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基于Python的金融分析与风险管理pdf电子书

简介基于Python的金融分析与风险管理中文版怎么样? 金融科技时代已经到来,善于将金融理论与IT技术进行深度融合的人,将成为新时代独具竞争力的金融科技类人才。无论是打算在金融领域求职的新人,还是希望进一...
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基于Python的金融分析与风险管理中文版怎么样?

金融科技时代已经到来,善于将金融理论与IT技术进行深度融合的人,将成为新时代独具竞争力的金融科技类人才。无论是打算在金融领域求职的新人,还是希望进一步提升个人能力的“职场老手”,本书都值得一看。

1.内容前沿,将Python编程与金融分析、风险管理巧妙结合,引领金融科技新时代。

2.源于实践,完美整合了作者20余年的金融从业经验和Python编程实践。

3.实例丰富,提供244个金融实战案例,彰显Python在金融领域运用的简洁与高效。

4.注重效率,清晰的编程步骤和详尽的代码注释,帮你轻松理解并掌握Python编程。

5.覆盖面广,案例涵盖货币市场、债券市场、股票市场、期货市场和期权市场。

6.聚焦风控,深度剖析各类金融产品的风险,讨论风险管理的重要工具和量化模型。

Python是一门开源的编程语言,凭借其易学和灵活的特点,得到了越来越多人的认可和青睐。它在金融领域也有着非常好的应用现状和前景。

本书聚焦于Python在金融分析与风险管理的应用,全书分为入门篇、基础篇和提高篇,共12章。入门篇对Python做了介绍并结合金融场景演示了Python的基本操作;基础篇结合金融场景,讲解NumPy、Pandas、Matplotlib、SciPy等Python模块的具体运用;提高篇详细讨论运用Python分析利率、债券、股票、期货、期权以及风险价值等内容。

本书是专注于Python在金融领域运用的普及性读物,作者斯文博士在金融与风险管理方面有着深厚的积累,同时也有着丰富的编程经验,一直致力于倡导和推广Python在金融领域的运用。

本书适合想要掌握Python应用的金融学习者、金融从业者阅读,也适合想要转行到金融领域的程序员以及对Python在金融领域的实践应用感兴趣的人士阅读,并且不要求读者有Python编程基础。


作者简介:
斯文,笔名“华尔街先生”,浙江湖州人,经济学博士,中国注册会计师(Certified Public Accountant,CPA),特许金融分析师(Chartered Financial Analyst,CFA),金融风险管理师(Financial Risk Manager,FRM)。在国内某金融控股集团担任高级风控总监,拥有在中外资银行、证券公司、信托公司等机构十余年的金融与风险管理从业经验。 同时,他也是上海财经大学风险管理校友俱乐部的发起人兼理事长、《上财风险管理论坛》杂志主编、上海资产管理行业风险管理同业交流会秘书长,并担任中南财经政法大学、华东政法大学等多所国内高校的金融硕士研究生兼职导师,公开发表学术论文50 余篇,出版了专著《中国外汇衍生品市场研究》(上海人民出版社2016 年8 月出版),多次荣获***、省部级的荣誉称号。 除此之外,... 斯文,笔名“华尔街先生”,浙江湖州人,经济学博士,中国注册会计师(Certified Public Accountant,CPA),特许金融分析师(Chartered Financial Analyst,CFA),金融风险管理师(Financial Risk Manager,FRM)。在国内某金融控股集团担任高级风控总监,拥有在中外资银行、证券公司、信托公司等机构十余年的金融与风险管理从业经验。 同时,他也是上海财经大学风险管理校友俱乐部的发起人兼理事长、《上财风险管理论坛》杂志主编、上海资产管理行业风险管理同业交流会秘书长,并担任中南财经政法大学、华东政法大学等多所国内高校的金融硕士研究生兼职导师,公开发表学术论文50 余篇,出版了专著《中国外汇衍生品市场研究》(上海人民出版社2016 年8 月出版),多次荣获***、省部级的荣誉称号。 除此之外,他还历时3 年多推出了《期权、期货及其他衍生产品(第九版)》视频课程(共360讲),累计观看人次超过百万,累计撰写了10万多行与金融相关的Python 代码,长期致力于倡导并推广Python在金融领域的运用。

目录:
第 1章 Python概览 2
第 2章 结合金融演示Python的基本
第3章 结合金融场景演示NumPy
第4章 结合金融时间序列演示Pandas
第5章 结合金融场景演示Matplotlib
第6章 结合金融场景演示SciPy等
第7章 运用Python分析利率与债券 174
第8章 运用Python分析股票投资 222
第9章 运用Python分析期货套期
第 10章 运用Python分析期权的
第 11章 运用Python分析期权交易
第 12章 运用Python测度风险价值 413

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