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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thon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作、推断统计学和机器学ython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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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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