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經濟金融數據分析及其Python應用(第2版)/數量經濟學系列叢書

  • 作者：編者:朱順泉//吳雲華|責編:高曉蔚
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302650966
  • 出版日期：2024/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：262
人民幣：RMB 58 元      售價：元
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內容大鋼
    本書內容包括：（1）經濟金融數據分析及其環境；（2）Python數據分析程序包應用基礎；（3）Python數據分析的存取；（4）Python圖形的繪製和可視化：（5）概率統計分佈的Python應用；（6）描述性統計的Python應用；（7）參數估計的Python應用；（8）假設檢驗的Python應用；（9）一元回歸數據分析的Python應用；（10）多元回歸數據分析的Python應用；（11）機器學習數據分析的Python應用；（12）時間序列數據分析的Python應用；（13）量化金融投資數據分析的Python應用；（14）期貨及其交易策略的Python應用；（15）期權及其交易策略的Python應用。
    本書緊跟大數據與人工智慧時代，內容新穎、全面，實用性強，融理論、方法、應用於一體，是一部供金融科技、數字金融、金融工程、大數據管理與應用、數據科學與大數據技術、統計學、數量經濟學、管理科學與工程、應用數學、投資學、金融學、經濟學、財務管理、工商管理等專業的本科高年級學生與研究生學習相關課程使用的教材或參考書。
作者介紹
編者:朱順泉//吳雲華|責編:高曉蔚
目錄
第1章  經濟金融數據分析及其環境
  1.1  經濟金融數據類型
  1.2  經濟金融數據來源
  1.3  經濟金融數據分析工具簡介
  1.4  Python數據分析工具的下載
  1.5  Python數據分析工具的安裝
  1.6  Python的啟動和退出
  1.7  Python數據分析相關的程序包
  1.8  Python數據分析快速入門
  練習題
第2章  Python數據分析程序包應用基礎
  2.1  Python數據分析的NumPy應用基礎
  2.2  Python數據分析的SciPy應用基礎
  2.3  Python數據分析的Pandas應用基礎
  練習題
第3章  Python數據分析的數據存取
  3.1  Python-NumPy數據存取
  3.2  Python-SciPy數據存取
  3.3  Python-Pandas的CSV格式數據文件存取
  3.4  Python-Pandas的Excel格式數據文件存取
  3.5  讀取並查看數據表列
  3.6  讀取挖地兔財經網站數據
  3.7  挖地兔Tushare財經網站數據保存與讀取
  3.8  數據獲取的Baostock模塊
  3.9  數據獲取的Akshare模塊
  3.10  pandas_datareader獲取數據
  3.11  quandl財經數據介面
  練習題
第4章  Python圖形的繪製和可視化
  4.1  Matplotlib繪圖應用基礎
  4.2  直方圖的繪製
  4.3  散點圖的繪製
  4.4  氣泡圖的繪製
  4.5  箱圖的繪製
  4.6  餅圖的繪製
  4.7  條形圖的繪製
  4.8  折線圖的繪製
  4.9  曲線標繪圖的繪製
  4.10  連線標繪圖的繪製
  4.11  複雜圖形的繪製
  4.12  關於繪圖中顯示中文的問題處理
  練習題
第5章  概率統計分佈的Python應用
  5.1  二項分佈
  5.2  泊松分佈
  5.3  正態分佈
  5.4  β分佈
  5.5  均勻分佈
  5.6  指數分佈
  5.7  t分佈

  5.8  卡方分佈
  5.9  F分佈
  練習題
第6章  描述性統計的Python應用
  6.1  描述性統計的Python工具
  6.2  數據集中趨勢度量的Python應用
  6.3  數據離散狀況度量的Python應用
  6.4  峰度、偏度與正態性檢驗的Python應用
  6.5  異常數據處理的Python應用
  練習題
第7章  參數估計的Python應用
  7.1  參數估計與置信區間的含義
  7.2  點估計的Python應用
  7.3  單正態總體均值區間估計的Python應用
  7.4  單正態總體方差區間估計的Python應用
  7.5  雙正態總體均值差區間估計的Python應用
  7.6  雙正態總體方差比區間估計的Python應用
  練習題
第8章  參數假設檢驗的Python應用
  8.1  參數假設檢驗的基本理論
  8.2  單個樣本t檢驗的Python應用
  8.3  兩個獨立樣本t檢驗的Python應用
  8.4  配對樣本t檢驗的Python應用
  8.5  單樣本方差假設檢驗的Python應用
  8.6  雙樣本方差假設檢驗的Python應用
  練習題
第9章  相關分析與一元回歸數據分析的Python應用
  9.1  相關分析基本理論
  9.2  相關分析的Python應用
  9.3  一元線性回歸分析基本理論
  9.4  一元線性回歸數據分析的Python應用
  9.5  自相關性診斷的Python應用
  練習題
第10章  多元回歸數據分析的Python應用
  10.1  多元線性回歸分析基本理論
  10.2  多元線性回歸數據分析的Python應用
  10.3  多元回歸分析的Scikit-learn工具應用
  10.4  穩健線性回歸分析Python應用
  10.5  邏輯Logistic回歸分析Python應用
  10.6  廣義線性回歸分析Python應用
  練習題
第11章  機器學習數據分析的Python應用
  11.1  機器學習演算法分類
  11.2  常見的機器學習演算法
  11.3  線性回歸及其Python應用
  11.4  邏輯回歸及其Python應用
  11.5  決策樹及其Python應用
  11.6  支持向量機分類及其Python應用
  11.7  樸素貝葉斯分類及其Python應用
  11.8  KNN分類（K-最近鄰演算法）及其Python應用

  11.9  K-均值演算法及其Python應用
  11.10  隨機森林演算法及其Python應用
  11.11  降維演算法代碼及其Python應用
  11.12  Gradient Boosting和AdaBoost演算法及其Python應用
  練習題
第12章  時間序列數據分析的Python應用
  12.1  時間序列分析相關基本概念
  12.2  時間序列分析數據的可視化圖形
  12.3  時間序列分析的平穩性檢驗原理
  12.4  滬深300時間序列分析的平穩性檢驗實例
  12.5  時間序列分析的波動率模型GARCH原理
  12.6  時間序列分析的波動率模型GARCH應用
  練習題
第13章  量化金融投資數據分析的Python應用
  13.1  資產組合標準均值方差模型及其Python應用
  13.2  資產組合有效邊界的Python繪製
  13.3  Markowitz投資組合優化的Pytboa應用
  13.4  蒙特卡洛模擬股票期權定價的Python應用
  13.5  蒙特卡洛模擬期權價格穩定性的Python應用
  13.6  期望損失ES的Python應用
  練習題
第14章  期貨及其交易策略的Python應用
  14.1  期貨基本概念和理論
  14.2  遠期和期貨
  14.3  遠期和期貨定價
  14.4  CTA及其Python實現
  練習題
第15章  期權及其交易策略的Python應用
  15.1  期權市場
  15.2  期權價格分析
  15.3  期權定價模型
  15.4  期權交易策略及其Python應用
  練習題
附錄  數據資源

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