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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金融大数据分析 第2版 人民邮电出版社 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!
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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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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