量化投資與Python語(yǔ)言/21世紀經(jīng)濟管理精品教材·金融學(xué)系列簡(jiǎn)介，目錄書(shū)摘
2020-01-02 14:49
來(lái)源：京東
作者：京東
量化投資與Python語(yǔ)言/21世紀經(jīng)濟管理精品教材·金融學(xué)系列
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內容簡(jiǎn)介:Python是當前金融行業(yè)的主流編程語(yǔ)言，金融機構特別是量化投資領(lǐng)域大量使用Python進(jìn)行數據分析以及投資策略測試、實(shí)盤(pán)交易等。財經(jīng)類(lèi)院?；旧蠜](méi)有開(kāi)設Python編程這門(mén)課，主要還是Excel、R等。
本書(shū)主要包括三部分： 介紹金融領(lǐng)域內的前沿科技，主要是大數據、云計算、人工智能等；二是Python數據分析篇，主要介紹Python編程基礎，Pandas數據分析以及網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)；三是量化投資篇，主要包括量化投資常見(jiàn)策略，當前國內量化投資平臺簡(jiǎn)介，平臺策略開(kāi)發(fā)案例分析等。
本書(shū)適合財經(jīng)類(lèi)院校的學(xué)生、金融機構的從業(yè)人員學(xué)習，上手簡(jiǎn)單，有助于在大數據背景下的各種金融投資技術(shù)的應用開(kāi)發(fā)。
本書(shū)主要包括三部分： 介紹金融領(lǐng)域內的前沿科技，主要是大數據、云計算、人工智能等；二是Python數據分析篇，主要介紹Python編程基礎，Pandas數據分析以及網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)；三是量化投資篇，主要包括量化投資常見(jiàn)策略，當前國內量化投資平臺簡(jiǎn)介，平臺策略開(kāi)發(fā)案例分析等。
本書(shū)適合財經(jīng)類(lèi)院校的學(xué)生、金融機構的從業(yè)人員學(xué)習，上手簡(jiǎn)單，有助于在大數據背景下的各種金融投資技術(shù)的應用開(kāi)發(fā)。
目錄:第1章金融科技1
1.1談?wù)劮椒ㄕ?
1.2金融、科技和互聯(lián)網(wǎng)2
1.3金融科技概念4
1.4金融科技與互聯(lián)網(wǎng)金融的關(guān)系7
第2章大數據9
2.1大數據的定義9
2.2大數據和統計的關(guān)系9
2.3大數據的特征10
2.4大數據技術(shù)的架構11
2.5大數據產(chǎn)業(yè)12
2.6大數據人才13
第3章人工智能與機器學(xué)習14
3.1人工智能14
3.2機器學(xué)習15
3.3機器學(xué)習的常用算法16
第4章金融科技在金融中的應用19
4.1在量化投資中的應用19
4.2Python在智能投顧中的應用20
4.3Python在征信中的應用21
第5章Python在金融行業(yè)的應用22
5.1Python在金融行業(yè)的現狀和應用22
5.2青春不老，奮斗不止25〖2〗〖4〗量化投資與Python語(yǔ)言〖4〗〖3〗〖1〗目錄第6章Python的環(huán)境搭建26
6.1Anaconda介紹26
6.2常見(jiàn)開(kāi)源包介紹33
第7章Python讀取本地數據35
7.1準備知識35
3.2本地文件的讀取35
第8章數據類(lèi)型和數據結構40
8.1基本數據類(lèi)型40
8.2基本數據結構44
第9章NumPy基礎51
9.1NumPy數組 51
9.2矩陣計算55
9.3蒙特卡洛模擬56
第10章Pandas介紹57
10.1Pandas的特點(diǎn)57
10.2Pandas的數據結構57
第11章Pandas讀取數據和規整化72
11.1讀取數據72
11.2數據規整化75
11.3保存數據81
第12章繪圖和可視化82
12.1使用matplotlib82
12.2Pandas中的繪圖函數87
第13章金融數據分析88
13.1金融時(shí)間序列88
13.2TuShare介紹91
第14章量化投資介紹96
第15章量化投資平臺的介紹99
15.1量化投資的實(shí)務(wù)99
15.2量化投資平臺101
第16章量化策略103
16.1量化策略概述103
16.2常見(jiàn)的量化交易策略103
第17章開(kāi)啟你的量化投資之旅106
后記110
1.1談?wù)劮椒ㄕ?
1.2金融、科技和互聯(lián)網(wǎng)2
1.3金融科技概念4
1.4金融科技與互聯(lián)網(wǎng)金融的關(guān)系7
第2章大數據9
2.1大數據的定義9
2.2大數據和統計的關(guān)系9
2.3大數據的特征10
2.4大數據技術(shù)的架構11
2.5大數據產(chǎn)業(yè)12
2.6大數據人才13
第3章人工智能與機器學(xué)習14
3.1人工智能14
3.2機器學(xué)習15
3.3機器學(xué)習的常用算法16
第4章金融科技在金融中的應用19
4.1在量化投資中的應用19
4.2Python在智能投顧中的應用20
4.3Python在征信中的應用21
第5章Python在金融行業(yè)的應用22
5.1Python在金融行業(yè)的現狀和應用22
5.2青春不老，奮斗不止25〖2〗〖4〗量化投資與Python語(yǔ)言〖4〗〖3〗〖1〗目錄第6章Python的環(huán)境搭建26
6.1Anaconda介紹26
6.2常見(jiàn)開(kāi)源包介紹33
第7章Python讀取本地數據35
7.1準備知識35
3.2本地文件的讀取35
第8章數據類(lèi)型和數據結構40
8.1基本數據類(lèi)型40
8.2基本數據結構44
第9章NumPy基礎51
9.1NumPy數組 51
9.2矩陣計算55
9.3蒙特卡洛模擬56
第10章Pandas介紹57
10.1Pandas的特點(diǎn)57
10.2Pandas的數據結構57
第11章Pandas讀取數據和規整化72
11.1讀取數據72
11.2數據規整化75
11.3保存數據81
第12章繪圖和可視化82
12.1使用matplotlib82
12.2Pandas中的繪圖函數87
第13章金融數據分析88
13.1金融時(shí)間序列88
13.2TuShare介紹91
第14章量化投資介紹96
第15章量化投資平臺的介紹99
15.1量化投資的實(shí)務(wù)99
15.2量化投資平臺101
第16章量化策略103
16.1量化策略概述103
16.2常見(jiàn)的量化交易策略103
第17章開(kāi)啟你的量化投資之旅106
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