


Python已成为数据驱动AI、金融优先选择的 编程 语言 。现在,一些大型的 投资 银行 和对冲资金均使用Python及其生态系统来构建核 心 交易 与 风险 管理 系统。在本书中,作者向 开发 人员和 量化 分析人员介绍了使用Python程序库与工具,完成金融数据 科学 、 算法 交易和计算金融任务的 方法 。
Python与金融:Python交互式金融分析与程序开发 入门 。
基本知识 : 学习 Python数据类型与结构、NumPy、pandas及其DataFrame类、面向对象编程。
金融数据科学:探索用于金融 时间 序列数据、I/O操作、推断 统计 学和 机器学习 的Python 技术 与程序库。
算法交易:使用Python来验证和部署自动算法交易 策略 。
衍生品分析:开发灵活、强大的Python期权、衍生品定价和 风险管理 程序库。
本书分为5部分,共2 1 章。第1部分介绍了Python在 金融学 中的应用,其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具,以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例;第2部分介绍了Python的基础知识以及Python中非常有名的库NumPy和pandas工具 集 ,还介绍了面向对象编程;第3部分介绍金融数据科学的相关基本技术和方法,包括数据可视化、输入/输出操作和 数学 中与金融相关的知识等;第4部分介绍Python在算法交易上的应用,重点介绍常见算法,包括机器学习、深度 神经网络 等 人工智能 相关算法;第5部分讲解基于蒙特卡洛模拟开发期权及衍生品定价的应用,其内容涵盖了估值框架的介绍、金融模型的模拟、衍生品的估值、投资组合的估值等知识。
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