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内容简介:
《Python金融大数据分析 第2版》分为5部分,共21章。第1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Python的基础知识以及Python中非常有名的库NumPy和pandas工具集,还介绍了面向对象编程;第3部分介绍金融数据科学的相关基本技术和方法,包括数据可视化、输入/输出操作和数学中与金融相关的知识等;第4部分介绍Python在算法交易上的应用,重点介绍常见算法,包括机器学习、深度神经网络等人工智能相关算法;第5部分讲解基于蒙特卡洛模拟开发期权及衍生品定价的应用,其内容涵盖了估值框架的介绍、金融模型的模拟、衍生品的估值、投资组合的估值等知识。 n
《Python金融大数据分析 第2版》本书适合对使用Python进行大数据分析、处理感兴趣的金融行业开发人员阅读。
书籍目录:
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作者介绍:
Yves Hilpisch博士是Python Quants集团的创始人和管理合伙人。该集团致力于应用开源技术来解决金融数据科学、人工智能、算法交易和计算金融学等问题。他还是AI Machine公司的创始人和CEO。这个公司的主营业务是通过专属策略执行平台来发挥人工智能的威力。他还是Python算法交易大学认证的在线培训项目的主管。
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Python与金融:Python交互式金融分析与程序开发入门。 n
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。 n
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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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网站评分
书籍多样性:7分
书籍信息完全性:4分
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书籍清晰度:8分
书籍格式兼容性:8分
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书籍真实打分
故事情节:3分
人物塑造:5分
主题深度:7分
文字风格:6分
语言运用:3分
文笔流畅:7分
思想传递:7分
知识深度:9分
知识广度:8分
实用性:5分
章节划分:4分
结构布局:3分
新颖与独特:7分
情感共鸣:9分
引人入胜:3分
现实相关:3分
沉浸感:8分
事实准确性:8分
文化贡献:9分