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《金融大数据分析从认知到实践(第1辑)(套装共3册)》合规电子书下载
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《金融大数据分析从认知到实践(第1辑)(套装共3册)》内容简介
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《金融大数据分析从认知到实践(第1辑)(套装共3册)》书籍信息摘要
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- 作者：异步图书
- 分类：其他
- 语言：中文
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目录
- Python金融大数据分析
- 版权信息
- 版权声明
- 内容提要
- 作者介绍
- O’Reilly Media，Inc.介绍
- 前言
- 本书的惯例
展开全部（共 60 章节）
- 代码示例的使用
- 联系方式
- Safari® 在线图书
- 致谢
- 第1部分 Python与金融
- 第1章 为什么将Python用于金融
- 1.1 Python 是什么
- 1.1.1 Python简史
- 1.1.2 Python生态系统
- 1.1.3 Python用户谱系
- 1.1.4 科学栈
- 1.2 金融中的科技
- 1.2.1 科技开销
- 1.2.2 作为业务引擎的科技
- 1.2.3 作为进入门槛的科技和人才
- 1.2.4 不断提高的速度、频率、数据量
- 1.2.5 实时分析的兴起
- 1.3 用于金融的Python
- 1.3.1 金融和Python语法
- 1.3.2 Python的效率和生产率
- 1.3.3 从原型化到生产
- 1.4 结语
- 1.5 延伸阅读
- 第2章 基础架构和工具
- 2.1 Python部署
- 2.1.1 Anaconda
- 2.1.2 Python Quant Platform
- 2.1.3 工具
- 2.1.4 Python
- 2.1.5 IPython
- 2.1.6 Spyder
- 2.2 结语
- 2.3 延伸阅读
- 第3章 入门示例
- 3.1 隐含波动率
- 3.2 蒙特卡洛模拟
- 3.2.1 纯Python
- 3.2.2 用NumPy向量化
- 3.2.3 利用对数欧拉方法实现全向量化
- 3.2.4 图形化分析
- 3.2.5 技术分析
- 3.3 结语
- 3.4 延伸阅读
- 第2部分 金融分析和开发
- 第4章 数据类型和结构
- 4.1 基本数据类型
- 4.1.1 整数
- 4.1.2 浮点数
- 4.1.3 字符串
- 4.2 基本数据结构
- 4.2.1 元组
- 4.2.2 列表
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