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Packt出版社发布的Python-for-Finance-Cookbook,是一本金融领域的Python知识库食谱。

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简介:
本书专门为金融领域提供Python编程的实用指南,包含一个代码存储库,旨在帮助读者快速掌握相关技术。该资源于2020年1月31日首次发布,采用平装形式,共计432页。Packt Publishing 出版社负责此次出版。本书以英语语言呈现,并提供了详细的目录,涵盖了财务数据的处理与预处理、Python技术分析、时间序列建模、多因素模型以及使用GARCH类模型对波动率进行建模等内容。此外,书中还深入探讨了金融领域的蒙特卡洛模拟、Python中的资产分配策略,以及通过机器学习识别信用违约风险的方法。本书还介绍了金融领域的高级机器学习模型和深度学习应用。埃里克·莱文森(Eryk Lewinson)撰写了《Python财务手册》,Packt Publishing 于2020年出版此书。该书籍的地址位于英国伯明翰。ISBN为9781789618518。

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客服
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  • Python-for-Finance-CookbookPython,由Packt
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    《Python for Finance Cookbook》是一本由Packt出版社发行的专业书籍,为金融领域提供丰富的Python编程解决方案和实用指南。 《适用于金融的Python食谱》 发布日期:2020年1月31日 装订形式:平装 页数:432页 出版商:Packt Publishing 语言:英语 本书目录包括: - 财务数据和预处理 - Python技术分析 - 时间序列建模 - 多因素模型 - 使用GARCH类模型对波动率建模 - 蒙特卡洛模拟在财务中的应用 - 通过机器学习识别信用违约 - 在金融中使用高级机器学习模型 - 金融深度学习 作者:Eryk Lewinson 书名:《Python财务手册》 出版商:Packt Publishing 出版年份:2020年 引用格式: @book{Lewinson2019, address = {Birmingham, UK}, author = {Lewinson, Eryk}, edition = {1}, isbn = {9781789618518}, publisher = {Packt Publishing} }
  • 机器学习》:Packt著作 Machine-Learning-for-Finance
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    本书由Packt出版社出版,详细介绍了如何将机器学习技术应用于金融市场分析和投资策略优化。通过丰富的案例和实践指南,读者可以掌握构建预测模型、风险管理和交易算法的核心技能。 《金融机器学习》一书发布了配套的代码库,该库包含了完成书中所有项目所需的文件和支持资源。这本书探讨了在金融领域应用机器学习的新进展,并解释了主要的技术概念与算法,同时提供了一些用于实现模型的Python示例代码。 此存储库中的计算量较大,建议使用支持GPU的计算机运行以提高效率。可以免费获取数据科学平台提供的在线Jupyter笔记本和GPU资源,在Kaggle平台上编辑需要一个帐户来创建并保存新的副本。也可以直接在该平台上浏览或下载代码并在本地环境中进行操作。 具体章节包括: - 第1章:从零开始的神经网络及介绍到Keras框架 - 练习Excel表格 - 第2章:结构化数据信用卡欺诈检测 - 第3章:计算机视觉基础构建块,MNIST数字分类 以上是代码库的主要内容概述。
  • Game Physics Cookbook: 《游戏物理》代码(由Packt
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    《游戏物理食谱》代码库提供了丰富的示例和解决方案,旨在帮助开发者掌握游戏开发中的物理模拟技术。本书由Packt出版社发行,是游戏开发者不可或缺的参考资料。 《游戏物理食谱》一书附带了Packt出版的代码库。该代码库包含了完成本书所需的全部支持项目文件。 对于希望在游戏中增加真实感与功能的游戏程序员来说,物理学知识至关重要。碰撞检测是所有开发者都会遇到的问题,不论他们使用何种平台、引擎或工具包。这本书将教导您有关于碰撞检测背后的概念和公式,并帮助您构建一个简单的物理引擎,其中刚体物理为主要关注点;同时还会讲解原始形状的相交算法的知识。 关于代码库的结构:每个文件夹以数字命名开头,然后是应用名称。例如,“Chapter02”。以下是示例代码: ```c++ #ifndef _H_MATH_VECTORS_ #define _H_MATH_VECTORS_ // 结构定义 // 方法声明 #endif ``` 以上就是《游戏物理食谱》一书所附带的完整代码库概述,它能够帮助读者更好地理解和应用书中介绍的概念与技术。
