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《Python金融大数据分析》 伊夫・希尔皮斯科

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 楼主| 发表于 2022-12-24 22:02 | 显示全部楼层 |阅读模式
读书分享
类 目:  金融 
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书名:Python金融大数据分析
作者:伊夫・希尔皮斯科
分类:Python 数据分析 金融
ISBN:9787115404459      

内容简介

唯一一本详细讲解使用Python分析处理金融大数据的专业图书;金融应用开发领域从业人员必读。

Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区,在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用,并且成为该行业开发核心应用的首选编程语言。《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析,以及开发相关应用程序的技巧和工具。

《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最重要的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》适合对使用Python进行大数据分析、处理感兴趣的金融行业开发人员阅读。

作者简介

Yves Hilpsch是Python Quants(德国)股份有限公司的创始人和任事股东,也是Python Quants(纽约)有限责任公司的共同创办人。该集团提供基于Python的金融和衍生品分析软件,以及和Python及金融相关的咨询、开发和培训服务。

Yves还是Derivatives Analytics with Python(Wiley Finance,2015)的作者。作为获得数理金融学博士学位的商业管理专业研究生,他在萨尔州大学讲授计算金融学中的数值化方法课程。


   
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 楼主| 发表于 2024-8-29 15:44 | 显示全部楼层
《Python金融大数据分析》这本书由伊夫・希尔皮斯科撰写,作为一部深入探讨如何运用Python语言在金融领域进行数据分析的著作,其内容丰富且实用。本书不仅详尽介绍了Python在金融学中的应用原因,还围绕Python的基础架构和工具进行了详细阐述,并提供了众多具体的入门实例,既适合金融行业的开发人员,也适合量化分析人员。

就书籍的精彩内容进行点评,可以从以下多个角度展开:

1. 金融行业应用:
   - 描述了Python在金融行业中的优势与应用范围。
   - 阐明了大型投资银行和对冲基金采用Python构建交易与风险管理系统的情况。

2. 编程基础架构:
   - 涵盖了Python的基础架构,为读者提供了坚实的编程基础。
   - 介绍了金融分析和应用程序开发中不可或缺的Python库、技术和方法。

3. 数据可视化:
   - 讲解了如何使用matplotlib等库进行数据可视化,帮助理解复杂的金融数据。

4. 时间序列分析:
   - 专注于金融时间序列数据的处理和分析,这是金融数据分析中极为重要的一环。

5. 计量金融学:
   - 提供具体入门实例,让读者能够初步了解并掌握Python在计量金融学中的实际应用。

6. 作者权威经验:
   - 作者Yves Hilpsch是Python Quants公司的创始人,他的实践经验为本书增添了权威性。

7. 实践理论知识:
   - 书中不仅包含理论知识,更有实操代码示例,确保读者能将理论应用于实际工作中。

8. 适用读者群体:
   - 针对的是有一定编程背景,想要深入金融领域的Python开发者和量化分析师。

此外,在阅读此书时,读者可能还需要关注以下几个方面:

- 对于初学者来说,应首先打好Python编程基础,才能更好地理解书中的高级话题。
- 由于金融数据分析涉及复杂概念,适当补充金融知识会有助于更好地消化书中内容。
- 考虑到书中包含大量代码示例,读者应当自己动手实践这些代码,加深理解。

综上所述,《Python金融大数据分析》是一部结合理论与实践的佳作,它不仅深入浅出地介绍了Python在金融领域的强大功能,还通过实例教学引导读者掌握相关技术。这本书为那些希望在金融行业数据分析领域更进一步的专业人士提供了宝贵的资源和指导。
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