python金融大数据分析视频_Python金融大数据分析 PDF 全书超清版
給大家帶來的一篇關于Python相關的電子書資源，介紹了關于Python金融、大數據分析方面的內容，本書是由人民郵電出版社出版，格式為PDF，資源大小47.8 MB，希爾皮斯科編寫，目前豆瓣、亞馬遜、當當、京東等電子書綜合評分為：9.2。
內容介紹
Python憑著其簡易、易讀、擴展性及其有著極大而活躍性的科學計算小區，在必須分析、解決很多統計數據的金融業獲得了普遍而快速的運用，而且變成該制造行業開發設計關鍵運用的計算機語言。《Python金融大數據分析》出示了應用Python開展數據統計分析，及其開發設計有關手機應用程序的方法和小工具。
《Python金融大數據分析》累計分成3一部分，共19章，第1一部分詳細介紹了Python在金融學中的運用，其內容包括了Python用以金融業的緣故、Python的系統架構和小工具，及其Python在計量檢定金融學中的某些實際新手入門案例；第2一部分詳細介紹了金融業分析和應用開發中關鍵的Python庫、技術性和方式，其內容包括了Python的數據類型和構造、用matplotlib開展大數據可視化、金融業時間序列數據處理方法、性能鍵入/輸出實際操作、性能的Python技術性和庫、金融學中必須的多種多樣數學工具、*數轉化成和*全過程仿真模擬、Python生物學運用、Python和Excel的集成化、Python面向對象編程和GUI的開發設計、Python與Web技術性的集成化，及其應用場景Web運用和Web服務項目的開發設計；第3一部分關心的是蒙特卡洛模擬股指期貨與衍生產品標價具體運用的開發設計工作中，其內容包括了公司估值架構的詳細介紹、金融業實體模型的仿真模擬、衍生產品的公司估值、資產配置的公司估值、波動率股指期貨等專業知識。
《Python金融大數據分析》合適對應用Python開展數據分析、解決喜歡的金融業開發者閱讀文章。
目錄
第1部分 Python與金融
第1章 為什么將Python用于金融 3
1.1 Python是什么 3
1.1.1 Python簡史 5
1.1.2 Python生態系統 5
1.1.3 Python用戶譜系 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才 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 用于金融的Python 12
1.3.1 金融和Python語法 12
1.3.2 Python的效率和生產率 15
1.3.3 從原型化到生產 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 蒙特卡洛模擬 54
3.2.1 純Python 56
3.2.2 用NumPy向量化 57
3.2.3 利用對數歐拉方法實現全向量化 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 列表 78
4.2.3 離題：控制結構 80
4.2.4 離題：函數式編程 81
4.2.5 字典 82
4.2.6 集合 84
4.3 NumPy數據結構 85
4.3.1 用Python列表形成數組 85
4.3.2 常規NumPy數組 87
4.3.3 結構數組 90
4.4 代碼向量化 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 金融學圖表 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 回歸分析 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/輸出操作 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 使用表 170
7.3.2 使用壓縮表 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范型與性能 182
8.2 內存布局與性能 184
8.3 并行計算 186
8.3.1 蒙特卡洛算法 186
8.3.2 順序化計算 187
8.3.3 并行計算 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 回歸 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 投資組合優化 289
11.2.1 數據 290
11.2.2 基本理論 291
11.2.3 投資組合優化 294
11.2.4 有效邊界 296
11.2.5 資本市場線 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 貝葉斯回歸 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 基本電子表格交互 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 面向對象和圖形用戶界面 345
13.1 面向對象 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 圖形用戶界面 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圖表繪制 372
14.2.1 靜態圖表繪制 372
14.2.2 交互式圖表繪制 374
14.2.3 實時圖表繪制 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 模板 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 資產定價基本定理 409
15.1.1 簡單示例 409
15.1.2 一般結果 410
15.2 風險中立折現 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 最小二乘蒙特卡洛方法 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 投資組合估值 459
18.1 衍生品頭寸 460
18.1.1 類 460
18.1.2 用例 462
18.2 衍生品投資組合 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 基于VSTOXX的美式期權 487
19.3.1 期權頭寸建模 487
19.3.2 期權投資組合 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
學習筆記
Python中大數據處理詳解
分享 知識要點： lubridate包拆解時間 | POSIXlt 利用決策樹分類，利用隨機森林預測 利用對數進行fit，和exp函數還原 訓練集來自Kaggle華盛頓自行車共享計劃中的自行車租賃數據，分析共享自行車與天氣、時間等關系。數據集共11個變量，10000多行數據。 首先看一下官方給出的數據，一共兩個表格，都是2011-2012年的數據，區別是Test文件是每個月的日期都是全的，但是沒有注冊用戶和隨意用戶。而Train文件是每個月只有1-20天，但有兩類用戶的數量。 求解：補全Train文件里21-30號的用戶數量。評價標準是預測與真實數量的比較。 1.png 首先加載文件和包 library(lubridate)library(randomForest)library(readr)setwd(E:)data-read_csv(t……
python金融大數據分析有用嗎
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的python金融大数据分析视频_Python金融大数据分析 PDF 全书超清版的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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