  • Java-Deep-Learning-Cookbook: 《Java深度学习》,由Packt
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    本书《Java深度学习食谱》由Packt出版社出版,提供了一系列使用Java进行深度学习的实际解决方案和示例代码。 《Java深度学习食谱》是Packt Publishing赞助的一本即将出版的书籍的代码存储库。本书的所有用例都使用并推广了deeplearning4j库。该书使用的官方deeplearning4j版本为1.0.0-beta3,因此书中讨论的一些方法或功能可能在较新版本中已被弃用,请务必参考最新文档。 更新版《Java深度学习指南》于2019年11月8日发布。每个章节将有一个单独的源文件夹来存放该章的所有示例代码。例如,如果要导入第2章的代码,则需要先导航到相应的目录,然后在IDE中导入sourceCode/cookbook-app目录,并且您应该能看到pom.xml文件。 从IntelliJ IDE 导航至sourceCode根目录后,请将项目作为Maven项进行配置和构建。
  • Bioinformatics-with-Python-Cookbook-Second-Edition: 由Packt《Pyt...》
    优质
    简介:《Bioinformatics with Python Cookbook - Second Edition》是由Packt出版的一本深入介绍如何运用Python进行生物信息学研究与应用的手册,提供丰富的实例和解决方案。 《Python手册中的生物信息学》,第二版 这本书由Packt出版社发行,并包含一系列代码库。 内容概要: 本书旨在介绍如何利用现代的Python生物信息学库与应用程序进行计算生物学领域的前沿研究。它涵盖了下一代测序、基因组学、宏基因组学、种群遗传学、系统发育以及蛋白质组学等主题,通过先进的编程技术帮助读者处理大量复杂的生物学数据。 书中具体包括以下亮点: - 如何管理大规模的下一代测序(NGS)数据集 - 使用FASTQ, BAM 和 VCF 格式来操作基因组数据集 - 学习执行序列比较和系统发育重建的方法 - 利用Protemics 数据进行复杂分析的技术 - 通过Python与Galaxy服务器交互的操作 如果您对此书感兴趣,建议立即获取。
  • Python应用(第二
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    本书深入浅出地介绍了Python编程语言及其在金融分析、风险管理与量化投资中的实际应用,旨在帮助读者掌握利用Python解决复杂金融问题的能力。第二版更新了最新技术和案例。 如今,Python 无疑是金融行业中主要的战略技术平台之一。当我开始撰写本书第一版时,在2013年期间我仍然会与许多人进行争论并作演讲,强调 Python 在金融领域的竞争优势超过其他语言和平台。到了2018年底,这个问题已经不再存在争议:全球的金融机构现在都在努力充分利用Python及其强大的数据分析、可视化和机器学习包生态系统。
  • 《适用于Python》课件
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    本课程提供深入浅出的指导,帮助学生掌握使用Python进行数据分析、量化交易及风险管理等金融领域应用的核心技能。 北京大学软件与微电子学院的《面向金融的Python》课程课件涵盖了Python基础以及量化投资的大作业。
  • Python小型构建流程
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    本文章介绍了在Python环境下搭建小型金融领域知识图谱的具体步骤与实践技巧,涵盖数据收集、预处理及关系抽取等关键环节。 小型金融知识图谱构建流程示范 1. 知识图谱存储方式 2. 图数据库Neo4j - 2.1 下载安装包并进行安装。 - 2.2 启动服务: - 打开浏览器,输入 http://localhost:7474 访问Neo4j的Web界面。 - 初始账户和密码均为neo4j(选择host类型为bolt)。 - 输入旧密码并设置新密码后登录。 3. 知识图谱数据准备 - 3.1 数据接口:定义所需的数据获取方式,如API、文件导入等。 - 3.2 数据获取: - 股票基本信息 - 股票持有股东信息 - 股票概念信息 - 股票公告信息 - 财经新闻信息 - 概念信息 - 沪股通和深股通成分信息 - 股票价格信息 - 3.3 数据预处理: - 统计股票的交易日量众数; - 计算股票对数收益; - 分析股票间对数收益率相关性。 4. 搭建金融知识图谱 - 4.1 连接数据库。 - 4.2 导入数据:读取准备好的数据集。 - 4.3 填充和去重:处理重复记录,确保实体唯一性。 - 4.4 创建实体节点:定义并创建各类金融对象的节点类型及其属性信息。 - 4.5 构建关系边:描述不同实体之间的关联。 5. 数据可视化查询(以平安银行为例) - 查看相关联的信息,进行数据分析和展示。
