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正版新书]Python金融大数据分析伊夫·希尔皮斯科9787115404459
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第1部分 Python与金融
第1章 为什么将Python用于金融
1.1 Python是什么
1.1.1 Python简史
1.1.2 Python生态系统
1.1.3 Python用户谱系
1.1.4 科学栈
1.2 金融中的科技
1.2.1 科技开销
1.2.2 作为业务引擎的科技
1.2.3 作为进入门槛的科技和人才
1.2.4 不断提高的速度、频率、数据量
1.2.5 实时分析的兴起
1.3 用于金融的
1.3.1 金融和Python语法
1.3.2 Python的效率和生产率
1.3.3 从原型化到生产
1.4 结语
1.5 延伸阅读
第2章 基础架构和工具
2.1 Python部署
2.1.1 An
2.1.2 Python Quant Pl
2.1.3 工具
2.1.4
2.1.5 I
2.1.6
2.2 结语
2.3 延伸阅读
第3章 入门示例
3.1 隐含波动率
3.2 蒙特卡洛模拟
3.2.1 纯
3.2.2 用NumPy向量化
3.2.3 利用对数欧拉方法实现全向量化
3.2.4 图形化分析
3.2.5 技术分析
3.3 结语
3.4 延伸阅读
第2部分 金融分析和开发
第4章 数据类型和结构
4.1 基本数据类型
4.1.1 整数
4.1.2 浮点数
4.1.3 字符串
4.2 基本数据结构
4.2.1 元组
4.2.2 列表
4.2.3 离题:控制结构
4.2.4 离题:函数式编程
4.2.5 字典
4.2.6 集合
4.3 NumPy数据结构
4.3.1 用Python列表形成数组
4.3.2 常规NumPy数组
4.3.3 结构数组
4.4 代码向量化
4.5 内存布局
4.6 结语
4.7 延伸阅读
第5章 数据可视化
5.1 二维绘图
5.1.1 一维数据集
5.1.2 二维数据集
5.1.3 其他绘图样式
5.2 金融学图表
5.3 3D绘图
第6章 金融时间序列
第7章 输入/输出操作
第8章 高性能的
第9章 数学工具
第10章 推断统计学
第11章 统计学
第12章 Excel集成
第13章 面向对象和图形用户界面
第14章 Web集成
第3部分 衍生品分析库
第15章 估值框架
第16章 金融模型的模拟
第17章 衍生品估值
第18章 投资组合估值
第19章 波动率期权
附录
Yves Hilpsch,是Python Quants(德国)股份有限公司的创始人和任事股东,也是Python Quants(纽约)有限责任公司的共同创办人。该集团提供基于Python的金融和衍生品分析软件(参见http://pythonquants.com,http://quant-platfrom.com和http://dx-analytics.com),以及和Python及金融相关的咨询、开发和培训服务。
Yves还是Derivatives Analytics with Python(Wiley Finance,2015)的作者。作为获得数理金融学博士学位的商业管理专业研究生,他在萨尔州大学讲授计算金融学中的数值化方法课程。
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