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基於Python的金融分析與風險管理(暢享版基礎卷)/金融科技系列

  • 作者：斯文|責編:胡俊英
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115639349
  • 出版日期：2024/10/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：339
人民幣：RMB 89.8 元      售價：元
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內容大鋼
    Python是一門以簡潔和可讀性著稱的編程語言，它的易學性使其成為新手和專業人士的首選。Python提供了豐富的庫和框架，廣泛應用於數據科學、人工智慧、Web開發等領域。無論你是初學者還是資深開發者，Python都能滿足你的需求。
    本書內容共7章，立足金融場景講解Python的基礎知識和編程應用，不僅講解了Python基礎語法，而且介紹了NumPy、pandas、Matplotlib、SciPy、statsmodels、arch和datetime等模塊的編程應用。此外，本書還講解了金融領域的深度學習和強化學習應用，並通過PyTorch模塊和Gymnasium模塊演示了具體的編程實踐。
    本書由資深的金融從業者編寫，旨在引導讀者掌握金融領域的Python編程技巧，適合金融領域和金融科技領域的從業者和高校師生參考學習，也適合對Python的金融應用感興趣的讀者閱讀。
作者介紹
斯文|責編:胡俊英
    斯文，筆名「華爾街先生」，浙江湖州人，經濟學博士，中國註冊會計師（Certified Public Accountant，CPA），特許金融分析師（Chartered Financial Analyst，CFA），金融風險管理師（Financial Risk Manager，FRM）。在國內某金融控股集團擔任高級風控總監，擁有在中外資銀行、證券公司、信托公司等機構十余年的金融與風險管理從業經驗。     同時，他也是上海財經大學風險管理校友俱樂部的發起人兼理事長、《上財風險管理論壇》雜誌主編、上海資產管理行業風險管理同業交流會秘書長，並擔任中南財經政法大學、華東政法大學等多所國內高校的金融碩士研究生兼職導師，公開發表學術論文50余篇，出版了專著《中國外匯衍生品市場研究》（上海人民出版社2016年8月出版），多次榮獲國家級、省部級的榮譽稱號。     除此之外，他還歷時3年多推出了《期權、期貨及其他衍生產品（第九版）》視頻課程（共360講），累計觀看人次超過百萬，累計撰寫了10萬多行與金融相關的Python代碼，長期致力於倡導並推廣Python在金融領域的運用。
目錄
第1章  結合金融場景演示Python基礎編程
  1.1  Python簡介
  1.2  Python的金融變數賦值與數據類型
  1.3  Python的數據結構
  1.4  Python的運算符號
  1.5  Python的內置函數與自定義函數
  1.6  Python的類
  1.7  Python的句型
  1.8  模塊導入與math模塊
  1.9  本章小結
  1.10  拓展閱讀
第2章  結合金融場景演示NumPy模塊編程
  2.1  從一個投資案例講起
  2.2  N維數組
  2.3  數組的相關功能
  2.4  數組的相關運算
  2.5  基於統計分佈的隨機抽樣
  2.6  現金流模型
  2.7  本章小結
  2.8  拓展閱讀
第3章  結合金融時間序列演示pandas模塊編程
  3.1  pandas的數據結構
  3.2  時間索引
  3.3  金融時間序列的數據可視化
  3.4  數據框內部的操作
  3.5  數據框之間的合併
  3.6  統計功能
  3.7  本章小結
  3.8  拓展閱讀
第4章  結合金融可視化演示Matplotlib模塊編程
  4.1  基本函數及參數的介紹
  4.2  曲線圖
  4.3  直方圖
  4.4  條形圖
  4.5  散點圖
  4.6  餅圖與雷達圖
  4.7  K線圖
  4.8  三維圖
  4.9  本章小結
  4.10  拓展閱讀
第5章  結合金融場景演示SciPy等模塊編程
  5.1  SciPy模塊
  5.2  statsmodels模塊
  5.3  波動率模型與arch模塊
  5.4  datetime模塊
  5.5  本章小結
  5.6  拓展閱讀
第6章  結合金融場景演示深度學習PyTorch模塊編程
  6.1  PyTorch環境部署
  6.2  張量

  6.3  神經元與激活函數
  6.4  構建線性模型
  6.5  全連接神經網路
  6.6  循環神經網路
  6.7  長短期記憶網路
  6.8  本章小結
  6.9  拓展閱讀
第7章  結合金融場景的強化學習編程
  7.1  強化學習入門
  7.2  強化學習的編程技術框架——Gymnasium模塊
  7.3  創建並運行股票投資的強化學習環境
  7.4  Q學習
  7.5  深度Q網路
  7.6  本章小結
  7.7  拓展閱讀

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