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　　《Python金融數(shù)據(jù)分析：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)金融》是為金融學(xué)專業(yè)本科生及研究生編著的一本入門級(jí)Python金融數(shù)據(jù)分析教程。隨著金融科技的發(fā)展，金融學(xué)專業(yè)學(xué)生學(xué)習(xí)Python編程語言已是一個(gè)大趨勢。目前Python教程很多，但針對(duì)金融學(xué)專業(yè)的教程比較少?！禤ython金融數(shù)據(jù)分析：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)金融》介紹了Python在金融數(shù)據(jù)分析中常用的基礎(chǔ)工具，包括NumPy、Pandas、Matplotlib、TensorFlow、Keras等，同時(shí)給出了40多個(gè)金融數(shù)據(jù)分析的經(jīng)典案例，包括股票市場數(shù)據(jù)分析、債券市場數(shù)據(jù)分析、衍生品市場數(shù)據(jù)分析、投資組合案例分析、金融模型模擬、機(jī)器學(xué)習(xí)股價(jià)預(yù)測、期權(quán)定價(jià)綜合應(yīng)用場景案例、層次風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)方法應(yīng)用場景案例以及深度學(xué)習(xí)在金融市場中的應(yīng)用場景案例等。

作者簡介

暫缺《Python 金融數(shù)據(jù)分析：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)金融》作者簡介

圖書目錄

目錄
前言
第1章 Python與金融 1
1.1 Python簡介 1
1.2 金融科技發(fā)展 2
1.3 金融數(shù)據(jù)分析 3
1.4 Python在金融中的應(yīng)用 3
第2章 Python入門 4
2.1 Anaconda 4
2.2 NumPy 4
2.3 Pandas 8
2.4 Matplotlib 10
2.5 NumPy功能方法總結(jié) 13
2.6 Pandas功能方法總結(jié) 17
第3章金融時(shí)間序列分析案例 24
3.1 股票市場數(shù)據(jù) 24
3.2 債券市場數(shù)據(jù) 38
3.3 衍生品市場數(shù)據(jù) 44
第4章投資組合案例 50
4.1 收益率分析 50
4.2 投資風(fēng)險(xiǎn)分析 54
4.3 股權(quán)組合有效邊界 58
4.4 CAPM模型 60
第5章衍生品定價(jià)案例 64
5.1 資產(chǎn)定價(jià) 64
5.2 歐式期權(quán) 65
5.3 美式期權(quán) 67
5.4 布萊克-斯科爾斯模型定價(jià) 68
5.5 二叉樹定價(jià) 70
5.6 蒙特卡羅模擬和歐拉離散化定價(jià) 73
第6章金融模型的模擬案例 78
6.1 隨機(jī)數(shù)生成 78
6.2 蒙特卡羅模擬 82
6.3 平方根擴(kuò)散 85
6.4 跳躍擴(kuò)散 87
第7章深度學(xué)習(xí)案例 90
7.1 支持向量機(jī) 90
7.2 決策樹 92
7.3 深度學(xué)習(xí)框架——TensorFlow 94
7.4 深度學(xué)習(xí)框架——Keras 96
第8章綜合案例 103
8.1 期權(quán)定價(jià)綜合應(yīng)用場景 103
8.2 層次風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)方法應(yīng)用場景 121
8.3 深度學(xué)習(xí)在金融市場中的應(yīng)用場景 125
參考文獻(xiàn) 137