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26cm
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281頁
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Python金融數(shù)據(jù)分析 版權(quán)信息
- ISBN：9787111678731
- 條形碼：9787111678731 ; 978-7-111-67873-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
Python金融數(shù)據(jù)分析 本書特色
適讀人群 ：本書適合對(duì)Python定量研究感興趣的金融從業(yè)者、數(shù)據(jù)分析師和軟件開發(fā)人員閱讀。此外，本書對(duì)那些想使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)擴(kuò)展現(xiàn)有金融應(yīng)用程序功能的讀者也有一定的參考價(jià)值。本書系統(tǒng)闡述Python在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，不僅涵蓋核心的金融理論及相關(guān)數(shù)學(xué)概念，還詳細(xì)講解行業(yè)使用的先進(jìn)金融模型及Python解決方案。 本書首先介紹Jupyter Notebook的設(shè)置，隨后講解一系列金融分析中廣泛應(yīng)用的庫（如TensorFlow、Keras、NumPy、SciPy、scikit-learn等），這些庫可以幫助分析師做出基于數(shù)據(jù)分析的高效投資決策。書中結(jié)合常見的金融概念（如股票、期權(quán)、利率及其他金融衍生品等）講解如何開發(fā)金融應(yīng)用程序以及利用不同的算法實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)分析。之后，你將學(xué)習(xí)如何對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，了解如何搭建算法交易平臺(tái)以利用高頻數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)交易策略，以及如何構(gòu)建事件驅(qū)動(dòng)的回溯測(cè)試系統(tǒng)來檢驗(yàn)交易策略，評(píng)價(jià)不同策略的業(yè)績(jī)表現(xiàn)。zui后，你將探索金融前沿領(lǐng)域正在運(yùn)用的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)。 本書適合對(duì)Python定量研究感興趣的金融從業(yè)者、數(shù)據(jù)分析師和軟件開發(fā)人員閱讀。此外，本書對(duì)那些想使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)擴(kuò)展現(xiàn)有金融應(yīng)用程序功能的讀者也有一定的參考價(jià)值。
Python金融數(shù)據(jù)分析 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書介紹如何利用新的程序語言進(jìn)行金融建模并實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)據(jù)運(yùn)算。書中講授的程序工具與數(shù)據(jù)均可以通過公開渠道獲取，通過建模與研究分析，你會(huì)對(duì)整個(gè)Python生態(tài)體系有全局性的認(rèn)識(shí)。大量的實(shí)例分析也會(huì)加深你對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)管控的認(rèn)知。
Python金融數(shù)據(jù)分析 目錄
前言 審校者簡(jiǎn)介 **部分 開始學(xué)習(xí)Python 第1章 Python金融分析概述2 1.1 安裝Python3 1.1.1 準(zhǔn)備一個(gè)虛擬環(huán)境3 1.1.2 運(yùn)行Jupyter Notebook4 1.1.3 關(guān)于Python的其他建議5 1.2 Quandl簡(jiǎn)介6 1.3 繪制時(shí)間序列圖7 1.3.1 從Quandl檢索數(shù)據(jù)集7 1.3.2 繪制收盤價(jià)與成交量的關(guān)系圖9 1.3.3 繪制燭臺(tái)圖12 1.4 對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行金融分析13 1.4.1 繪制收益率圖13 1.4.2 繪制累積收益率圖14 1.4.3 繪制直方圖15 1.4.4 繪制波動(dòng)率圖16 1.4.5 Q-Q圖17 1.4.6 下載多個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)18 1.4.7 顯示相關(guān)矩陣19 1.4.8 繪制相關(guān)性圖19 1.4.9 簡(jiǎn)單的移動(dòng)平均線20 1.4.10 指數(shù)移動(dòng)平均22 1.5 總結(jié)23 第二部分 金 融 概 念 第2章 金融中的線性問題26 2.1 資本資產(chǎn)定價(jià)模型與證券市場(chǎng)線27 2.2 套利定價(jià)理論模型30 2.3 因子模型的多元線性回歸30 2.4 線性*優(yōu)化32 2.4.1 安裝Pulp32 2.4.2 一個(gè)用線性規(guī)劃求*大值的實(shí)例32 2.4.3 線性規(guī)劃的結(jié)果34 2.4.4 整數(shù)規(guī)劃34 2.5 使用矩陣解線性方程組37 2.6 LU分解38 2.7 Cholesky分解40 2.8 QR分解41 2.9 使用其他矩陣代數(shù)方法求解42 2.9.1 Jacobi迭代法42 2.9.2 Gauss-Seidel迭代法44 