货币市场、债券市场、股票市场、期货市场和期权市场。 6.聚焦风控，深度剖析各类金融产品的风险，讨论风险管理的重要工具和量化模型。
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金融商业算法建模：基于Python和SAS 4位资深金融数据专家，面向金融业务经营全流程，针对3大主题 9大模板，涵盖金融数据建模全闭环
（1）作者背景资深：4位作者都是在金融领域有10~20年数据挖掘和算法建模经验的资深专家，技术功底深厚，业务经验丰富。（2）金融业务驱动：以真实的业务场景和案例为驱动，涵盖金融业务经营的全流程，告别纯理论和不接地气。（3） 9大模板：针对决策类、识别类、优化分析类3大主题， 9大模板：客户价值预测、营销响应预测、细分画像、交叉销售、申请反欺诈、违规行为识别、预测、运筹优化、流程挖掘。（4）数据建模闭环：涵盖分析框架、模型算法、模型评估、模型监控、算法工程化等完整的数据建模闭环。
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