具體描述
●第1章 為什麼將Python用於金融 3
●1.1 Python是什麼 3
●1.1.1 Python簡史 5
●1.1.2 Python生態係統 5
●1.1.3 Python用戶譜係 7
●1.1.4 科學棧 7
●1.2 金融中的科技 8
●1.2.1 科技開銷 9
●1.2.2 作為業務引擎的科技 9
●1.2.3 作為進入門檻的科技和人纔 9
●1.2.4 不斷提高的速度、頻率、數據量 10
●1.2.5 實時分析的興起 11
●1.3 用於金融的Python 12
●1.3.1 金融和Python語法 12
●1.3.2 Python的效率和生産率 15
●1.3.3 從原型化到生産 19
●1.4 結語 20
●1.5 延伸閱讀 20
●第2章 基礎架構和工具 21
●部分目錄
內容簡介
Python憑藉其簡單、易讀、可擴展性以及擁有巨大而活躍的科學計算社區，在需要分析、處理大量數據的金融行業得到瞭廣泛而迅速的應用，並且成為該行業開發核心應用的編程語言。《Python金融大數據分析》提供瞭使用Python進行數據分析，以及開發相關應用程序的技巧和工具。《Python金融大數據分析》總計分為3部分，共19章，靠前部分介紹瞭Python在金融學中的應用，其內容涵蓋瞭Python用於金融行業的原因、Python的基礎架構和工具，以及Python在計量金融學中的一些具體入門實例；第2部分介紹瞭金融分析和應用程序開發中重要的Python庫、技術和方法，其內容涵蓋瞭Python的數據類型和結構、用matplotlib進行數據可視化、金融時間序列數據處理、高性能輸入/輸齣操作、高性能的Python技術和庫、金融學中需要的多種數學工具、隨機數生成和隨機過程模擬、Python統計學等 (德)伊夫·希爾皮斯科(Yves Hilpsch) 著；姚軍 譯 Yves Hilpsch，是Python Quants（德國）股份有限公司的創始人和任事股東，也是Python Quants（紐約）有限責任公司的共同創辦人。該集團提供基於Python的金融和衍生品分析軟件（參見http://pythonquants.com，http://quant-platfrom.com和http://dx-analytics.com），以及和Python及金融相關的谘詢、開發和培訓服務。
Yves還是Derivatives Analytics with Python（Wiley Finance等
用戶評價
《Python金融大數據分析》這本書的標題，如同一盞明燈，照亮瞭我對金融科技領域探索之路上的迷茫。作為一名對數字敏感，且熱衷於從數據中發掘模式與規律的學習者，我深知在瞬息萬變的金融市場中，掌握先進的分析工具是提升個人競爭力的關鍵。Python以其強大的數據處理能力和靈活的生態係統，已經成為金融分析領域不可或缺的語言。因此，我非常期待這本書能夠為我提供一個係統性的框架，讓我能夠將Python的強大功能與金融分析的實際需求無縫對接，從而在復雜多變的金融世界中遊刃有餘。 我非常期待書中能夠深入講解如何運用Python進行金融數據的獲取、存儲和管理。這可能涉及與不同金融數據提供商對接，利用API接口批量下載數據，或者通過網絡爬蟲技術抓取網頁上的實時信息。對於數據的存儲，書中是否會介紹如何利用SQL數據庫、NoSQL數據庫，甚至分布式文件係統來高效地管理海量的金融數據集？我希望書中能夠提供關於數據質量保證、數據清洗、以及構建可復用的數據管道的實用方法。例如，書中是否會演示如何使用`SQLAlchemy`連接數據庫，或者如何通過`Spark`進行大規模數據的ETL（Extract, Transform, Load）操作。 在數據分析與建模方麵，我希望書中能夠覆蓋從基礎到進階的各種統計學和機器學習算法，並詳細介紹它們在金融領域的應用。這可能包括但不限於：如何利用Python進行時間序列分析，如ARIMA模型、SARIMA模型來預測股票價格或匯率；如何運用迴歸模型和分類模型進行信用風險評估或欺詐檢測；如何利用聚類算法對客戶進行細分，或者對市場進行劃分。我尤其關注書中是否會介紹一些在金融領域具有代錶性的模型，比如Black-Scholes期權定價模型，或者CAPM（資本資産定價模型），並展示如何用Python代碼來實現它們。 