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量化投资与Python语言

作者
出版日期
2018/06/01
閱讀格式
EPUB
書籍分類
學科分類
ISBN
9787302489566

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Python是當前金融行業的主流編程語言,金融機構特別是量化投資領域大量使用Python進行數據分析以及投資策略測試、實盤交易等。財經類院校基本上沒有開設Python編程這門課,主要還是Excel、R等。 本書主要包括三部分: 介紹金融領域內的前沿科技,主要是大數據、雲計算、人工智能等;二是Python數據分析篇,主要介紹Python編程基礎,Pandas數據分析以及網絡爬蟲;三是量化投資篇,主要包括量化投資常見策略,當前國內量化投資平臺簡介,平臺策略開發案例分析等。 本書適合財經類院校的學生、金融機構的從業人員學習,上手簡單,有助於在大數據背景下的各種金融投資技術的應用開發。
  • 封面页
  • 书名页
  • 版权页
  • 作者简介
  • 内容简介
  • 写在前面的话
  • 前言
  • 目录
  • 第1章 金融科技
    • 1.1 谈谈方法论
    • 1.2 金融、科技和互联网
    • 1.3 金融科技概念
    • 1.4 金融科技与互联网金融的关系
  • 第2章 大数据
    • 2.1 大数据的定义
    • 2.2 大数据和统计的关系
    • 2.3 大数据的特征
    • 2.4 大数据技术的架构
    • 2.5 大数据产业
    • 2.6 大数据人才
  • 第3章 人工智能与机器学习
    • 3.1 人工智能
    • 3.2 机器学习
    • 3.3 机器学习的常用算法
  • 第4章 金融科技在金融中的应用
    • 4.1 在量化投资中的应用
    • 4.2 Python在智能投顾中的应用
    • 4.3 Python在征信中的应用
  • 第5章 Python在金融行业的应用
    • 5.1 Python在金融行业的现状和应用
    • 5.2 青春不老,奋斗不止
  • 第6章 Python的环境搭建
    • 6.1 Anaconda介绍
    • 6.2 常见开源包介绍
  • 第7章 Python读取本地数据
    • 7.1 准备知识
    • 7.2 本地文件的读取
  • 第8章 数据类型和数据结构
    • 8.1 基本数据类型
    • 8.2 基本数据结构
  • 第9章 NumPy基础
    • 9.1 NumPy数组
    • 9.2 矩阵计算
    • 9.3 蒙特卡洛模拟
  • 第10章 Pandas介绍
    • 10.1 Pandas的特点
    • 10.2 Pandas的数据结构
  • 第11章 Pandas读取数据和规整化
    • 11.1 读取数据
    • 11.2 数据规整化
    • 11.3 保存数据
  • 第12章 绘图和可视化
    • 12.1 使用matplotlib
    • 12.2 Pandas中的绘图函数
  • 第13章 金融数据分析
    • 13.1 金融时间序列
    • 13.2 TuShare介绍
  • 第14章 量化投资介绍
  • 第15章 量化投资平台的介绍
    • 15.1 量化投资的实务
    • 15.2 量化投资平台
  • 第16章 量化策略
    • 16.1 量化策略概述
    • 16.2 常见的量化交易策略
  • 第17章 开启你的量化投资之旅
  • 后记
  • 出版地 中國大陸
  • 語言 簡體中文

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