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《Python金融数据分析》马伟明著

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HZ BOOK S Infortion Technology前言Python已广泛应用于银行业、管理、保险业、房地产行业等金融领域,用于开发金融模型、管理风险和自动完成交易。许多大型金融机构依赖Python来搭建职位管理、资产定价、风险管理和交易系统等基础设施。本书将介绍核心的金融理论,并给出它们的数学概念,以帮助读者更好地理解它们在实际中的应用价值。你将了解如何应用Python求解经典的资产定价模型,解决金融中的线性和非线性问题,开发数值程序和利率模型,以及如何根据有限差分法定价来描绘含有期权的隐含波动率曲线等。随着高级计算技术的出现,我们必须要考虑如何存储和处理大量数据。而Hadoop是目前处理大数据的流行工具。因此本书将介绍Hadoop的工作原理及其与Python的集成,以获得金融数据的分析方法;以及如何利用Python实现NoL在存储非结构化数据中的应用。目前许多公司开始向客户提供API,以使用他们定制的交易软件进行交易。通过学习本书,你将了解如何连接到代理API,检索市场数据,生成交易信号并向交易所发送指令,以及平均回报和趋势跟踪等交易策略的实施。另外,本书还将介绍风险管理、头寸跟踪和回溯测试技术,以帮助你管理交易策略的实施效果。金融行业中,使用Microsoft Excel处理债券交易和后台业务是一种普遍现象。本书将介绍如何在Python中创建数字定价组件对象模型(COM)服务器,使你的电子表格能够即时计算和更新模型值。本书的主要内容第1章探讨了Python在金融领域的适用性,引入Python作为可视化数据和执行科学计算的有效工具。
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