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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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金融行业已经以惊人的速度采用Python，一些大的投资银行和对冲基金使用Python来构建核心的交易和风险管理系统。本书可以帮助开发人员和量化分析人员入门Python，并指导他们掌握Python在计量金融学上的重要应用。 本书通过大量的实用示例并以一个大型的真实案例研究为基础，讲解如何为基于蒙特卡洛模拟的衍生品和风险分析开发一个成熟的框架。本书大部分内容使用了交互式的IPython Notebooks，并包含了如下主题。 基础知识：Python数据结构，NumPy数组处理、用pandas进行时间序列分析，用matplotlib可视化，用PyTables进行高性能I/O操作，日期/时间信息处理和精选的实践。 金融主题：使用了NumPy、SciPy和SymPy的数学技术，例如回归和优化；用于蒙特卡洛模拟、风险价值、风险信用价值计算的推断统计学；用于正态性检验、均方差投资组合优化、主成分分析（PCA）
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金融商业数据分析:基于Python和SAS:based on python and SAS 张秋剑[等]著 机械工业出版 金融商业数据分析(基于Python和SAS)/金融商业数据分析与应用系列
（1）作者背景：4位作者都是在金融领域有10~年数据挖掘和分析经验的专家，技底深厚，业务经验丰富。（2）高维指导低维：作者在金融行业有10~年项目实战和项目咨询经验，深知初学者的难点和痛点，量身打造，事倍。（3）金融业务驱动：以真实的业务场景和案例为驱动，涵盖金融数据分析的全流程，告别纯理论和不接地气。（4）从入门阶：帮助读者零基础掌握金融数据分析的工具、思路、方法和技巧，快速实现从入门阶的突破。
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行政事业单位审计数据分析——SQL为主+Python可视化 康道,朱秦,古双军 编 中国农业大学出版社 财政金融 金融【 【本店支持开发票 如需帮助请联系客服】
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