  • Modern Python Standard Library Cookbook (Packt)
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    《Modern Python Standard Library Cookbook》由Packt出版社出版,本书提供了大量实用示例,深入讲解了Python标准库的现代应用与技巧。 根据提供的文件信息,我们可以推断出这是一本关于现代Python标准库的食谱式书籍,由Alessandro Molina编写,并由Packt Publishing出版社出版。本书首次出版于2018年,并且明确指出任何部分未经许可不得复制、存储在检索系统中或以任何形式传播。 ### 关键知识点 #### 1. Python标准库的重要性 - **定义与作用**:Python标准库(Standard Library)是Python语言自带的一系列模块集合,它包含了各种实用工具,用于简化编程任务,如文件IO处理、网络通信和数据处理等。 - **优点**:利用Python标准库可以提高开发效率,减少代码量,并避免重复造轮子。 - **应用场景**:适用于多种场景,包括但不限于Web开发、数据分析及自动化脚本等。 #### 2. 本书内容概述 - **目标读者**:本书主要面向有一定Python基础并对现代Python标准库感兴趣的开发者。 - **章节结构**:预计包含多个章节,每个章节围绕特定主题展开,并提供具体的代码示例和解释,帮助读者理解和掌握相关模块的功能及用法。 - **实践性特点**:本书采用食谱式写作方式,即通过一系列实例来教授知识点,注重实战操作而非理论讲解。 #### 3. Python标准库核心模块介绍 - **os模块**:用于与操作系统交互,如文件操作、进程管理等。 - 示例功能包括遍历目录树和创建或删除文件等。 - **sys模块**:提供访问Python解释器运行时环境的方法,如获取命令行参数和退出程序等。 - 示例功能包括获取脚本路径及设置递归限制等。 - **datetime模块**:提供日期和时间操作的类,便于处理日期时间和相关逻辑。 - 示例功能包括计算时间差、格式化日期等。 #### 4. 实战案例分析 - **文件处理**:使用os模块进行文件和目录的操作。 - 示例包括批量重命名文件及搜索指定目录下的所有图片文件等。 - **网络编程**:利用socket或requests模块进行网络通信。 - 示例包括构建一个简单的HTTP服务器以及抓取网页内容等。 - **数据处理**:运用json、csv等模块进行数据读写和解析。 - 示例包括解析JSON格式的数据及将数据写入CSV文件等。 #### 5. 版权与法律声明 - **版权归属**:本书的版权归Packt Publishing所有,作者为Alessandro Molina。 - **版权声明**:明确指出未经许可不得复制、存储在检索系统中或以任何形式传播。 - **免责声明**:作者及出版社不承担因使用本书信息导致的任何直接或间接损害责任。 #### 6. 出版信息 - **出版社**:Packt Publishing Ltd. - **出版地点**:英国伯明翰。 - **ISBN号**:978-1-78883-082-9。 - **出版时间**:2018年。 #### 7. Mapt在线资源平台 - **简介**:Mapt是一个提供超过5000本书籍和视频资源的在线数字图书馆。 - **优势**:方便用户学习最新的技术知识,提高个人技能水平。 - **订阅福利**:每月免费获得一本电子书或视频资源。 ### 总结 《现代Python标准库食谱》是一本针对Python开发者的技术书籍。通过一系列实际案例教授如何有效使用Python标准库中的各个模块。本书不仅覆盖常见的模块功能介绍,还提供了丰富的实战经验分享,适合希望提升Python编程技巧的读者阅读。此外,它强调了版权保护的重要性,并提醒读者尊重原创作品的权利。
  • Python实战代码示例
    优质
    本书通过丰富的实战案例和源码解析,深入浅出地讲解了如何运用Python进行金融数据分析、量化交易及风险管理等应用。适合对金融科技感兴趣的读者学习参考。 《Python金融实战》由美Yuxing Yan著,在配套网站上可以下载书中提供的示例代码。