《Python金融數據分析（原書第2版）》是由2021年4月機械工業出版社出版的圖書。
基本介紹
- 中文名：Python金融數據分析（原書第2版）
- 作者：新加坡] 馬偉明（James Ma Weiming）
- 出版社：機械工業出版社
- 出版時間：2021年4月
- ISBN：9787111678731
作品簡介,作品目錄,
作品簡介
本書介紹如何利用新的程式語言進行金融建模並實現複雜的數據運算。書中講授的程式工具與數據均可以通過公開渠道獲取，通過建模與研究分析，你會對整個Python生態體系有全局性的認識。大量的實例分析也會加深你對金融風險管控的認知。
作品目錄
前言
審校者簡介
第一部分 開始學習Python
第1章 Python金融分析概述
1.1 安裝Python
1.2 Quandl簡介
1.3 繪製時間序列圖
1.4 對時間序列數據進行金融分析
1.5 總結
第二部分 金融概念
第2章 金融中的線性問題
2.1 資本資產定價模型與證券市場線
2.2 套利定價理論模型
2.3 因子模型的多元線性回歸
2.4 線性最最佳化
2.5 使用矩陣解線性方程組
2.6 LU分解
2.7 Cholesky分解
2.8 QR分解
2.9 使用其他矩陣代數方法求解
2.10 總結
第3章 金融中的非線性問題
3.1 非線性建模
3.2 非線性模型求根算法
3.3 利用SciPy求根
3.4 總結
第4章 期權定價的數值方法
4.1 什麼是期權
4.2 二叉樹期權定價模型
4.3 歐式期權定價
4.4 編寫StockOption基類
4.5 希臘值
4.6 三叉樹期權定價模型
4.7 期權定價中的Lattice方法
4.8 期權定價中的有限差分法
4.9 隱含波動率模型
4.10 總結
第5章 利率及其衍生工具的建模
5.1 固定收益證券
5.2 收益率曲線
5.3 無息債券
5.4 自助法構建收益率曲線
5.5 遠期利率
5.6 計算到期收益率
5.7 計算債券定價
5.8 債券久期
5.9 債券凸度
5.10 短期利率模型
5.11 債券期權
5.12 可贖回債券期權定價
5.13 總結
第6章 時間序列數據的統計分析
6.1 道瓊斯工業平均指數及其30種成分
6.2 PCA分析
6.3 平穩和非平穩時間序列
6.4 擴展Dickey-Fuller檢驗
6.5 用趨勢分析時間序列
6.6 如何使時間序列平穩
6.7 預測和預報時間序列
6.8 總結
第三部分 實踐操作
第7章 對VIX的互動式金融分析
7.1 波動率指數衍生品
7.2 S&P 500指數和VIX指數的金融分析
7.3 計算VIX指數
7.4 總結
第8章 構建算法交易平台
8.1 什麼是算法交易
8.2 建立算法交易平台
8.3 建立均值回歸算法交易系統
8.4 建立趨勢跟蹤交易平台
8.5 用VaR技術實現風險管理
8.6 總結
第9章 回溯測試系統的實現
9.1 回溯測試概述
9.2 設計並實施回溯測試系統
9.3 回溯測試模型的10個注意事項
9.4 回溯測試中的算法選擇
9.5 總結
第10章 金融中的機器學習
10.1 機器學習簡介
10.2 用單資產回歸模型預測價格
10.3 用跨資產動量模型預測收益
10.4 基於分類的機器學習預測趨勢
10.5 機器學習算法的套用結論
10.6 總結
第11章 金融中的深度學習
11.1 淺談深度學習
11.2 基於TensorFlow的深度學習價格預測模型
11.3 基於Keras的信用卡支付違約預測
11.4 總結
