唯一一本詳細(xì)講解使用Python分析處理金融大數(shù)據(jù)的專業(yè)圖書；金融應(yīng)用開發(fā)領(lǐng)域從業(yè)人員必讀。
Python憑借其簡單、易讀、可擴展性以及擁有巨大而活躍的科學(xué)計算社區(qū)，在需要分析、處理大量數(shù)據(jù)的金融行業(yè)得到了廣泛而迅速的應(yīng)用，并且成為該行業(yè)開發(fā)核心應(yīng)用的首選編程語言�！禤ython金融大數(shù)據(jù)分析》提供了使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，以及開發(fā)相關(guān)應(yīng)用程序的技巧和工具。
《Python金融大數(shù)據(jù)分析》總計分為3部分，共19章，第1部分介紹了Python在金融學(xué)中的應(yīng)用，其內(nèi)容涵蓋了Python用于金融行業(yè)的原因、Python的基礎(chǔ)架構(gòu)和工具，以及Python在計量金融學(xué)中的一些具體入門實例；第2部分介紹了金融分析和應(yīng)用程序開發(fā)中最重要的Python庫、技術(shù)和方法，其內(nèi)容涵蓋了Python的數(shù)據(jù)類型和結(jié)構(gòu)、用matplotlib進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化、金融時間序列數(shù)據(jù)處理、高性能輸入/輸出操作、高性能的Python技術(shù)和庫、金融學(xué)中需要的多種數(shù)學(xué)工具、隨機數(shù)生成和隨機過程模擬、Python統(tǒng)計學(xué)應(yīng)用、Python和Excel的集成、Python面向?qū)ο缶幊毯虶UI的開發(fā)、Python與Web技術(shù)的集成，以及基于Web應(yīng)用和Web服務(wù)的開發(fā)；第3部分關(guān)注的是蒙特卡洛模擬期權(quán)與衍生品定價實際應(yīng)用的開發(fā)工作，其內(nèi)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、波動率期權(quán)等知識。
《Python金融大數(shù)據(jù)分析》適合對使用Python進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析、處理感興趣的金融行業(yè)開發(fā)人員閱讀。 作者簡介
Yves Hilpsch是Python Quants（德國）股份有限公司的創(chuàng)始人和任事股東，也是Python Quants（紐約）有限責(zé)任公司的共同創(chuàng)辦人。該集團(tuán)提供基于Python的金融和衍生品分析軟件（參見http://pythonquants.com，http://quant-platfrom.com和http://dx-analytics.com），以及和Python及金融相關(guān)的咨詢、開發(fā)和培訓(xùn)服務(wù)。
Yves還是Derivatives Analytics with Python（Wiley Finance，2015）的作者。作為獲得數(shù)理金融學(xué)博士學(xué)位的商業(yè)管理專業(yè)研究生，他在薩爾州大學(xué)講授計算金融學(xué)中的數(shù)值化方法課程。
目錄：
作者簡介
版權(quán)聲明
內(nèi)容提要
O’Reilly Media, Inc.介紹
前言
第1部分 Python與金融
第1章 為什么將Python用于金融
第2章 基礎(chǔ)架構(gòu)和工具
第3章 入門示例
第2部分 金融分析和開發(fā)
第4章 數(shù)據(jù)類型和結(jié)構(gòu)
第5章 數(shù)據(jù)可視化
第6章 金融時間序列
第7章 輸入/輸出操作
第8章 高性能的Python
第9章 數(shù)學(xué)工具
第10章 推斷統(tǒng)計學(xué)
第11章 統(tǒng)計學(xué)
第12章 Excel集成
第13章 面向?qū)ο蠛蛨D形用戶界面
第14章 Web集成
第3部分 衍生品分析庫
第15章 估值框架
第16章 金融模型的模擬
第17章 衍生品估值
第18章 投資組合估值
第19章 波動率期權(quán)
附錄A 精選的最佳實踐
附錄B 看漲期權(quán)類
附錄C 日期和時間
|
