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PYTHON金融数据分析（高等院校金融学专业系列精品教材） 9787518445417
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787518445417 Author 作者 王东，吴旭峰，吴胜文 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 292页 Publisher 出版社 中国轻工业出版社 Publication Date 出版日期 2024-01-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本教材以金融行业的主要工作项目为载体设计课程，实现课程内容实操性、实用性和优选性。同时，在教学方法上体现实用性、课程标准职业性，实现真实工作情景下的“教、学、做”一体化。本书介绍如何利用新的程序语言进行金融建模并实现复杂的数据运算。书中讲授的程序工具与数据均可以通过公开渠道获取，通过建模与研究分析，你会对整个Python生态体系有全局性的认识。大量的实例分析也会加深你对金融风险管控的认知。本书可供高等
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"《Python金融数据分析与数字化营销》主要帮助读者了解如何使用 Python来收集、操作和分析数据。作为一本实用指南，本书可帮助读者从零开始使用 Python，直到可以自己可以动手写脚本来完成日常任务，比如金融数据分析和数字化市场营销。Python作为雇主最需要的技能，可以在几个月内学会，相关的工作知识和经历可以帮助你提升职业生涯。《Python金融数据分析与数字化营销》将指导读者处理数字、分析大数据以及从电子表格切换到更快、更高效的编程语言。书中提供了适量的真实案例来帮助你实现学习到应用的过渡，成为一名熟练的 Python专家。《Python金融数据分析与数字化营销》着眼于数据管理、金融和数字化营销，强调了Python如何进行数据收集、管理、分析和可视化，从而助力金融行业确定金融衍生品的定价以及开展有效的营销活动。"
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Python数据分析与应用 金融行指委推荐，适用于高职学校，学习资源丰富
《Python数据分析与应用》紧扣金融这个主题，全面考虑金融专业群教师的教学需要以及学生对于Python数据分析基础的学习需要。 主要特色可以概括为以下四点： 第一 教材内容选取面向金融。Python的数据分析与应用是个极其广泛的话题，几乎可以应用于任何行业，在编写教材的过程中，我们紧扣金融这个主题，兼顾高职金融专业群师生在教与学两方面的需要，对照其前导课程和后续课程精心挑选案例，按照人才培养目标和方案进行教材内容的精心裁剪。 第二 教材要点组织循序渐进。由于教材的受众是财经财经商贸大类的高职学生，同时教师也大都来自文科类专业，因此我们在教材知识点的组织上，采用循序渐进的方式，前后章节之间特别注意概念不随意跳跃和前置引用，也不预设学习门槛，符合学习的基本认知规律，对于没有任何基础的学习者也能顺利完成学习
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Python金融数据分析(原书第2版) (新加坡)马伟明 著 张永冀,黄昊 译 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
本书系统阐述Python在金融领域的应用，不仅涵盖核心的金融理论及相关数学概念，还详细讲解行业使用的先进金融模型及Python解决方案。本书首先介绍Jupyter Notebook的设置，随后讲解一系列金融分析中广泛应用的库（如TensorFlow、Keras、NumPy、SciPy、scikit-learn等），这些库可以帮助分析师做出基于数据分析的高效投资决策。书中结合常见的金融概念（如股票、期权、利率及其他金融衍生品等）讲解如何开发金融应用程序以及利用不同的算法实现风险分析。之后，你将学习如何对时间序列数据进行统计分析，了解如何搭建算法交易平台以利用高频数据设计交易策略，以及如何构建事件驱动的回溯测试系统来检验交易策略，评价不同策略的业绩表现。zui后，你将探索金融前沿领域正在运用的机器学习和深度学习技术。本书适合对Python定量研究感兴趣的金融从业者、数据分析
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Python金融数据分析(原书第2版) (新加坡)马伟明 著 张永冀,黄昊 译 机械工业出版社
本书系统阐述Python在金融领域的应用，不仅涵盖核心的金融理论及相关数学概念，还详细讲解行业使用的先进金融模型及Python解决方案。本书首先介绍Jupyter Notebook的设置，随后讲解一系列金融分析中广泛应用的库（如TensorFlow、Keras、NumPy、SciPy、scikit-learn等），这些库可以帮助分析师做出基于数据分析的高效投资决策。书中结合常见的金融概念（如股票、期权、利率及其他金融衍生品等）讲解如何开发金融应用程序以及利用不同的算法实现风险分析。之后，你将学习如何对时间序列数据进行统计分析，了解如何搭建算法交易平台以利用高频数据设计交易策略，以及如何构建事件驱动的回溯测试系统来检验交易策略，评价不同策略的业绩表现。zui后，你将探索金融前沿领域正在运用的机器学习和深度学习技术。本书适合对Python定量研究感兴趣的金融从业者、数据分析
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