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Python金融數據分析(原書第2版)/數據科學與工程技術叢書

作者：(新加坡)馬偉明|責編:王春華//李美瑩|譯者:張永冀//黃昊
出版社：機械工業
ISBN：9787111678731

出版日期：2021/04/01
裝幀：平裝
頁數：281

人民幣：RMB 89 元售價：元

內容大鋼

    本書系統闡述Python在金融領域的應用，不僅涵蓋核心的金融理論及相關數學概念，還詳細講解行業使用的先進金融模型及Python解決方案。
    本書首先介紹Jupyter Notebook的設置，隨後講解一系列金融分析中廣泛應用的庫（如TensorFlow、Keras、NumPy、SciPy、scikit-learn等），這些庫可以幫助分析師做出基於數據分析的高效投資決策。書中結合常見的金融概念（如股票、期權、利率及其他金融衍生品等）講解如何開發金融應用程序以及利用不同的演算法實現風險分析。之後，你將學習如何對時間序列數據進行統計分析，了解如何搭建演算法交易平台以利用高頻數據設計交易策略，以及如何構建事件驅動的回溯測試系統來檢驗交易策略，評價不同策略的業績表現。最後，你將探索金融前沿領域正在運用的機器學習和深度學習技術。
    本書適合對Python定量研究感興趣的金融從業者、數據分析師和軟體開發人員閱讀。此外，本書對那些想使用機器學習技術擴展現有金融應用程序功能的讀者也有一定的參考價值。

作者介紹

(新加坡)馬偉明|責編:王春華//李美瑩|譯者:張永冀//黃昊
馬偉明（James Ma Weiming），畢業於伊利諾理工大學斯圖爾特商學院，獲得金融學碩士學位。他編寫了大量高頻、低延時的開放源代碼程序和工具。在獲得新加坡南洋理工大學電腦工程學士學位和南洋理工學院信息技術專業畢業證書後，James開始在新加坡工作。他從事過外匯和固定收益產品交易，還為一家基金銷售平台開發移動應用程序。

前言
審校者簡介
第一部分  開始學習Python
  第1章  Python金融分析概述
    1.1  安裝Python
      1.1.1  準備一個虛擬環境
      1.1.2  運行Jupyter Notebook
      1.1.3  關於Python的其他建議
    1.2  Quandl簡介
    1.3  繪製時間序列圖
      1.3.1  從Quandl檢索數據集
      1.3.2  繪製收盤價與成交量的關係圖
      1.3.3  繪製燭台圖
    1.4  對時間序列數據進行金融分析
      1.4.1  繪製收益率圖
      1.4.2  繪製累積收益率圖
      1.4.3  繪製直方圖
      1.4.4  繪製波動率圖
      1.4.5  Q-Q圖
      1.4.6  下載多個時間序列數據
      1.4.7  顯示相關矩陣
      1.4.8  繪製相關性圖
      1.4.9  簡單的移動平均線
      1.4.10  指數移動平均
    1.5  總結
第二部分  金融概念
  第2章  金融中的線性問題
    2.1  資本資產定價模型與證券市場線
    2.2  套利定價理論模型
    2.3  因子模型的多元線性回歸
    2.4  線性最優化
      2.4.1  安裝Pulp
      2.4.2  一個用線性規劃求最大值的實例
      2.4.3  線性規劃的結果
      2.4.4  整數規劃
    2.5  使用矩陣解線性方程組
    2.6  LU分解
    2.7  Cholesky分解
    2.8  QR分解
    2.9  使用其他矩陣代數方法求解
      2.9.1  Jacobi迭代法
      2.9.2  Gauss-Seidel迭代法
    2.10  總結
  ……
第三部分  實踐操作

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