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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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大数据、人工智能时代,无论是市场分析、企业决策制定,还是机器学习、深度学习等,数据处理与分析都是非常重要的工作。本书就针对没有编程经验、想从事数据分析工作的读者,用浅显易懂的语言,结合简洁的代码示例,详细介绍了使用Python进行数据分析所需要的技术。 本书涵盖以下内容: 使用NumPy和pandas学习数据处理和分析的方法。 在Matplotlib中实现数据可视化的方法。 使用scikit-learn实现机器学习的分类和预测。 数据分析中需要的数学和编程基础知识的解说。 收集数据、将数据转换为可分析格式并对其进行处理的方法。
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Python语言简洁、易学、具有非常丰富的类库,已经成为一种通用的编程语言,并且在科学计算、图像处理、数据处理、人工智能、机器人等众多领域得到了广泛的应用。在金融领域,Python也拥有大量的金融数据分析相关的类库,并能提供与C++,java等语言的接口以实现高效的分析,是金融分析、量化交易等领域使用最多的语言。Python容易学习、资源丰富、开发效率高、成本低、人才储备充足等优势,决定了其在金融领域有着非常广阔的发展前景。
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Python在数据分析领域得到了越来越广泛的应用。部分着眼于对股市指数期权的价值、股票、利率的影响。第二部分介绍套利定价理论、离散时间内中性估值,持续时间,介绍了两种流行的期权定价方法。后,第三部分介绍市场估值工作的整个过程。
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