具体描述
●第1章 为什么将Python用于金融 3
●1.1 Python是什么 3
●1.1.1 Python简史 5
●1.1.2 Python生态系统 5
●1.1.3 Python用户谱系 7
●1.1.4 科学栈 7
●1.2 金融中的科技 8
●1.2.1 科技开销 9
●1.2.2 作为业务引擎的科技 9
●1.2.3 作为进入门槛的科技和人才 9
●1.2.4 不断提高的速度、频率、数据量 10
●1.2.5 实时分析的兴起 11
●1.3 用于金融的Python 12
●1.3.1 金融和Python语法 12
●1.3.2 Python的效率和生产率 15
●1.3.3 从原型化到生产 19
●1.4 结语 20
●1.5 延伸阅读 20
●第2章 基础架构和工具 21
●部分目录
内容简介
Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区，在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用，并且成为该行业开发核心应用的编程语言。《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析，以及开发相关应用程序的技巧和工具。《Python金融大数据分析》总计分为3部分，共19章，靠前部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例；第2部分介绍了金融分析和应用程序开发中重要的Python库、技术和方法，其内容涵盖了Python的数据类型和结构、用matplotlib进行数据可视化、金融时间序列数据处理、高性能输入/输出操作、高性能的Python技术和库、金融学中需要的多种数学工具、随机数生成和随机过程模拟、Python统计学等 (德)伊夫·希尔皮斯科(Yves Hilpsch) 著；姚军 译 Yves Hilpsch，是Python Quants（德国）股份有限公司的创始人和任事股东，也是Python Quants（纽约）有限责任公司的共同创办人。该集团提供基于Python的金融和衍生品分析软件（参见http://pythonquants.com，http://quant-platfrom.com和http://dx-analytics.com），以及和Python及金融相关的咨询、开发和培训服务。
Yves还是Derivatives Analytics with Python（Wiley Finance等
用户评价
初读《Python金融大数据分析》这本封面设计简洁、书名点明主题的书，我脑海中浮现的是一个充满挑战且令人着迷的领域。作为一名对资本市场有着深厚兴趣，同时也在努力提升自身量化技能的投资者，我一直渴望能够掌握一套能够驾驭海量金融数据、洞察市场细微之处的工具。Python语言的强大功能和其在数据科学领域的广泛应用，无疑是我近年来关注的焦点。因此，这本书的出现，在我看来，是为我开启了一扇通往更深层次金融分析的大门，让我看到了一条利用技术手段提升投资决策水平的可行路径。 我非常期待书中能够深入探讨如何利用Python实现对各类金融市场数据的深度挖掘和分析。这包括但不限于股票、债券、期货、期权等衍生品的历史交易数据，也可能涉及宏观经济指标、公司财务报表、新闻舆情分析等非结构化数据。我希望书中能够详尽地介绍如何利用Python的强大库（如NumPy, SciPy）进行数值计算，以及如何运用Pandas进行数据清洗、预处理、特征工程等关键步骤。更重要的是，我希望看到书中能够展示如何构建复杂的金融模型，例如，如何运用Python实现蒙特卡洛模拟来评估金融衍生品的定价，或者如何构建高频交易策略并进行回测。 对我而言，数据的可视化是理解复杂金融模式的关键。因此，我十分关注本书在数据可视化方面的能力。我希望书中能够介绍如何使用Matplotlib、Seaborn、Plotly等Python库，创建出直观、信息量丰富的图表，用以展示数据的分布、趋势、相关性以及模型的预测结果。比如，如何绘制出能够清晰展现股票价格走势、成交量变化以及技术指标的K线图；如何用散点图矩阵来分析多个资产之间的相关性；或者如何用热力图来展示风险暴露的程度。