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Python金融大數據分析(第2版)

  • 作者：(德)伊夫·希爾皮斯科|責編:武曉燕|譯者:姚軍
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115521330
  • 出版日期：2020/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：648
人民幣：RMB 139 元      售價：元
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內容大鋼
    本書分為5部分，共21章。第1部分介紹了Python在金融學中的應用，其內容涵蓋了Python用於金融行業的原因、Python的基礎架構和工具，以及Python在計量金融學中的一些具體入門實例；第2部分介紹了Python的基礎知識以及Python中非常有名的庫NumPy和pandas工具集，還介紹了面向對象編程；第3部分介紹金融數據科學的相關基本技術和方法，包括數據可視化、輸入/輸出操作和數學中與金融相關的知識等；第4部分介紹Python在演算法交易上的應用，重點介紹常見演算法，包括機器學習、深度神經網路等人工智慧相關演算法；第5部分講解基於蒙特卡洛模擬開發期權及衍生品定價的應用，其內容涵蓋了估值框架的介紹、金融模型的模擬、衍生品的估值、投資組合的估值等知識。
    本書適合對使用Python進行大數據分析、處理感興趣的金融行業開發人員閱讀。
作者介紹
(德)伊夫·希爾皮斯科|責編:武曉燕|譯者:姚軍
    伊夫·希爾皮斯科（Yves Hilpisch），The Python Quants是一個專註于Python與開源軟體在量化金融中應用的團隊，而Yves Hilpisch是The Python Quants的創始人與股東。Yves也是CQF項目的計算金融學講師。他的客戶遍及全球金融界，本身也積累了10年Python經驗。Yves同時是Python and Open Source for EquantFinance這個會議在法蘭克福、倫敦和紐約的組織者。
目錄
第1部分  Python與金融
  第1章  為什麼將Python用於金融
    1.1  Python編程語言
      1.1.1  Python簡史
      1.1.2  Python生態系統
      1.1.3  Python用戶譜系
      1.1.4  科學棧
    1.2  金融中的科技
      1.2.1  科技投入
      1.2.2  作為業務引擎的科技
      1.2.3  作為進入門檻的科技和人才
      1.2.4  不斷提高的速度、頻率和數據量
      1.2.5  實時分析的興起
    1.3  用於金融的Python
      1.3.1  金融和Python語法
      1.3.2  Python的效率和生產率
      1.3.3  從原型化到生產
    1.4  數據驅動和人工智慧優先的金融學
      1.4.1  數據驅動金融學
      1.4.2  人工智慧優先金融學
    1.5  結語
    1.6  延伸閱讀
  第2章  Python基礎架構
    2.1  作為包管理器使用的conda
      2.1.1  安裝Miniconda
      2.1.2  conda基本操作
    2.2  作為虛擬環境管理器的conda
    2.3  使用Docker容器
      2.3.1  Docker鏡像和容器
      2.3.2  構建Ubuntu和Python Docker鏡像
    2.4  使用雲實例
      2.4.1  RSA公鑰和私鑰
      2.4.2  Jupyter Notebook配置文件
      2.4.3  Python和Jupyter Notebook安裝腳本
      2.4.4  協調Droplet設置的腳本
    2.5  結語
    2.6  延伸閱讀
第2部分  掌握基礎知識
  第3章  數據類型與結構
    3.1  基本數據類型
      3.1.1  整數
      3.1.2  浮點數
      3.1.3  布爾值
      3.1.4  字元串
      3.1.5  題外話：列印和字元串替換
      3.1.6  題外話：正則表達式
    3.2  基本數據結構
      3.2.1  元組
      3.2.2  列表
      3.2.3  題外話：控制結構

      3.2.4  題外話：函數式編程
      3.2.5  字典
      3.2.6  集合
    3.3  結語
    3.4  延伸閱讀
  第4章  用NumPy進行數值計算
    4.1  數據數組
      4.1.1  用Python列表形成數組
      4.1.2  Python array類
    4.2  常規NumPy數組
      4.2.1  基礎知識
      4.2.2  多維數組
      4.2.3  元信息
      4.2.4  改變組成與大小
      4.2.5  布爾數組
      4.2.6  速度對比
    4.3  NumPy結構數組
  ……
第3部分  金融數據科學
第4部分  演算法交易
第5部分  衍生品分析

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