Python金融大数据分析第2版 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:人民邮电出版社

作者:[德]伊夫·希尔皮斯科（Yves Hilpisch）

出品人:

页数:648

译者:

出版时间:

价格:139元

装帧:平装-胶订

isbn号码:9787115521330

丛书系列:Python金融经典丛书

图书标签:

Python
金融
数据科学
编程
Python
金融
大数据
数据分析
量化交易
投资
机器学习
时间序列
风险管理
金融工程

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小美书屋

book.quotespace.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

Python已成为数据驱动AI、金融优先选择的编程语言。现在，一些大型的投资银行和对冲资金均使用Python及其生态系统来构建核心交易与风险管理系统。在本书中，作者向开发人员和量化分析人员介绍了使用Python程序库与工具，完成金融数据科学、算法交易和计算金融任务的方法。

Python与金融：Python交互式金融分析与程序开发入门。

基本知识：学习Python数据类型与结构、NumPy、pandas及其DataFrame类、面向对象编程。

金融数据科学：探索用于金融时间序列数据、I/O操作、推断统计学和机器学习的Python技术与程序库。

算法交易：使用Python来验证和部署自动算法交易策略。

衍生品分析：开发灵活、强大的Python期权、衍生品定价和风险管理程序库。

本书分为5部分，共21章。第1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Python的基础知识以及Python中非常有名的库NumPy和pandas工具集，还介绍了面向对象编程；第3部分介绍金融数据科学的相关基本技术和方法，包括数据可视化、输入/输出操作和数学中与金融相关的知识等；第4部分介绍Python在算法交易上的应用，重点介绍常见算法，包括机器学习、深度神经网络等人工智能相关算法；第5部分讲解基于蒙特卡洛模拟开发期权及衍生品定价的应用，其内容涵盖了估值框架的介绍、金融模型的模拟、衍生品的估值、投资组合的估值等知识。

