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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
……
[ 展开全部 ]
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。
[ 收起 ]
作者：[德] 伊夫·希尔皮斯科
出版社：人民邮电出版社
定价：CNY 99.00
ISBN：7115404453
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内容提要
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O’Reilly Media, Inc.介绍
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前言
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第1部分 Python与金融
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第1章 为什么将Python用于金融
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第2章 基础架构和工具
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第3章 入门示例
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第2部分 金融分析和开发
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第4章 数据类型和结构
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第5章 数据可视化
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第6章 金融时间序列
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第7章 输入/输出操作
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第8章 高性能的Python
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第9章 数学工具
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第10章 推断统计学
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第11章 统计学
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第12章 Excel集成
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第13章 面向对象和图形用户界面
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第14章 Web集成
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第3部分 衍生品分析库
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第15章 估值框架
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第16章 金融模型的模拟
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第17章 衍生品估值
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第18章 投资组合估值
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第19章 波动率期权
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附录A 精选的最佳实践
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附录B 看涨期权类
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第1部分 Python与金融
第1章 为什么将Python用于金融
第2章 基础架构和工具
第3章 入门示例
第2部分 金融分析和开发
第4章 数据类型和结构
第5章 数据可视化
第6章 金融时间序列
第7章 输入/输出操作
第8章 高性能的Python
第9章 数学工具
第10章 推断统计学
第11章 统计学
第12章 Excel集成
第13章 面向对象和图形用户界面
第14章 Web集成
第3部分 衍生品分析库
第15章 估值框架
第16章 金融模型的模拟
第17章 衍生品估值
第18章 投资组合估值
第19章 波动率期权
附录A 精选的最佳实践
附录B 看涨期权类
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第9章 数学工具
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第1章 为什么将Python用于金融
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第4章 数据类型和结构
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