Python金融大数据分析pdf版是一本适合金融行业开发人员阅读学习的专业Python教程电子书,作者将各种晦涩的概念阐述得通俗易读,案例讲解也十分清晰,欢迎需要的朋友来绿色资源网下载!
Python金融大数据分析电子书介绍《Python金融大数据分析》总计分为3部分,共19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部分介绍了金融分析和应用程序开发中重要的Python库、技术和方法,其内容涵盖了Python的数据类型和结构、用matplotlib进行数据可视化、金融时间序列数据处理、高性能输入/输出操作、高性能的Python技术和库、金融学中需要的多种数学工具、随机数生成和随机过程模拟、Python统计学应用、Python和Excel的集成、Python面向对象编程和GUI的开发、Python与Web技术的集成,以及基于Web应用和Web服务的开发;第3部分关注的是蒙特卡洛模拟期权与衍生品定价实际应用的开发工作,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、波动率期权等知识。
Python金融大数据分析目录第1部分 Python与金融
第1章 为什么将Python用于金融 3
1.1 Python是什么 3
1.1.1 Python简史 5
1.1.2 Python生态系统 5
1.1.3 Python用户谱系 7
1.1.4 科学栈 7
1.2 金融中的科技 8
1.2.1 科技开销 9
1.2.2 作为业务引擎的科技 9
1.2.3 作为进入门槛的科技和人才 9
1.2.4 不断提高的速度、频率、数据量 10
1.2.5 实时分析的兴起 11
1.3 用于金融的Python 12
1.3.1 金融和Python语法 12
1.3.2 Python的效率和生产率 15
1.3.3 从原型化到生产 19
1.4 结语 20
1.5 延伸阅读 20
第2章 基础架构和工具 21
2.1 Python部署 22
2.1.1 Anaconda 22
2.1.2 Python Quant Platform 27
2.1.3 工具 30
2.1.4 Python 30
2.1.5 IPython 30
2.1.6 Spyder 40
2.2 结语 42
2.3 延伸阅读 43