生动形象的可视化，能够帮助我更快速地理解数据背后的逻辑，并有效地向他人传达分析结果。 理论的深度与实践的广度，是我衡量一本技术书籍价值的重要标尺。我希望《Python金融大数据分析》不仅能罗列枯燥的算法和公式，更能将这些理论知识与金融市场的实际应用紧密结合。例如，书中是否会解释时间序列分析（如ARIMA, GARCH模型）在预测金融资产价格中的作用，并提供相应的Python实现；或者是否会介绍机器学习中的监督学习和无监督学习算法，例如线性回归、逻辑回归、支持向量机、K-Means聚类等，以及它们在信用评分、欺诈检测、客户细分等金融场景下的应用。能够看到理论如何在实际代码中落地，对我来说是至关重要的。 最后，一本优秀的技术书籍，应该能够激发读者的进一步学习热情，并提供持续的学习资源。我期待书中能够包含一些进阶的主题，例如深度学习在金融领域的应用（如LSTM用于股票预测），或者区块链技术在金融数据管理中的潜力。同时，如果书中能推荐一些优秀的开源金融数据分析项目、相关的技术博客、学术研究领域，或者提供学习社区的入口，那将极大地拓展我的视野，让我能够在这个快速发展的领域持续进步，并与其他学习者建立连接。
评分这本书的标题《Python金融大数据分析》让我充满期待。我一直对金融市场和数据分析感兴趣，而Python作为一种强大的编程语言，在数据科学领域应用广泛，能够将这两者结合无疑是一件令人兴奋的事情。我个人在金融领域有着多年的从业经验，深谙市场波动、风险管理以及投资组合构建的重要性，同时也深刻体会到传统分析方法在处理海量金融数据时的局限性。因此，我迫切希望能够掌握一种能够应对大数据挑战的分析工具。这本书的出现，恰好填补了我在这方面的知识空白。 我尤其关注书中是否能够提供一些实际的案例，展示如何运用Python来解决金融领域中的具体问题。例如，在量化交易策略的开发中，如何利用Python进行历史数据回测，评估策略的有效性；在风险评估方面，是否能演示如何使用Python构建VaR（Value at Risk）模型，量化投资组合的潜在损失；又或者在市场预测方面，是否会介绍如何运用机器学习算法，比如时间序列分析、回归模型等，来预测股票价格、汇率或者利率的走势。这些都是我工作中经常遇到的难题，如果书中能有详尽的解答和可操作的示例代码，那将极大地提升我的工作效率和分析能力。 此外，我还在思考这本书在数据处理和可视化方面的能力。金融大数据意味着数据量庞大、格式多样，如何有效地清洗、整理和存储这些数据是分析的基础。我希望书中能介绍一些高效的Python数据处理库，如Pandas，以及如何利用它们进行缺失值处理、异常值检测、数据转换和特征工程。同时，金融数据的可视化也是理解市场动态、发现趋势的关键。书中是否会涵盖Matplotlib、Seaborn等可视化工具的使用，以及如何绘制出清晰、信息丰富的图表，例如 K线图、收益率分布图、相关性矩阵热力图等，这将是我非常看重的一部分。 对于书中理论与实践的结合程度，我也有自己的考量。我理解大数据分析离不开扎实的理论基础，比如统计学、概率论、计量经济学等。我希望书中能在必要时引入这些理论概念，并清晰地解释它们在金融大数据分析中的应用。但更重要的是，我期待书中能够通过大量的Python代码示例，将这些理论知识转化为实际可用的技能。这意味着书中应该包含完整的代码片段，甚至是完整的项目案例，能够引导读者一步步完成从数据获取到结果解读的全过程。这样的学习方式，能够帮助我更快地掌握知识，并建立起自信。 最后，我也关注本书在学习资源和社区支持方面的潜在价值。一本好的技术书籍，往往能成为一个学习的起点，并引导读者进一步探索更广阔的领域。我希望这本书能够提供一些推荐的扩展阅读材料，或者指向一些有用的在线资源，比如官方文档、开源项目、学术论文等。此外，如果书中能够提及一些相关的Python金融社区或者论坛，方便读者之间进行交流和讨论，解决学习过程中遇到的问题，那将是锦上添花。毕竟，在学习的道路上，有同行者能够相互鼓励和分享经验，会让人感到更加有动力。
