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金融科技时代已经到来，善于将金融理论与IT技术进行深度融合的人，将成为新时代独具竞争力的金融科技类人才。无论是打算在金融领域求职的新人，还是希望进一步提升个人能力的“职场老手”，本书都值得一看。 1.内容前沿，将Python编程与金融分析、风险管理巧妙结合，金融科技新时代。 2.源于实践，整合了作者20余年的金融从业经验和Python编程实践。 3.实例丰富，44个金融实战案例，彰显Python在金融领域运用的简洁与高效。 4.注重效率，清晰的编程步骤和详尽的代码注释，帮你轻松理解并掌握Python编程。 5.覆盖面广，案例涵盖货币市场、债券市场、股票市场、期货市场和期权市场。 6.聚焦风控，深度剖析各类金融产品的风险，讨论风险管理的重要工具和量化模型。
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基于Python的金融分析与风险管理（第2版） 9787115571854 正版图书，收到货可开电子发票。划线价为图书市场价格。商品图片仅供参考，以实物为准。（书名没写全多少册的均为单本价格）
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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本书用实际生活中的例子带你了解常用的设计模式，介绍了诸多有关编写Python风格代码的底层细节和概念，包括故障排除、实践、系统架构和设计原则等，帮你解决每天都会遇到的问题。探索用工厂方法和抽象工厂来创建对象使用原型模式克隆对象使用适配器模式让不兼容的接口变得兼容使用代理模式保障接口安全使用策略模式动态选择算法使用修饰器模式，在不使用子类化的情况下扩展对象使用模型–视图–控制器模式将逻辑从用户界面解耦
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本书介绍了Python信号处理工具箱的体系架构及其函数和实例。主要包括信号处理概况，Python编程基础，信号生成和预处理，测量和特征提取，变换、相关性和建模，数字和模拟滤波器，频谱分析，借助大语言模型实现信号处理等内容和实例。 ?系统性 内容涵盖Python信号处理工具箱的基本知识、体系架构。 ?全面性 全面介绍Python基础编程、信号处理算法原理和程序计算等内容。 ?实践性 采用Python语言实现信号处理算法，并介绍了基于大语言模型生成信号处理算法程序。 ?先进性 配套实验程序与基于大语言模型的人工智能学习助教智能体，在GitHub/Gitee上提供了Python信号处理工具箱实例源代码。
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为满足用人单位对数据分析和挖掘人员在编程方面的技能要求，本书遵循由浅入深的原则，详细地介绍了利用Python及其相关工具实现数据分析和挖掘的实用技能。结合Python中成熟的Numpy、Pandas、MatPlotLib、Sklearn、Seaborn、Statsmodels和SciPy模块，实现数据分析与挖掘中关于数据的清洗、整理、探索、可视化、建模和评估等流程的操作，让每一位对数据分析或挖掘的从业者或感兴趣的读者都能从中学到所需的内容。十大常用数据挖掘算法及实战案例，如多元线性回归的预测模型、决策树分类模型、SVM分类模型、GBDT分类模型、K均值聚类模型等，基本覆盖用人单位对常用挖掘算法的需求。
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