著 者：马伟明 (Weiming, James Ma) 著 

出版者：北京:机械工业出版社,2021 

ISBN：978-7-111-67873-1

索书号：F830.49/374-1 

馆藏信息

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提要文摘附注:本书系统阐述Python在金融领域的应用, 不仅涵盖核心的金融理论及相关数学概念, 还详细讲解行业使用的先进金融模型及Python解决方案。本书首先介绍Jupyter Notebook的设置, 随后讲解一系列金融分析中广泛应用的库 (如TensorFlow、Keras、NumPy、SciPy、scikit-learn等), 这些库可以帮助分析师做出基于数据分析的高效投资决策。书中结合常见的金融概念 (如股票、期权、利率及其他金融衍生品等) 讲解如何开发金融应用程序以及利用不同的算法实现风险分析。之后, 你将学习如何对时间序列数据进行统计分析, 了解如何搭建算法交易平台以利用高频数据设计交易策略, 以及如何构建事件驱动的回溯测试系统来检验交易策略, 评价不同策略的业绩表现。最后, 你将探索金融前沿领域正在运用的机器学习和深度学习技术。