评分《Python金融大数据分析》这本著作，在众多技术书籍中脱颖而出，其鲜明的定位和对前沿技术的承诺，让我眼前一亮。作为一个对金融市场有着近乎痴迷的热情，并致力于将理论知识转化为实践能力的学习者，我一直在寻找一本能够深度连接Python编程语言与复杂金融分析的指南。我坚信，在大数据时代，掌握一套高效的分析工具，不仅能够提升个人在金融领域的竞争力，更能为洞察市场规律、优化投资决策提供前所未有的可能。这本书的出现，恰好满足了我对这一领域深入探索的渴望。 我尤其感兴趣的是，书中会如何系统地引导读者完成一个完整的金融大数据分析项目。这意味着，从最初的数据采集与清洗，到中间的数据探索与特征工程，再到核心的模型构建与评估，乃至最终的结果解释与报告撰写，都应该有清晰的脉络和具体的代码演示。我希望书中能够覆盖多种金融数据类型，包括但不限于时间序列数据（如股票价格、汇率）、截面数据（如公司财务报表）、以及文本数据（如新闻报道、分析师评论）。例如，是否会介绍如何利用`yfinance`或`pandas_datareader`等库获取历史行情数据，以及如何使用BeautifulSoup或Scrapy进行网页数据爬取。 在算法层面，我期待书中能够详细介绍那些在金融大数据分析中被广泛应用的算法，并提供相应的Python实现。这包括经典的统计模型，例如对数线性模型、格兰杰因果检验等，也包括更具时效性的机器学习技术，如支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯分类器、以及各种集成学习方法（如随机森林、XGBoost）。我特别想了解如何将这些算法应用于实际的金融问题，比如构建信用风险预测模型、股票价格预测模型，或是进行市场情绪分析。书中是否会提供详细的参数调优和模型验证方法，也是我关注的重点。 除了算法本身，数据的质量和特征的构建对分析结果有着至关重要的影响。我希望书中能够深入探讨特征工程在金融大数据分析中的重要性，并提供一些实用的技巧。例如，如何从原始数据中提取出有用的技术指标（如移动平均线、MACD、RSI），如何构建滞后变量，如何处理分类变量，以及如何进行特征选择以避免过拟合。书中是否会介绍一些自动化的特征工程工具，或者提供关于如何利用领域知识来设计金融特征的思路，将极大地提升我在这方面的能力。 最后，我深知金融大数据分析的最终目的是为了支持决策。因此，我非常看重书中在结果解释和商业洞察方面的阐述。我希望书中能够指导读者如何清晰地解读模型输出，例如概率分数、预测值、置信区间等，并将其转化为有意义的商业见解。书中是否会介绍如何撰写一份专业的金融分析报告，或者如何将分析结果以易于理解的方式呈现给非技术背景的决策者，将是我评估这本书价值的重要标准。一个好的数据分析，不仅要有技术含量，更要有指导实际行动的价值。
评分《Python金融大数据分析》这本书名本身就充满了吸引力，它精准地击中了当下金融领域对数据处理能力和技术应用日益增长的需求。作为一名在金融机构工作的从业者，我深切感受到传统分析方法在面对海量、多源、实时变动的金融数据时所显露出的疲态。Python以其简洁的语法、丰富的库生态以及在数据科学领域的强大表现，正逐渐成为金融行业不可或缺的工具。因此，我对于这本书能够提供一套系统性的方法论和实操指南，帮助我有效地利用Python来应对这些挑战，抱有极大的期望。 我非常关注书中是否能够详细阐述如何从各种金融数据源（如公开数据库、API接口、爬取网页数据等）获取原始数据，并进行高效的数据清洗和预处理。这包括处理缺失值、异常值，数据类型转换，以及如何将分散的数据整合到一个统一的分析框架下。例如，我期待书中能介绍如何使用Pandas进行复杂的数据聚合、合并、重塑等操作，以及如何利用正则表达式等技术处理非结构化文本数据，如分析公司公告或财经新闻中的关键信息。这些都是构建可靠分析模型的基础，也是我工作中经常遇到的瓶颈。 在模型构建方面，我希望书中能够涵盖各种能够适用于金融大数据分析的算法和技术，并提供详尽的Python代码实现。这可能包括传统的统计模型，如回归分析、时间序列模型，也可能包括更现代的机器学习算法，例如决策树、随机森林、梯度提升机（如XGBoost、LightGBM）等，以及它们在风险管理、信用评分、资产定价等方面的应用。我尤其关心书中是否会涉及一些专门针对金融数据的模型，比如因子模型、事件研究法等，并且能够解释如何在Python环境中有效地实现和评估这些模型。 