《Python金融大数据分析：实战指南（第二版）》内容概要：本书是一本面向金融领域从业者和研究者的实战指南，旨在帮助读者掌握利用Python进行金融大数据分析的各项技能。本书聚焦于数据处理、金融模型构建、可视化以及量化交易策略开发等核心环节，通过丰富的案例和详实的步骤，引导读者从数据获取、清洗、探索性分析，到构建和评估各种金融模型，最终实现自动化交易和风险管理。本书特色：全面覆盖金融大数据分析流程：从数据源的选择与提取，到数据的预处理、特征工程，再到模型训练、评估与部署，本书提供了一个端到端的解决方案。 Python生态系统深度应用：充分利用NumPy、Pandas、SciPy、Scikit-learn、Statsmodels、Matplotlib、Seaborn、Plotly等主流Python库，并结合专门为金融领域设计的库，如Pyfolio、Zipline、Backtrader等。金融场景驱动，理论与实践并重：紧密结合实际金融业务场景，如股票价格预测、信用评分、风险价值（VaR）计算、期权定价、算法交易等，并穿插必要的金融理论知识，确保读者理解模型背后的逻辑。循序渐进的学习路径：内容设计由浅入深，即使是Python初学者，在掌握基础知识后也能逐步深入到复杂的金融建模和量化策略开发。丰富的代码示例与互动式学习：提供大量可运行的代码示例，读者可以亲自实践、修改和扩展，加深理解。部分章节可能引导读者使用Jupyter Notebook进行交互式探索。现代化的数据处理技术：涵盖处理时间序列数据、高频数据、非结构化数据（如新闻文本）等金融领域常见的数据类型和挑战。适用读者：金融分析师、量化分析师、基金经理：希望利用Python提升数据分析能力，构建更精确的预测模型，开发有效的交易策略。银行、保险、资产管理等金融机构的IT人员和数据科学家：需要将Python应用于金融业务场景，解决实际的数据问题。对金融量化投资感兴趣的学生和研究者：渴望掌握金融建模和编程技能，为未来的学术研究或职业发展打下基础。希望学习Python在金融领域应用的开发者：寻求将Python技术应用于金融行业的实践指导。本书内容亮点（具体章节可能涵盖，但不限于）： 1. Python基础与金融数据处理： Python环境搭建与常用库介绍（NumPy, Pandas）。金融数据的获取：API接口、数据库连接、文件导入（CSV, Excel, HDF5）。 Pandas在金融时间序列数据处理中的高级应用：重采样、滚动计算、数据对齐、缺失值处理。数据清洗与特征工程：处理异常值、创建技术指标、特征选择与构造。 2. 金融数据可视化：利用Matplotlib、Seaborn、Plotly绘制各类金融图表，如K线图、折线图、散点图、箱线图、热力图等。交互式可视化在探索性数据分析中的作用。多维数据可视化技术。 3. 统计建模与金融应用：回归分析：线性回归、多元回归在资产定价、预测中的应用。时间序列分析：ARIMA、GARCH模型用于波动率预测。假设检验与统计推断。 Statsmodels库在金融统计建模中的应用。 4. 机器学习在金融中的应用：监督学习：分类模型（逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、梯度提升）用于信用评分、欺诈检测。回归模型（线性回归、岭回归、Lasso、决策树回归、SVR）用于股票价格预测、收益率预测。无监督学习：聚类（K-Means、DBSCAN）用于客户分群、市场状态识别。降维（PCA）用于特征压缩、降低模型复杂度。 Scikit-learn库的全面应用。 5. 量化交易策略开发与回测：交易策略设计基础：均值回归、动量、趋势跟随等。回测框架介绍与使用：如Zipline、Backtrader。策略性能评估指标：夏普比率、索提诺比率、最大回撤、信息比率等。考虑交易成本、滑点等实际因素的回测。 Pyfolio库在回测结果分析中的作用。 6. 风险管理与组合优化：风险度量：VaR（Value at Risk）、CVaR（Conditional Value at Risk）的计算与应用。投资组合理论：均值-方差模型、Markowitz模型。利用Python实现投资组合优化。蒙特卡洛模拟在风险评估中的应用。 7. 高级主题（视版本和深度而定）：深度学习在金融预测中的应用（如LSTM用于序列预测）。自然语言处理（NLP）在金融文本分析中的应用（如情感分析用于市场情绪判断）。高频数据处理。因子投资模型。本书旨在为读者提供一套系统、实用的Python金融大数据分析技能，使其能够应对日益复杂和数据驱动的金融市场挑战。

作者简介

Yves Hilpisch博士是Python Quants集团的创始人和管理合伙人。该集团致力于应用开源技术来解决金融数据科学、人工智能、算法交易和计算金融学等问题。他还是AI Machine公司的创始人和CEO。这个公司的主营业务是通过专属策略执行平台来发挥人工智能的威力。他还是Python算法交易大学认证的在线培训项目的主管。

