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Python金融大数据分析 第2版 金融科技算法交易量化金融教程书籍,详细讲解使用Python分析处理金融大数据的专业图书,将人工智能应用于金融开发的实战指南,金融应用开发领域从业人员的常备读物
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程序设计及其应用 高等学校计算机技术类课程规划教材 李忠月著
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Python AI项目实战 Practical Python AI Projects: Mathematical Mod
Serge Kruk博士将其几十年来从事工业教学和咨询的成果编写成此书,本书通过使用Python编程优化建模解决人工智能问题。这本书涵盖了实际应用中进行创建和分析数学模型,如线性连续模型,非线性连续模型,纯线性整数模型。本书重点在于 Python人工智能项目的模型创建和分析方面,而不是专注于理论;书中的每一个模型都被详细地解释和使用Python进行编程编,使读者可以更好的理解本书的内容。 书中所有示例都是Python基于Google OR-Tools进行编程,并提供所有示例的源代码。 通过阅读本书,你将学到: 构建基本的基于Python的人工智能(AI)应用程序 使用数学优化方法和Google OR-Tools(优化工具)套件 使用Python和Google OR-Tools创建多种类型的项目
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