Python金融數(shù)據(jù)分析（高等院校金融學專業(yè)系列精品教材）
定 價：58 元
- 作者：王東，吳旭峰，吳勝文
- 出版時間：2024/1/1
- ISBN：9787518445417
- 出 版 社：中國輕工業(yè)出版社
- 中圖法分類：F830.41-39
- 頁碼：292
- 紙張：
- 版次：1
- 開本：
本教材以金融行業(yè)的主要工作項目為載體設計課程，實現(xiàn)課程內容實操性、實用性和先進性。同時，在教學方法上體現(xiàn)實用性、課程標準職業(yè)性，實現(xiàn)真實工作情景下的“教、學、做”一體化。本書介紹如何利用新的程序語言進行金融建模并實現(xiàn)復雜的數(shù)據(jù)運算。書中
講授的程序工具與數(shù)據(jù)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(tài)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。本書可供高等院校金融學專業(yè)學生作為教材使用，同時可供金融從業(yè)人員及其他對用Python進行金
融數(shù)據(jù)分析感興趣者閱讀。
王東，經濟學博士，現(xiàn)為哈爾濱學院經濟管理學院教師，主要從事產業(yè)經濟學、發(fā)展經濟學、金融學的教學與研究。近年來參與國家社科基金項目1項目、省級哲學社會科學基金項目數(shù)項、發(fā)表學術論文20余篇，參與譯著1部，合著2部，累計60萬字。
第1章 金融與Python
1.1 金融業(yè)語言
1.2 Anaconda
第2章 Python入門
2.1 基本運算
2.2 基本語法
2.3 數(shù)據(jù)結構
2.4 Numpy
2.5 Pandas
2.6 Scipy
2.7 Matplotlib
2.8 Seaborn
2.9 其他可視化包
第3章 數(shù)據(jù)
3.1 數(shù)據(jù)
3.2 大數(shù)據(jù)
3.3 數(shù)據(jù)分析
3.4 金融數(shù)據(jù)
第4章 數(shù)據(jù)清洗
4.1 目的與意義
4.2 初步數(shù)據(jù)整理
4.3 缺失值
4.4 離群值
4.5 誤差
第5章 統(tǒng)計基礎
5.1 統(tǒng)計數(shù)據(jù)
5.2 統(tǒng)計理論
第6章 股票數(shù)據(jù)分析
6.1 基本面分析
6.2 技術分析
6.3 定量分析
6.4 時間序列
6.5 單只股票
6.6 多只股票
6.7 蒙特卡洛模擬
6.8 技術指標預測
第7章 衍生品數(shù)據(jù)分析
7.1 金融衍生品
7.2 期貨
7.3 期權
7.4 蒙特卡洛期權定價
第8章 外匯數(shù)據(jù)分析
8.1 數(shù)據(jù)獲取
8.2 時間序列數(shù)據(jù)
8.3 時間序列預測
第9章 人工智能與預測
9.1 人工智能與金融
9.2 人工智能與Python
9.3 機器學習
9.4 神經網絡
第10章 投資組合理論模型
10.1 投資組合模型
10.2 投資組合收益
10.3 投資組合效率
10.4 有效前沿
10.5 資本市場線
10.6 風險價值
10.7 投資組合優(yōu)化
第11章 資本資產定價模型
11.1 CAPM模型
11.2 收益計算
11.3 CAPM指標
11.4 回測的指標
第12章 銀行客戶細分
12.1 細分的意義與作用
12.2 K均值
參考文獻
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