目录信息

目录
第1部分　Python与金融
第1章　为什么将Python用于金融 3
1.1　Python编程语言 3
1.1.1　Python简史 5
1.1.2　Python生态系统 6
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　科技投入 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 10
1.2.4　不断提高的速度、频率和数据量 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 16
1.3.3　从原型化到生产 20
1.4　数据驱动和人工智能优先的金融学 21
1.4.1　数据驱动金融学 21
1.4.2　人工智能优先金融学 24
1.5　结语 26
1.6　延伸阅读 27
第2章　Python基础架构 29
2.1　作为包管理器使用的conda 31
2.1.1　安装Miniconda 31
2.1.2　conda基本操作 33
2.2　作为虚拟环境管理器的conda 37
2.3　使用Docker容器 41
2.3.1　Docker镜像和容器 41
2.3.2　构建Ubuntu和Python Docker镜像 42
2.4　使用云实例 46
2.4.1　RSA公钥和私钥 47
2.4.2　Jupyter Notebook配置文件 48
2.4.3　Python和Jupyter Notebook安装脚本 49
2.4.4　协调Droplet设置的脚本 51
2.5　结语 52
2.6　延伸阅读 53
第2部分　掌握基础知识
第3章　数据类型与结构 57
3.1　基本数据类型 58
3.1.1　整数 58
3.1.2　浮点数 59
3.1.3　布尔值 61
3.1.4　字符串 65
3.1.5　题外话：打印和字符串替换 66
3.1.6　题外话：正则表达式 69
3.2　基本数据结构 71
3.2.1　元组 71
3.2.2　列表 72
3.2.3　题外话：控制结构 74
3.2.4　题外话：函数式编程 75
3.2.5　字典 76
3.2.6　集合 78
3.3　结语 79
3.4　延伸阅读 79
第4章　用NumPy进行数值计算 81
4.1　数据数组 82
4.1.1　用Python列表形成数组 82
4.1.2　Python array类 84
4.2　常规NumPy数组 86
4.2.1　基础知识 86
4.2.2　多维数组 89
4.2.3　元信息 93
4.2.4　改变组成与大小 93
4.2.5　布尔数组 97
4.2.6　速度对比 99
4.3　NumPy结构数组 100
4.4　代码向量化 102
4.4.1　基本向量化 102
4.4.2　内存布局 105
4.5　结语 107
4.6　延伸阅读 108
第5章　pandas数据分析 109
5.1　DataFrame类 110
5.1.1　使用DataFrame类的第一步 110
5.1.2　使用DataFrame类的第二步 114
5.2　基本分析 118
5.3　基本可视化 122
5.4　Series类 124
5.5　GroupBy操作 126
5.6　复杂选择 128
5.7　联接、连接和合并 131
5.7.1　联接 132
5.7.2　连接 133
5.7.3　合并 135
5.8　性能特征 137
5.9　结语 139
5.10　延伸阅读 140
第6章　面向对象编程 141
6.1　Python对象简介 145
6.1.1　int 145
6.1.2　list 146
6.1.3　ndarray 146
6.1.4　DataFrame 148
6.2　Python类基础知识 149
6.3　Python数据模型 154
6.4　Vector类 158
6.5　结语 159
6.6　延伸阅读 159
第3部分　金融数据科学
第7章　数据可视化 163
7.1　静态2D绘图 164
7.1.1　一维数据集 164
7.1.2　二维数据集 170
7.1.3　其他绘图样式 177
7.2　静态3D绘图 184
7.3　交互式2D绘图 188
7.3.1　基本图表 188
7.3.2　金融图表 192
7.4　结语 196
7.5　延伸阅读 196
第8章　金融时间序列 197
8.1　金融数据 198
8.1.1　数据导入 198
8.1.2　汇总统计 201
8.1.3　随时间推移的变化 203
8.1.4　重新采样 207
8.2　滚动统计 209
8.2.1　概述 209
8.2.2　技术分析示例 211
8.3　相关分析 213
8.3.1　数据 213
8.3.2　对数回报率 214
8.3.3　OLS回归 216
8.3.4　相关 217
8.4　高频数据 218
8.5　结语 220
8.6　延伸阅读 220
第9章　输入/输出操作 221
9.1　Python基本I/O 222
9.1.1　将对象写入磁盘 222
9.1.2　读取和写入文本文件 225
9.1.3　使用SQL数据库 229
9.1.4　读写NumPy数组 232
9.2　pandas的I/O 234
9.2.1　使用SQL数据库 235
9.2.2　从SQL到pandas 237
9.2.3　使用CSV文件 239
9.2.4　使用Excel文件 240
9.3　PyTables的I/O 242
9.3.1　使用表 242
9.3.2　使用压缩表 250
9.3.3　使用数组 252
9.3.4　内存外计算 253
9.4　TsTables的I/O 256
9.4.1　样板数据 257
9.4.2　数据存储 258
9.4.3　数据检索 259
9.5　结语 261
9.6　延伸阅读 262
第10章　高性能的Python 265
10.1　循环 266
10.1.1　Python 266
10.1.2　NumPy 267
10.1.3　Numba 268
10.1.4　Cython 269
10.2　算法 271
10.2.1　质数 271
10.2.2　斐波那契数 275
10.2.3　π 279
10.3　二叉树 283
10.3.1　Python 283
10.3.2　NumPy 285
10.3.3　Numba 286
10.3.4　Cython 287
10.4　蒙特卡洛模拟 288
10.4.1　Python 289
10.4.2　NumPy 291
10.4.3　Numba 291
10.4.4　Cython 292
10.4.5　多进程 293