2.10 總結(jié)45 第3章 金融中的非線性問題46 3.1 非線性建模46 3.2 非線性模型求根算法49 3.2.1 增量法50 3.2.2 二分法52 3.2.3 牛頓迭代法54 3.2.4 割線法56 3.2.5 求根法的結(jié)合使用57 3.3 利用SciPy求根58 3.3.1 求根標(biāo)量函數(shù)58 3.3.2 通用非線性求解器59 3.4 總結(jié)60 第4章 期權(quán)定價(jià)的數(shù)值方法61 4.1 什么是期權(quán)61 4.2 二叉樹期權(quán)定價(jià)模型62 4.3 歐式期權(quán)定價(jià)62 4.4 編寫StockOption基類65 4.4.1 利用二叉樹模型給歐式期權(quán)定價(jià)66 4.4.2 利用二叉樹模型給美式期權(quán)定價(jià)67 4.4.3 Cox-Ross-Rubinstein模型69 4.4.4 Leisen-Reimer模型70 4.5 希臘值72 4.6 三叉樹期權(quán)定價(jià)模型75 4.7 期權(quán)定價(jià)中的Lattice方法77 4.7.1 二叉樹網(wǎng)格77 4.7.2 CRR二叉樹Lattice方法期權(quán)定價(jià)模型78 4.7.3 三叉樹網(wǎng)格79 4.8 期權(quán)定價(jià)中的有限差分法80 4.8.1 顯式方法82 4.8.2 編寫FiniteDifferences類82 4.8.3 隱式方法85 4.8.4 Crank-Nicolson方法88 4.8.5 奇異障礙期權(quán)定價(jià)90 4.8.6 美式期權(quán)定價(jià)的有限差分方法91 4.9 隱含波動(dòng)率模型95 4.10 總結(jié)98 第5章 利率及其衍生工具的建模99 5.1 固定收益證券99 5.2 收益率曲線100 5.3 無息債券101 5.4 自助法構(gòu)建收益率曲線102 5.4.1 自助法構(gòu)建收益率曲線的實(shí)例102 5.4.2 編寫B(tài)ootstrapYield-Curve類103 5.5 遠(yuǎn)期利率106 5.6 計(jì)算到期收益率107 5.7 計(jì)算債券定價(jià)108 5.8 債券久期109 5.9 債券凸度109 5.10 短期利率模型110 5.10.1 Vasicek模型111 5.10.2 Cox-Ingersoll-Ross模型112 5.10.3 Rendleman and Bartter模型113 5.10.4 Brennan and Schwartz模型115 5.11 債券期權(quán)116 5.11.1 可贖回債券117 5.11.2 可回售債券117 5.11.3 可轉(zhuǎn)換債券117 5.11.4 優(yōu)先股117 5.12 可贖回債券期權(quán)定價(jià)118 5.12.1 用Vasicek模型定價(jià)無息債券118 5.12.2 提前行權(quán)定價(jià)119 5.12.3 有限差分策略迭代法121 5.12.4 可贖回債券定價(jià)的其他影響因素127 5.13 總結(jié)128 第6章 時(shí)間序列數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析129 6.1 道瓊斯工業(yè)平均指數(shù)及其30種成分130 6.1.1 從Quandl 上下載Dow成分?jǐn)?shù)據(jù)集130 6.1.2 關(guān)于Alpha Vantage131 6.1.3 獲取Alpha Vantage API密鑰131 6.1.4 安裝Alpha Vantage 的Python包132 6.1.5 從Alpha Vantage下載DJIA數(shù)據(jù)集132 6.2 PCA分析133 6.2.1 特征向量和特征值的求法133 6.2.2 用PCA重新構(gòu)建道瓊斯指數(shù)135 6.3 平穩(wěn)和非平穩(wěn)時(shí)間序列136 6.3.1 平穩(wěn)性與非平穩(wěn)性136 6.3.2 平穩(wěn)性檢查136 6.3.3 非平穩(wěn)過程的類型137 6.3.4 平穩(wěn)過程的類型137 6.4 擴(kuò)展Dickey-Fuller檢驗(yàn)137 6.5 用趨勢(shì)分析時(shí)間序列138 6.6 如何使時(shí)間序列平穩(wěn)141 6.6.1 去趨勢(shì)141 6.6.2 差分143 6.6.3 按季節(jié)分解144 6.6.4 ADF檢驗(yàn)的缺陷147 6.7 預(yù)測(cè)和預(yù)報(bào)時(shí)間序列147 6.7.1 自回歸積分移動(dòng)平均法147 6.7.2 用網(wǎng)格搜索求取模型參數(shù)148 6.7.3 SARIMAX模型的擬合149 6.7.4 SARIMAX模型的預(yù)測(cè)和預(yù)報(bào)151 6.8 總結(jié)153 第三部分 實(shí) 踐 操 作 第7章 對(duì)VIX的交互式金融分析156 7.1 波動(dòng)率指數(shù)衍生品157 7.1.1 STOXX與歐洲期貨交易所157 7.1.2 EURO STOXX 50指數(shù)157 7.1.3 VSTOXX157
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Python金融數(shù)據(jù)分析 作者簡(jiǎn)介
馬偉明（James Ma Weiming），畢業(yè)于伊利諾理工大學(xué)斯圖爾特商學(xué)院，獲得金融學(xué)碩士學(xué)位。他編寫了大量高頻、低延時(shí)的開放源代碼程序和工具。 在獲得新加坡南洋理工大學(xué)計(jì)算機(jī)工程學(xué)士學(xué)位和南洋理工學(xué)院信息技術(shù)專業(yè)畢業(yè)證書后，James開始在新加坡工作。他從事過外匯和固定收益產(chǎn)品交易，還為一家基金銷售平臺(tái)開發(fā)移動(dòng)應(yīng)用程序。
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