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金融大数据分析 第2版》分为5部分,共21章。第1部分介绍了Python在金融学中的应用,其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具,以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例;第2部分介绍了Python的基础知识以及Python中非常有名的库NumPy和pandas工具集,还介绍了面向对象编程;第3部分介绍金融数据科学的相关基本技术和方法,包括数据可视化、输入/输出操作和数学中与金融相关的知识等;第4部分介绍Python在算法交易上的应用,重点介绍常见算法,包括机器学习、深度神经网络等人工智能相关算法;第5部分讲解基于蒙特卡洛模拟开发期权及衍生品定价的应用,其内容涵盖了估值框架的介绍、金融模型的模拟、衍生品的估值、投资组合的估值等知识。 《Python金融大数据分析 第2版》本书适合对使用Python进行大数据分析、处理感兴趣的金融
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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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