10.5　pandas递归算法 294
10.5.1　Python 294
10.5.2　Numba 296
10.5.3　Cython 296
10.6　结语 297
10.7　延伸阅读 298
第11章　数学工具 299
11.1　逼近法 299
11.1.1　回归 301
11.1.2　插值 310
11.2　凸优化 314
11.2.1　全局优化 315
11.2.2　局部优化 317
11.2.3　有约束优化 318
11.3　积分 320
11.3.1　数值积分 321
11.3.2　通过模拟求取积分 322
11.4　符号计算 323
11.4.1　基础知识 323
11.4.2　方程式 325
11.4.3　积分与微分 325
11.4.4　微分 326
11.5　结语 328
11.6　延伸阅读 328
第12章　推断统计学 331
12.1　随机数 332
12.2　模拟 338
12.2.1　随机变量 338
12.2.2　随机过程 341
12.2.3　方差缩减 356
12.3　估值 359
12.3.1　欧式期权 359
12.3.2　美式期权 364
12.4　风险测度 367
12.4.1　风险价值 367
12.4.2　信用价值调整 371
12.5　Python脚本 374
12.6　结语 377
12.7　延伸阅读 377
第13章　统计学 379
13.1　正态性检验 380
13.1.1　基准案例 381
13.1.2　真实数据 390
13.2　投资组合优化 396
13.2.1　数据 396
13.2.2　基本理论 398
13.2.3　最优投资组合 401
13.2.4　有效边界 404
13.2.5　资本市场线 405
13.3　贝叶斯统计 408
13.3.1　贝叶斯公式 409
13.3.2　贝叶斯回归 410
13.3.3　两种金融工具 414
13.3.4　随时更新估算值 418
13.4　机器学习 423
13.4.1　无监督学习 423
13.4.2　有监督学习 426
13.5　结语 441
13.6　延伸阅读 441
第4部分　算法交易
第14章　FXCM交易平台 445
14.1　入门 446
14.2　读取数据 447
14.2.1　读取分笔交易数据 447
14.2.2　读取K线（蜡烛图）数据 449
14.3　使用API 451
14.3.1　读取历史数据 452
14.3.2　读取流数据 454
14.3.3　下单 455
14.3.4　账户信息 457
14.4　结语 457
14.5　延伸阅读 458
第15章　交易策略 459
15.1　简单移动平均数 460
15.1.1　数据导入 460
15.1.2　交易策略 461
15.1.3　向量化事后检验 463
15.1.4　优化 465
15.2　随机游走假设 467
15.3　线性OLS回归 469
15.3.1　数据 470
15.3.2　回归 472
15.4　聚类 474
15.5　频率方法 476
15.6　分类 479
15.6.1　两个二元特征 479
15.6.2　5个二元特征 480
15.6.3　5个数字化特征 482
15.6.4　顺序训练-测试分离 484
15.6.5　随机训练-测试分离 485
15.7　深度神经网络 486
15.7.1　用scikit-learn实现DNN 486
15.7.2　用TensorFlow实现DNN 489
15.8　结语 492
15.9　延伸阅读 493
第16章　自动化交易 495
16.1　资本管理 496
16.1.1　二项设定中的凯利标准 496
16.1.2　用于股票及指数的凯利标准 500
16.2　基于ML的交易策略 505
16.2.1　向量化事后检验 505
16.2.2　最优杠杆 510
16.2.3　风险分析 512
16.2.4　持久化模型对象 515
16.3　在线算法 516
16.4　基础设施与部署 518
16.5　日志与监控 519
16.6　结语 521
16.7　Python脚本 522
16.7.1　自动化交易策略 522
16.7.2　策略监控 525
16.8　延伸阅读 525
第5部分　衍生品分析
第17章　估值框架 529
17.1　资产定价基本定理 529
17.1.1　简单示例 530
17.1.2　一般结果 530
17.2　风险中立折现 532
17.2.1　日期建模与处理 532
17.2.2　恒定短期利率 534
17.3　市场环境 536
17.4　结语 539
17.5　延伸阅读 540
第18章　金融模型的模拟 541
18.1　随机数生成 542
18.2　通用模拟类 544
18.3　几何布朗运动 548
18.3.1　模拟类 548
18.3.2　用例 550
18.4　跳跃扩散 553
18.4.1　模拟类 553
18.4.2　用例 556
18.5　平方根扩散 557
18.5.1　模拟类 558
18.5.2　用例 560
18.6　结语 561
18.7　延伸阅读 563
第19章　衍生品估值 565
19.1　通用估值类 566
19.2　欧式行权 570
19.2.1　估值类 570
19.2.2　用例 572
19.3　美式行权 577
19.3.1　最小二乘蒙特卡洛方法 577
19.3.2　估值类 578
19.3.3　用例 580
19.4　结语 583
19.5　延伸阅读 585
第20章　投资组合估值 587
20.1　衍生品头寸 588
20.1.1　类 588
20.1.2　用例 590
20.2　衍生品投资组合 592
20.2.1　类 592
20.2.2　用例 597
20.3　结语 604
20.4　延伸阅读 605
第21章　基于市场的估值 607
21.1　期权数据 608
21.2　模型检验 610
21.2.1　相关市场数据 611
21.2.2　期权建模 612
21.2.3　检验过程 615
21.3　投资组合估值 620
21.3.1　建立期权头寸模型 621
21.3.2　期权投资组合 622
21.4　Python代码 623
21.5　结语 625
21.6　延伸阅读 626
附录A　日期与时间 627
A.1　Python 627
A.2　NumPy 633
A.3　pandas 636
附录B　BSM期权类 641
B.1　类定义 641
B.2　类的使用 643
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