同時，金融市場的風險管理是分析中不可或缺的一環。我希望書中能夠深入探討如何利用Python來量化和管理金融風險。這可能包括：如何計算和預測VaR（Value at Risk）和ES（Expected Shortfall）；如何構建和優化投資組閤，以實現風險分散化和收益最大化；如何利用濛特卡洛模擬來評估復雜的金融産品。書中是否會介紹一些常用的風險管理指標的計算方法，以及如何利用Python庫（如`scikit-learn`）來實現這些風險度量和管理工具，將是我非常看重的內容。 最後，一本好的技術書籍，應該能夠激發讀者的思考，並引導其進一步深入學習。我希望《Python金融大數據分析》不僅能提供“如何做”的指導，更能闡釋“為什麼這樣做”的原理。例如，在介紹某個算法時，書中是否會解釋其背後的數學原理和統計學基礎？在展示一個分析案例時，是否會深入剖析其商業邏輯和決策依據？如果書中能夠推薦一些前沿的研究方嚮，或者指引讀者如何持續關注金融科技領域的最新動態，那將極大地拓展我的學習視野，讓我能夠在這個快速變化的領域保持敏銳度。
評分《Python金融大數據分析》這本書名本身就充滿瞭吸引力，它精準地擊中瞭當下金融領域對數據處理能力和技術應用日益增長的需求。作為一名在金融機構工作的從業者，我深切感受到傳統分析方法在麵對海量、多源、實時變動的金融數據時所顯露齣的疲態。Python以其簡潔的語法、豐富的庫生態以及在數據科學領域的強大錶現，正逐漸成為金融行業不可或缺的工具。因此，我對於這本書能夠提供一套係統性的方法論和實操指南，幫助我有效地利用Python來應對這些挑戰，抱有極大的期望。 我非常關注書中是否能夠詳細闡述如何從各種金融數據源（如公開數據庫、API接口、爬取網頁數據等）獲取原始數據，並進行高效的數據清洗和預處理。這包括處理缺失值、異常值，數據類型轉換，以及如何將分散的數據整閤到一個統一的分析框架下。例如，我期待書中能介紹如何使用Pandas進行復雜的數據聚閤、閤並、重塑等操作，以及如何利用正則錶達式等技術處理非結構化文本數據，如分析公司公告或財經新聞中的關鍵信息。這些都是構建可靠分析模型的基礎，也是我工作中經常遇到的瓶頸。 在模型構建方麵，我希望書中能夠涵蓋各種能夠適用於金融大數據分析的算法和技術，並提供詳盡的Python代碼實現。這可能包括傳統的統計模型，如迴歸分析、時間序列模型，也可能包括更現代的機器學習算法，例如決策樹、隨機森林、梯度提升機（如XGBoost、LightGBM）等，以及它們在風險管理、信用評分、資産定價等方麵的應用。我尤其關心書中是否會涉及一些專門針對金融數據的模型，比如因子模型、事件研究法等，並且能夠解釋如何在Python環境中有效地實現和評估這些模型。 除瞭模型本身的構建，模型的解釋性和可解釋性也是我非常重視的方麵。在金融領域，僅僅得到一個預測結果往往是不夠的，我們還需要理解模型做齣決策的原因，以便於風險控製和閤規要求。我希望書中能夠介紹一些模型解釋的技術，例如特徵重要性分析、SHAP值、LIME等，並展示如何在Python代碼中應用這些技術，從而幫助我們更好地理解模型的行為，並嚮監管機構或其他利益相關者清晰地闡述分析結果。 最後，這本書的書名暗示瞭其在“大數據”這一層麵上的關注。因此，我希望書中能夠提及一些在大數據處理和分布式計算方麵的技術，例如如何利用Dask或Spark等框架來處理內存無法容納的超大規模金融數據集。雖然這可能是更進階的內容，但能夠對這些技術有所瞭解，將有助於我更好地規劃和實施更大規模的金融數據分析項目。如果書中能夠提供一些關於如何將Python代碼部署到生産環境，或者進行模型性能監控和迭代的建議，那就更加完美瞭。
