本书的这一部分是关于金融数据科学的基本技术、方法和软件包。许多主题(如可视化)和许多包(如scikit-learn)是使用Python进行数据科学的基础。从这个意义上说,这部分为定量分析师和金融分析师提供了成为金融数据科学家所需的Python工具。与第二部分一样,章节按照主题进行组织,以便每个章节都可以作为感兴趣主题的参考: ...
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1.2 金融科技发展 1.3 金融数据分析 1.4 Python在金融中的应用第2章 Python入门 2.1 Anaconda 2.2 NumPy 2.3 Pandas 2.4 Matplotlib 2.5 NumPy功能方法总结 2.6 Pandas功能方法总结第3章 金融时间序列分析案例 3.1 股票市场数据 3.2 债券市场数据 3.3 衍生品市场数据第4章 投资组合案例 4.1 收益率分析 4.2 投资风险...
qstock由“Python金融量化”公众号开发,试图打造成个人量化投研分析开源库,目前包括数据获取(data)、可视化(plot)、选股(stock)和量化回测(backtest)四个模块。其中数据模块(data)数据来源于东方财富网、同花顺、新浪财经等网上公开数据。qstock致力于为用户提供更加简洁和规整化的金融市场数据接口,其中可视化模块为用户...
qstock由“Python金融量化”公众号开发,试图打造成个人量化投研分析包,目前包括数据获取(data)、可视化(plot)、选股(stock)和量化回测(策略backtest)模块。 qstock将为用户提供简洁的数据接口和规整化后的金融市场数据。可视化模块为用户提供基于web的交互图形的简单接口; 选股模块提供了同花顺的选股数据和自定义选股,包...
通过Python库和用于构建金融应用和交互式金融分析的工具指导开发人员和定量分析人员。 金融行业最近以惊人的速度采用Python,一些最大的投资银行和对冲基金使用它来构建核心交易和风险管理系统。这本书的第二版是为Python 3更新的,它帮助您开始使用该语言,通过Python库和用于构建金融应用和交互式金融分析的工具指导开发人员...
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