Python 金融数据分析——数据驱动金融

定　　价：69 元

• 作者：张曙光,韦勇凤
• 出版时间：2022/3/1
• ISBN：9787030711175
• 出 版 社：科学出版社

• 中图法分类：F830.41-39 
• 纸张：胶版纸
• 开本：16开

内容简介

《Python金融数据分析：数据驱动金融》是为金融学专业本科生及研究生编著的一本入门级Python金融数据分析教程。随着金融科技的发展，金融学专业学生学习Python编程语言已是一个大趋势。目前Python教程很多，但针对金融学专业的教程比较少。《Python金融数据分析：数据驱动金融》介绍了Python在金融数据分析中常用的基础工具，包括NumPy、Pandas、Matplotlib、TensorFlow、Keras等，同时给出了40多个金融数据分析的经典案例，包括股票市场数据分析、债券市场数据分析、衍生品市场数据分析、投资组合案例分析、金融模型模拟、机器学习股价预测、期权定价综合应用场景案例、层次风险平价方法应用场景案例以及深度学习在金融市场中的应用场景案例等。

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目 录

目录
前言
第1章 Python与金融 1
1.1 Python简介 1
1.2 金融科技发展 2
1.3 金融数据分析 3
1.4 Python在金融中的应用 3
第2章 Python入门 4
2.1 Anaconda 4
2.2 NumPy 4
2.3 Pandas 8
2.4 Matplotlib 10
2.5 NumPy功能方法总结 13
2.6 Pandas功能方法总结 17
第3章 金融时间序列分析案例 24
3.1 股票市场数据 24
3.2 债券市场数据 38
3.3 衍生品市场数据 44
第4章 投资组合案例 50
4.1 收益率分析 50
4.2 投资风险分析 54
4.3 股权组合有效边界 58
4.4 CAPM模型 60
第5章 衍生品定价案例 64
5.1 资产定价 64
5.2 欧式期权 65
5.3 美式期权 67
5.4 布莱克-斯科尔斯模型定价 68
5.5 二叉树定价 70
5.6 蒙特卡罗模拟和欧拉离散化定价 73
第6章 金融模型的模拟案例 78
6.1 随机数生成 78
6.2 蒙特卡罗模拟 82
6.3 平方根扩散 85
6.4 跳跃扩散 87
第7章 深度学习案例 90
7.1 支持向量机 90
7.2 决策树 92
7.3 深度学习框架TensorFlow 94
7.4 深度学习框架Keras 96
第8章 综合案例 103
8.1 期权定价综合应用场景 103
8.2 层次风险平价方法应用场景 121
8.3 深度学习在金融市场中的应用场景 125
参考文献 137