除了模型本身的构建，模型的解释性和可解释性也是我非常重视的方面。在金融领域，仅仅得到一个预测结果往往是不够的，我们还需要理解模型做出决策的原因，以便于风险控制和合规要求。我希望书中能够介绍一些模型解释的技术，例如特征重要性分析、SHAP值、LIME等，并展示如何在Python代码中应用这些技术，从而帮助我们更好地理解模型的行为，并向监管机构或其他利益相关者清晰地阐述分析结果。 最后，这本书的书名暗示了其在“大数据”这一层面上的关注。因此，我希望书中能够提及一些在大数据处理和分布式计算方面的技术，例如如何利用Dask或Spark等框架来处理内存无法容纳的超大规模金融数据集。虽然这可能是更进阶的内容，但能够对这些技术有所了解，将有助于我更好地规划和实施更大规模的金融数据分析项目。如果书中能够提供一些关于如何将Python代码部署到生产环境，或者进行模型性能监控和迭代的建议，那就更加完美了。
评分《Python金融大数据分析》这本书的标题，如同一盏明灯，照亮了我对金融科技领域探索之路上的迷茫。作为一名对数字敏感，且热衷于从数据中发掘模式与规律的学习者，我深知在瞬息万变的金融市场中，掌握先进的分析工具是提升个人竞争力的关键。Python以其强大的数据处理能力和灵活的生态系统，已经成为金融分析领域不可或缺的语言。因此，我非常期待这本书能够为我提供一个系统性的框架，让我能够将Python的强大功能与金融分析的实际需求无缝对接，从而在复杂多变的金融世界中游刃有余。 我非常期待书中能够深入讲解如何运用Python进行金融数据的获取、存储和管理。这可能涉及与不同金融数据提供商对接，利用API接口批量下载数据，或者通过网络爬虫技术抓取网页上的实时信息。对于数据的存储，书中是否会介绍如何利用SQL数据库、NoSQL数据库，甚至分布式文件系统来高效地管理海量的金融数据集？我希望书中能够提供关于数据质量保证、数据清洗、以及构建可复用的数据管道的实用方法。例如，书中是否会演示如何使用`SQLAlchemy`连接数据库，或者如何通过`Spark`进行大规模数据的ETL（Extract, Transform, Load）操作。 在数据分析与建模方面，我希望书中能够覆盖从基础到进阶的各种统计学和机器学习算法，并详细介绍它们在金融领域的应用。这可能包括但不限于：如何利用Python进行时间序列分析，如ARIMA模型、SARIMA模型来预测股票价格或汇率；如何运用回归模型和分类模型进行信用风险评估或欺诈检测；如何利用聚类算法对客户进行细分，或者对市场进行划分。我尤其关注书中是否会介绍一些在金融领域具有代表性的模型，比如Black-Scholes期权定价模型，或者CAPM（资本资产定价模型），并展示如何用Python代码来实现它们。 同时，金融市场的风险管理是分析中不可或缺的一环。我希望书中能够深入探讨如何利用Python来量化和管理金融风险。这可能包括：如何计算和预测VaR（Value at Risk）和ES（Expected Shortfall）；如何构建和优化投资组合，以实现风险分散化和收益最大化；如何利用蒙特卡洛模拟来评估复杂的金融产品。书中是否会介绍一些常用的风险管理指标的计算方法，以及如何利用Python库（如`scikit-learn`）来实现这些风险度量和管理工具，将是我非常看重的内容。 最后，一本好的技术书籍，应该能够激发读者的思考，并引导其进一步深入学习。我希望《Python金融大数据分析》不仅能提供“如何做”的指导，更能阐释“为什么这样做”的原理。例如，在介绍某个算法时，书中是否会解释其背后的数学原理和统计学基础？在展示一个分析案例时，是否会深入剖析其商业逻辑和决策依据？如果书中能够推荐一些前沿的研究方向，或者指引读者如何持续关注金融科技领域的最新动态，那将极大地拓展我的学习视野，让我能够在这个快速变化的领域保持敏锐度。
评分大数据环境，看看参考参考。
评分挺不错的一本书
评分非常好，确实非常好，好评~！
评分大数据环境，看看参考参考。
评分很好很好很好，一直想买这个
评分价格公道
评分感觉还不错，和和预期差不多了
评分很不错，物流速度快。书的质量正。
评分貌似不错
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