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Python算法交易 本书介绍了如何在算法交易领域使用Python。
虽然算法交易曾经是机构参与者的专属领域,但是现在已经开放给了使用在线平台的小型组织和个人交易者。今天Python及其强大的软件包生态系统是许多交易者的工具。在这本非常实用的书中,本书作者向学生、学者及从业者展示了如何在有趣的算法交易领域使用Python。 你将学习几种在不同方面应用Python进行算法交易的方法,例如如何回测交易策略,以及如何与在线交易平台交互。一些非常大的买方和卖方机构都大量使用Python。通过探索系统地构建和部署自动算法交易策略,本书将帮助你实现公平竞争。
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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发门。 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:发灵活、强大的Python期权、衍生品定价和风险管理程序库。
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。本书可以帮助发人员和量化分析人员门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行时间序列分析,用matplotlib可视化,用PyTables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)和贝
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Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区,在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用,并且成为该行业开发核心应用的编程语言。《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析,以及开发相关应用程序的技巧和工具。《Python金融大数据分析》总计分为3部分,共9章,第部分介绍了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部分介绍了金融分析和应用程序开发中重要的Python库、技术和方法,其内容涵盖了Python的数据类型和结构、用matplotlib进行数据可视化、金融时间序列数据处理、高性能输入/输出劋作、高性能的Python技术和库、金融学中需要的多种数学工具、随机数生成和随机过程模拟、Python统计学应用、Python和E
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