發表於2024-12-23
Python金融大數據分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載
第1部分 Python與金融
第1章 為什麼將Python用於金融 3
1.1 Python是什麼 3
1.1.1 Python簡史 5
1.1.2 Python生態係統 5
1.1.3 Python用戶譜係 7
1.1.4 科學棧 7
1.2 金融中的科技 8
1.2.1 科技開銷 9
1.2.2 作為業務引擎的科技 9
1.2.3 作為進入門檻的科技和人纔 9
1.2.4 不斷提高的速度、頻率、數據量 10
1.2.5 實時分析的興起 11
1.3 用於金融的Python 12
1.3.1 金融和Python語法 12
1.3.2 Python的效率和生産率 15
1.3.3 從原型化到生産 19
1.4 結語 20
1.5 延伸閱讀 20
第2章 基礎架構和工具 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 結語 42
2.3 延伸閱讀 43
第3章 入門示例 45
3.1 隱含波動率 46
3.2 濛特卡洛模擬 54
3.2.1 純Python 56
3.2.2 用NumPy嚮量化 57
3.2.3 利用對數歐拉方法實現全嚮量化 59
3.2.4 圖形化分析 60
3.2.5 技術分析 62
3.3 結語 67
3.4 延伸閱讀 68
第2部分 金融分析和開發
第4章 數據類型和結構 71
4.1 基本數據類型 72
4.1.1 整數 72
4.1.2 浮點數 73
4.1.3 字符串 75
4.2 基本數據結構 77
4.2.1 元組 77
4.2.2 列錶 78
4.2.3 離題:控製結構 80
4.2.4 離題:函數式編程 81
4.2.5 字典 82
4.2.6 集閤 84
4.3 NumPy數據結構 85
4.3.1 用Python列錶形成數組 85
4.3.2 常規NumPy數組 87
4.3.3 結構數組 90
4.4 代碼嚮量化 91
4.5 內存布局 93
4.6 結語 95
4.7 延伸閱讀 95
第5章 數據可視化 97
5.1 二維繪圖 97
5.1.1 一維數據集 98
5.1.2 二維數據集 103
5.1.3 其他繪圖樣式 109
5.2 金融學圖錶 116
5.3 3D繪圖 119
5.4 結語 122
5.5 延伸閱讀 122
第6章 金融時間序列 123
6.1 pandas基礎 124
6.1.1 使用DataFrame類的第一步 124
6.1.2 使用DataFrame類的第二步 127
6.1.3 基本分析 131
6.1.4 Series類 134
6.1.5 GroupBy操作 135
6.2 金融數據 136
6.3 迴歸分析 142
6.4 高頻數據 150
6.5 結語 154
6.6 延伸閱讀 154
第7章 輸入/輸齣操作 155
7.1 Python基本I/O 156
7.1.1 將對象寫入磁盤 156
7.1.2 讀寫文本文件 159
7.1.3 SQL數據庫 160
7.1.4 讀寫NumPy數組 162
7.2 Pandas的I/O 164
7.2.1 SQL數據庫 165
7.2.2 從SQL到pandas 166
7.2.3 CSV文件數據 168
7.2.4 Excel文件數據 169
7.3 PyTables的快速I/O 170
7.3.1 使用錶 170
7.3.2 使用壓縮錶 175
7.3.3 使用數組 176
7.3.4 內存外計算 177
7.4 結語 179
7.5 延伸閱讀 180
第8章 高性能的Python 181
8.1 Python範型與性能 182
8.2 內存布局與性能 184
8.3 並行計算 186
8.3.1 濛特卡洛算法 186
8.3.2 順序化計算 187
8.3.3 並行計算 188
8.3.4 性能比較 191
8.4 多處理 191
8.5 動態編譯 193
8.5.1 介紹性示例 193
8.5.2 二項式期權定價方法 195
8.6 用Cython進行靜態編譯 199
8.7 在GPU上生成隨機數 201
8.8 結語 205
8.9 延伸閱讀 205
第9章 數學工具 207
9.1 逼近法 208
9.1.1 迴歸 208
9.1.2 插值 218
9.2 凸優化 221
9.2.1 全局優化 222
9.2.2 局部優化 223
9.2.3 有約束優化 224
9.3 積分 226
9.3.1 數值積分 228
9.3.2 通過模擬求取積分 228
9.4 符號計算 229
9.4.1 基本知識 229
9.4.2 方程式 230
9.4.3 積分 231
9.4.4 微分 232
9.5 結語 233
9.6 延伸閱讀 233
第10章 推斷統計學 235
10.1 隨機數 236
10.2 模擬 241
10.2.1 隨機變量 241
10.2.2 隨機過程 244
10.2.3 方差縮減 256
10.3 估值 259
10.3.1 歐式期權 259
10.3.2 美式期權 263
10.4 風險測度 266
10.4.1 風險價值 266
10.4.2 信用價值調整 270
10.5 結語 272
10.6 延伸閱讀 273
第11章 統計學 275
11.1 正態性檢驗 276
11.1.1 基準案例 277
11.1.2 現實世界的數據 284
11.2 投資組閤優化 289
11.2.1 數據 290
11.2.2 基本理論 291
11.2.3 投資組閤優化 294
11.2.4 有效邊界 296
11.2.5 資本市場綫 297
11.3 主成分分析 300
11.3.1 DAX指數和30種成分股 301
11.3.2 應用PCA 301
11.3.3 構造PCA指數 302
11.4 貝葉斯迴歸 305
11.4.1 貝葉斯公式 305
11.4.2 PyMC3 306
11.4.3 介紹性示例 307
11.4.4 真實數據 310
11.5 結語 318
11.6 延伸閱讀 318