評分初讀《Python金融大數據分析》這本封麵設計簡潔、書名點明主題的書，我腦海中浮現的是一個充滿挑戰且令人著迷的領域。作為一名對資本市場有著深厚興趣，同時也在努力提升自身量化技能的投資者，我一直渴望能夠掌握一套能夠駕馭海量金融數據、洞察市場細微之處的工具。Python語言的強大功能和其在數據科學領域的廣泛應用，無疑是我近年來關注的焦點。因此，這本書的齣現，在我看來，是為我開啓瞭一扇通往更深層次金融分析的大門，讓我看到瞭一條利用技術手段提升投資決策水平的可行路徑。 我非常期待書中能夠深入探討如何利用Python實現對各類金融市場數據的深度挖掘和分析。這包括但不限於股票、債券、期貨、期權等衍生品的曆史交易數據，也可能涉及宏觀經濟指標、公司財務報錶、新聞輿情分析等非結構化數據。我希望書中能夠詳盡地介紹如何利用Python的強大庫（如NumPy, SciPy）進行數值計算，以及如何運用Pandas進行數據清洗、預處理、特徵工程等關鍵步驟。更重要的是，我希望看到書中能夠展示如何構建復雜的金融模型，例如，如何運用Python實現濛特卡洛模擬來評估金融衍生品的定價，或者如何構建高頻交易策略並進行迴測。 對我而言，數據的可視化是理解復雜金融模式的關鍵。因此，我十分關注本書在數據可視化方麵的能力。我希望書中能夠介紹如何使用Matplotlib、Seaborn、Plotly等Python庫，創建齣直觀、信息量豐富的圖錶，用以展示數據的分布、趨勢、相關性以及模型的預測結果。比如，如何繪製齣能夠清晰展現股票價格走勢、成交量變化以及技術指標的K綫圖；如何用散點圖矩陣來分析多個資産之間的相關性；或者如何用熱力圖來展示風險暴露的程度。生動形象的可視化，能夠幫助我更快速地理解數據背後的邏輯，並有效地嚮他人傳達分析結果。 理論的深度與實踐的廣度，是我衡量一本技術書籍價值的重要標尺。我希望《Python金融大數據分析》不僅能羅列枯燥的算法和公式，更能將這些理論知識與金融市場的實際應用緊密結閤。例如，書中是否會解釋時間序列分析（如ARIMA, GARCH模型）在預測金融資産價格中的作用，並提供相應的Python實現；或者是否會介紹機器學習中的監督學習和無監督學習算法，例如綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機、K-Means聚類等，以及它們在信用評分、欺詐檢測、客戶細分等金融場景下的應用。能夠看到理論如何在實際代碼中落地，對我來說是至關重要的。 最後，一本優秀的技術書籍，應該能夠激發讀者的進一步學習熱情，並提供持續的學習資源。我期待書中能夠包含一些進階的主題，例如深度學習在金融領域的應用（如LSTM用於股票預測），或者區塊鏈技術在金融數據管理中的潛力。同時，如果書中能推薦一些優秀的開源金融數據分析項目、相關的技術博客、學術研究領域，或者提供學習社區的入口，那將極大地拓展我的視野，讓我能夠在這個快速發展的領域持續進步，並與其他學習者建立連接。
評分這本書的標題《Python金融大數據分析》讓我充滿期待。我一直對金融市場和數據分析感興趣，而Python作為一種強大的編程語言，在數據科學領域應用廣泛，能夠將這兩者結閤無疑是一件令人興奮的事情。我個人在金融領域有著多年的從業經驗，深諳市場波動、風險管理以及投資組閤構建的重要性，同時也深刻體會到傳統分析方法在處理海量金融數據時的局限性。因此，我迫切希望能夠掌握一種能夠應對大數據挑戰的分析工具。這本書的齣現，恰好填補瞭我在這方麵的知識空白。 我尤其關注書中是否能夠提供一些實際的案例，展示如何運用Python來解決金融領域中的具體問題。例如，在量化交易策略的開發中，如何利用Python進行曆史數據迴測，評估策略的有效性；在風險評估方麵，是否能演示如何使用Python構建VaR（Value at Risk）模型，量化投資組閤的潛在損失；又或者在市場預測方麵，是否會介紹如何運用機器學習算法，比如時間序列分析、迴歸模型等，來預測股票價格、匯率或者利率的走勢。這些都是我工作中經常遇到的難題，如果書中能有詳盡的解答和可操作的示例代碼，那將極大地提升我的工作效率和分析能力。 此外，我還在思考這本書在數據處理和可視化方麵的能力。金融大數據意味著數據量龐大、格式多樣，如何有效地清洗、整理和存儲這些數據是分析的基礎。我希望書中能介紹一些高效的Python數據處理庫，如Pandas，以及如何利用它們進行缺失值處理、異常值檢測、數據轉換和特徵工程。同時，金融數據的可視化也是理解市場動態、發現趨勢的關鍵。書中是否會涵蓋Matplotlib、Seaborn等可視化工具的使用，以及如何繪製齣清晰、信息豐富的圖錶，例如 K綫圖、收益率分布圖、相關性矩陣熱力圖等，這將是我非常看重的一部分。 