- ISBN:9787111678731
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:26cm
- 页数:281页
- 出版时间:2021-04-01
- 条形码:9787111678731 ; 978-7-111-67873-1
本书特色
适读人群 :本书适合对Python定量研究感兴趣的金融从业者、数据分析师和软件开发人员阅读。此外,本书对那些想使用机器学习技术扩展现有金融应用程序功能的读者也有一定的参考价值。本书系统阐述Python在金融领域的应用,不仅涵盖核心的金融理论及相关数学概念,还详细讲解行业使用的先进金融模型及Python解决方案。 本书首先介绍Jupyter Notebook的设置,随后讲解一系列金融分析中广泛应用的库(如TensorFlow、Keras、NumPy、SciPy、scikit-learn等),这些库可以帮助分析师做出基于数据分析的高效投资决策。书中结合常见的金融概念(如股票、期权、利率及其他金融衍生品等)讲解如何开发金融应用程序以及利用不同的算法实现风险分析。之后,你将学习如何对时间序列数据进行统计分析,了解如何搭建算法交易平台以利用高频数据设计交易策略,以及如何构建事件驱动的回溯测试系统来检验交易策略,评价不同策略的业绩表现。zui后,你将探索金融前沿领域正在运用的机器学习和深度学习技术。 本书适合对Python定量研究感兴趣的金融从业者、数据分析师和软件开发人员阅读。此外,本书对那些想使用机器学习技术扩展现有金融应用程序功能的读者也有一定的参考价值。
内容简介
本书介绍如何利用新的程序语言进行金融建模并实现复杂的数据运算。书中讲授的程序工具与数据均可以通过公开渠道获取,通过建模与研究分析,你会对整个Python生态体系有全局性的认识。大量的实例分析也会加深你对金融风险管控的认知。
目录
作者简介
马伟明(James Ma Weiming),毕业于伊利诺理工大学斯图尔特商学院,获得金融学硕士学位。他编写了大量高频、低延时的开放源代码程序和工具。 在获得新加坡南洋理工大学计算机工程学士学位和南洋理工学院信息技术专业毕业证书后,James开始在新加坡工作。他从事过外汇和固定收益产品交易,还为一家基金销售平台开发移动应用程序。
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