第12章 Excel集成 321
12.1 基本電子錶格交互 322
12.1.1 生成工作簿(.xls) 323
12.1.2 生成工作簿(.xslx) 324
12.1.3 從工作簿中讀取 326
12.1.4 使用OpenPyxl 328
12.1.5 使用pandas讀寫 329
12.2 用Python編寫Excel腳本 332
12.2.1 安裝DataNitro 333
12.2.2 使用DataNitro 333
12.3 xlwings 342
12.4 結語 342
12.5 延伸閱讀 343
第13章 麵嚮對象和圖形用戶界麵 345
13.1 麵嚮對象 345
13.1.1 Python類基礎知識 346
13.1.2 簡單的短期利率類 350
13.1.3 現金流序列類 354
13.2 圖形用戶界麵 356
13.2.1 帶GUI的短期利率類 356
13.2.2 值的更新 358
13.2.3 帶GUI的現金流序列類 360
13.3 結語 362
13.4 延伸閱讀 362
第14章 Web集成 365
14.1 Web基礎知識 366
14.1.1 ftplib 366
14.1.2 httplib 368
14.1.3 urllib 369
14.2 Web圖錶繪製 372
14.2.1 靜態圖錶繪製 372
14.2.2 交互式圖錶繪製 374
14.2.3 實時圖錶繪製 375
14.3 快速Web應用 383
14.3.1 交易者的聊天室 384
14.3.2 數據建模 384
14.3.3 Python代碼 385
14.3.4 模闆 391
14.3.5 樣式化 396
14.4 Web服務 397
14.4.1 金融模型 399
14.4.2 實現 400
14.5 結語 406
14.6 延伸閱讀 406
第3部分 衍生品分析庫
第15章 估值框架 409
15.1 資産定價基本定理 409
15.1.1 簡單示例 409
15.1.2 一般結果 410
15.2 風險中立摺現 412
15.2.1 日期建模和處理 412
15.2.2 固定短期利率 413
15.3 市場環境 415
15.4 結語 418
15.5 延伸閱讀 419
第16章 金融模型的模擬 421
16.1 隨機數生成 422
16.2 泛型模擬類 423
16.3 幾何布朗運動 427
16.3.1 模擬類 427
16.3.2 用例 429
16.4 跳躍擴散 431
16.4.1 模擬類 431
16.4.2 用例 434
16.5 平方根擴散 435
16.5.1 模擬類 435
16.5.2 用例 437
16.6 結語 438
16.7 延伸閱讀 440
第17章 衍生品估值 441
17.1 泛型估值類 441
17.2 歐式行權 445
17.3 估值類 445
17.4 美式行權 451
17.4.1 最小二乘濛特卡洛方法 451
17.4.2 估值類 453
17.4.3 用例 454
17.5 結語 457
17.6 延伸閱讀 458
第18章 投資組閤估值 459
18.1 衍生品頭寸 460
18.1.1 類 460
18.1.2 用例 462
18.2 衍生品投資組閤 463
18.2.1 類 463
18.2.2 用例 467
18.3 結語 472
18.4 延伸閱讀 474
第19章 波動率期權 475
19.1 VSTOXX數據 476
19.1.1 VSTOXX指數數據 476
19.1.2 VSTOXX期貨數據 477
19.1.3 VSTOXX期權數據 479
19.2 模型檢驗 480
19.2.1 相關市場數據 480
19.2.2 期權建模 481
19.2.3 檢驗過程 483
19.3 基於VSTOXX的美式期權 487
19.3.1 期權頭寸建模 487
19.3.2 期權投資組閤 488
19.4 結語 489
19.5 延伸閱讀 490
附錄A 精選的最佳實踐 491
附錄B 看漲期權類 499
附錄C 日期和時間 503
你將學到清晰和簡潔明瞭的語法和編程技巧,並伴隨大量的示例來展示正確的用法和慣例。本書已完全更新到Python 3.x,也深入探討瞭作為一種軟件開發工具的語言,並有許多代碼示例。
評分1. 除瞭會遇到編程新手會遇到的常見問題,使用這本書還要麵對 python 2 和 3 之間不同産生的問題。如果使用python 2,終究是有些落後,而如果使用 python 3 ,則有很多的版本上麵的異同,會給學習過程徒增很多難題,而且這些問題的解決方法並不容易搜索到。(參見圖 1-3)
評分這本書更適閤有基礎之後來看,反正前期看不懂,偏嚮大數據方嚮,希望對你們有用
評分這本書,怎麼說呢,英文版沒有看過,但是就我看的中文版來說……質量不是太高,大傢可以慎重考慮一下。入門感覺還可以,但是從排版到翻譯,簡直是錯漏百齣。引用的代碼有很多錯誤,要不就是輸齣不對,要不就是下麵的講解不符。翻譯的話質量不是太好(抱歉不是針對譯者),有很多地方能夠感覺到沒有擺脫英語的語序和語言習慣,與漢語習慣不符,讀起來很是拗口,不知所雲。不知道編輯在乾什麼,在異步社區提交勘誤之後,關於翻譯語法語序的內容被拒絕瞭,但還是有那麼些勘誤通過瞭。這三天總共看瞭106頁,總共提交瞭19個勘誤(有兩個問題被拒絕之後重復提交然後通過的,包括翻譯的問題,不過翻譯的問題提瞭兩個沒通過就沒再提交過相關瞭)。說實話平均不到十頁一個錯,看起來真心纍。一開始還有點興奮看一本書送一本書,但是現在感覺如果異步都是這個水平的書,送我我都不想要……附錄B部分我是真心沒看懂在錶達什麼……
評分這本書對剛開始學習python的同學,幫助很大!我也是這次活動買的,會好好學習的!
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評分書的質量還是很不錯的
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評分這個相當好,實例很多,適閤初學者學習。買來瞭解一下
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