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  • 正版新书]金融投资学--使用Python朱顺泉9787111782827
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    • 作者: 朱顺泉著 | 朱顺泉编 | 朱顺泉译 | 朱顺泉绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2025-06-01
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    • 作者: 朱顺泉著| 朱顺泉编| 朱顺泉译| 朱顺泉绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2025-06-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2025-06-16
    • 开本:16开
    • ISBN:9787111782827
    • 版权提供:机械工业出版社
  • 作者: 朱顺泉
  • 著: 朱顺泉
  • 装帧: 暂无
  • 印次: 1
  • 定价: 65
  • ISBN: 9787111782827
  • 出版社: 机械工业
  • 开本: 16开
  • 印刷时间: 2025-06-16
  • 语种: 暂无
  • 出版时间: 2025-06-01
  • 页数: 暂无
  • 外部编号: 庄村27877
  • 版次: 1
  • 成品尺寸: 暂无
  • 目 录
    前言
    第1 章 金融市场环境
        1.1 国内外金融学发展历史/001
    1.2 金融市场/003
    1.3 金融机构/004
    1.4 金融产品或工具/006
    练习题/008
    第2 章 Python 在金融资产时间价值中的应用
        2.1 Python计算单利计息和复利计息/009
    2.2 Python计算多期现金流复利终值和现值/015
    练习题/017
    第3 章 Python 在金融投资收益与风险中的应用
        3.1 持有期收益率/018
    3.2 金融资产的期望收益率(期望) /019
    3.3 金融资产的风险(方差或标准差) /020
    3.4 Python计算期望和方差的统计估计量/021
    3.5 Python计算金融资产之间的协方差与相关系数/023
    3.6 Python计算金融资产组合的期望收益和风险/026
    练习题/029
    第4 章 Python 在金融资产组合均值方差模型中的应用
        4.1 金融资产组合的可行集/031
    4.2 有效边界与有效组合/032
    4.3 Python应用于标准均值方差模型/033
    4.4 两基金分离定理/038
    4.5 Python绘制资产组合的有效边界/039
    4.6 Python计算Markowitz最优资产组合/042
    练习题/056
    第5 章 Python 在存在无风险资产的均值方差模型中的应用
        5.1 Python应用于存在无风险资产的均值方差模型/057
    5.2 无风险资产对最小方差组合的影响/059
    5.3 Python应用于存在无风险资产的两基金分离定理/061
    5.4 预期收益率与贝塔关系式/062
    5.5 Python计算一个无风险资产和两个风险资产的组合/063
    5.6 Python应用于默顿定理/065
    5.7 Python应用于布莱克-利特曼(Black-Litterman)模型/067
    练习题/068
    第6 章 Python 在资本资产定价模型中的应用
        6.1 资本资产定价模型假设/069
    6.2 Python应用于资本市场线/069
    6.3 Python应用于证券市场线/072
    6.4 Python应用于价格型资本资产定价模型/074
    6.5 Python应用于资本资产定价模型检验/075
    练习题/079
    第7 章 Python 在指数模型中的应用
        7.1 单指数模型/080
    7.2 指数模型与分散化/083
    7.3 Python应用于指数模型的证券特征线估计/084
    练习题/086
    第8 章 Python 在套利定价理论中的应用
        8.1 套利资产组合/087
    8.2 单因子套利定价线/089
    8.3 套利定价的多因子模型/092
    8.4 APT 与CAPM 的一致性/093
    8.5 APT 和CAPM 的联系与区别/094
    8.6 关于模型的检验问题/095
    8.7 Python在三因素套利定价模型的滚动回归中的应用/096
    练习题/101
    第9 章 有效市场假说
        9.1 有效市场描述/103
    9.2 有效市场的三种形式/103
    9.3 异常现象/105
    9.4 有效市场实证研究的证据/106
    9.5 弱式有效市场的检验/108
    9.6 有效市场对投资者的启示/109
    练习题/109
    第10 章 证券收益的实证依据
        10.1 资本资产定价模型CAPM 的实证模型/110
    10.2 上海A 股市场Carhart四因素模型的反转与动量效应研究/112
    练习题/123
    第11 章 Python 在固定收益证券中的应用
        11.1 债券的定义与分类/125
    11.2 Python计算附息债券的价格/128
    11.3 Python计算零息债券的价格/130
    11.4 债券的到期收益率/131
    11.5 Python计算债券的赎回收益率/132
    11.6 Python应用于利率期限结构/133
    11.7 Python应用于债券组合管理/140
    练习题/151
    第12 章 Python 在权益类证券中的应用
        12.1 Python应用于股息折现模型/152
    12.2 市盈率/157
    12.3 现金流定价/160
    12.4 证券分析/162
    练习题/163
    第13 章 期权合约及其交易策略
        13.1 期权的概念与分类/165
    13.2 期权价格/167
    13.3 影响期权价格的因素/168
    13.4 到期期权定价/169
    13.5 到期期权的盈亏/170
    13.6 期权交易策略/171
    练习题/173
    第14 章 Python 在Black-Scholes 期权定价中的应用
        14.1 Black-Scholes期权定价公式的推导/174
    14.2 Python应用于Black-Scholes期权定价模型/179
    14.3 Python应用于红利对欧式期权价格的影响/181
    14.4 Python应用于风险对冲/183
    14.5 Python应用于计算隐含波动率/187
    练习题/188
    第15 章 Python 在二项式期权定价中的应用
        15.1 单期的二项式期权定价模型/189
    15.2 两期与多期的二项式看涨期权定价/192
    15.3 二项式看跌期权定价与平价原理/194
    15.4 二项式法的解析式与计算步骤/195
    15.5 Python计算二项式法的无收益资产欧式期权定价/196
    15.6 Python计算二项式法的无收益资产美式期权定价/199
    15.7 Python计算二项式法的支付连续红利率美式期权定价/201
    15.8 Python应用于二项式期权定价模型进行项目投资决策/203
    练习题/205
    第16 章 Python 在期货合约定价、套期保值中的应用
        16.1 期货合约的概念及要素/206
    16.2 期货合约交易制度/207
    16.3 期货合约的类型/209
    16.4 Python应用于期货合约定价/212
    16.5 期货合约的套期保值/216
    16.6 期货合约的套期保值计算方法/220
    16.7 Python应用于最优套期保值策略/222
    练习题/223
    第17 章 投资组合管理与策略
        17.1 投资组合绩效评价/225
    17.2 单因素整体绩效评价模型/227
    17.3 选股和择时能力/231
    17.4 投资组合策略/236
    17.5 积极投资组合管理/239
    17.6 投资组合管理步骤和投资政策陈述/242
    17.7 T 先生的战略性资产配置/245
    练习题/250
    附录
        附录A 金融投资学的Python工作环境/251
    A.1 下载安装Python可执行文件/251
    A.2 Anaconda的下载/252
    A.3 Anaconda的安装/253
    A.4 Python的启动和退出/255
    A.5 Python数据分析程序包/255
    A.6 Python数据分析快速入门/256
    附录B Python基础知识与编程/262
    B.1 Python基础知识/262
    B.2 Python容器/263
    B.3 Python函数/268
    B.4 Python的条件分支与循环/269
    B.5 Python的类与对象/271
    练习题/272
    参考文献

    高等院校教师

    售后保障

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