對於書中理論與實踐的結閤程度，我也有自己的考量。我理解大數據分析離不開紮實的理論基礎，比如統計學、概率論、計量經濟學等。我希望書中能在必要時引入這些理論概念，並清晰地解釋它們在金融大數據分析中的應用。但更重要的是，我期待書中能夠通過大量的Python代碼示例，將這些理論知識轉化為實際可用的技能。這意味著書中應該包含完整的代碼片段，甚至是完整的項目案例，能夠引導讀者一步步完成從數據獲取到結果解讀的全過程。這樣的學習方式，能夠幫助我更快地掌握知識，並建立起自信。 最後，我也關注本書在學習資源和社區支持方麵的潛在價值。一本好的技術書籍，往往能成為一個學習的起點，並引導讀者進一步探索更廣闊的領域。我希望這本書能夠提供一些推薦的擴展閱讀材料，或者指嚮一些有用的在綫資源，比如官方文檔、開源項目、學術論文等。此外，如果書中能夠提及一些相關的Python金融社區或者論壇，方便讀者之間進行交流和討論，解決學習過程中遇到的問題，那將是錦上添花。畢竟，在學習的道路上，有同行者能夠相互鼓勵和分享經驗，會讓人感到更加有動力。
評分《Python金融大數據分析》這本著作，在眾多技術書籍中脫穎而齣，其鮮明的定位和對前沿技術的承諾，讓我眼前一亮。作為一個對金融市場有著近乎癡迷的熱情，並緻力於將理論知識轉化為實踐能力的學習者，我一直在尋找一本能夠深度連接Python編程語言與復雜金融分析的指南。我堅信，在大數據時代，掌握一套高效的分析工具，不僅能夠提升個人在金融領域的競爭力，更能為洞察市場規律、優化投資決策提供前所未有的可能。這本書的齣現，恰好滿足瞭我對這一領域深入探索的渴望。 我尤其感興趣的是，書中會如何係統地引導讀者完成一個完整的金融大數據分析項目。這意味著，從最初的數據采集與清洗，到中間的數據探索與特徵工程，再到核心的模型構建與評估，乃至最終的結果解釋與報告撰寫，都應該有清晰的脈絡和具體的代碼演示。我希望書中能夠覆蓋多種金融數據類型，包括但不限於時間序列數據（如股票價格、匯率）、截麵數據（如公司財務報錶）、以及文本數據（如新聞報道、分析師評論）。例如，是否會介紹如何利用`yfinance`或`pandas_datareader`等庫獲取曆史行情數據，以及如何使用BeautifulSoup或Scrapy進行網頁數據爬取。 在算法層麵，我期待書中能夠詳細介紹那些在金融大數據分析中被廣泛應用的算法，並提供相應的Python實現。這包括經典的統計模型，例如對數綫性模型、格蘭傑因果檢驗等，也包括更具時效性的機器學習技術，如支持嚮量機（SVM）、樸素貝葉斯分類器、以及各種集成學習方法（如隨機森林、XGBoost）。我特彆想瞭解如何將這些算法應用於實際的金融問題，比如構建信用風險預測模型、股票價格預測模型，或是進行市場情緒分析。書中是否會提供詳細的參數調優和模型驗證方法，也是我關注的重點。 除瞭算法本身，數據的質量和特徵的構建對分析結果有著至關重要的影響。我希望書中能夠深入探討特徵工程在金融大數據分析中的重要性，並提供一些實用的技巧。例如，如何從原始數據中提取齣有用的技術指標（如移動平均綫、MACD、RSI），如何構建滯後變量，如何處理分類變量，以及如何進行特徵選擇以避免過擬閤。書中是否會介紹一些自動化的特徵工程工具，或者提供關於如何利用領域知識來設計金融特徵的思路，將極大地提升我在這方麵的能力。 最後，我深知金融大數據分析的最終目的是為瞭支持決策。因此，我非常看重書中在結果解釋和商業洞察方麵的闡述。我希望書中能夠指導讀者如何清晰地解讀模型輸齣，例如概率分數、預測值、置信區間等，並將其轉化為有意義的商業見解。書中是否會介紹如何撰寫一份專業的金融分析報告，或者如何將分析結果以易於理解的方式呈現給非技術背景的決策者，將是我評估這本書價值的重要標準。一個好的數據分析，不僅要有技術含量，更要有指導實際行動的價值。
評分期待看完
評分這書內容還不錯，但是印刷質量真是無語。
評分很好用，繼續
評分不怎麼好，不如另一本書
評分對數據分析有幫助
評分不怎麼好，不如另一本書
評分感覺還不錯，和和預期差不多瞭
評分此用戶未填寫評價內容
評分非常好的python實戰書籍。大數據必備，強烈推薦。
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