书《Python金融大数据分析》，作者将内容分为三块：py与金融、金融分析与开发、衍生品分析库，共19章。第一部分py与金融，作者讲解了为什么选择py进行金融数据分析，以及py数据分析配套的库；第二部分金融分析与开发，大致内容有py基础语法结构、绘图、pandas、文件读取、性能...

评分☆☆☆☆☆

我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的量化交易员，我手上看过不下十本关于Python和金融的书籍，但坦率地说，大部分都是浅尝辄止，讲点皮毛就束之高阁了。然而，这本书真正让我眼前一亮的是它对“大数据”概念在金融领域的具体落地。它不仅仅是堆砌代码，而是深入探讨了如何利用分布式计算框架（比如Spark或Dask的集成应用）来处理PB级别的金融历史数据和高频交易数据。这种宏观视野和微观实现的结合，在其他同类书籍中是极其罕见的。书中对机器学习在资产定价和风险管理中的应用分析，也达到了业内前沿水平，比如对深度学习模型在预测市场微观结构方面的尝试，提供了非常具有启发性的思路。我尤其欣赏它对模型验证和回测稳健性的强调，毕竟在金融领域，一个看似完美的模型如果不能通过严格的压力测试，一切都是空谈。这本书的深度足以让经验丰富的从业者也能从中找到新的知识点和优化方向，是桌面常备的参考手册。

评分☆☆☆☆☆

这本《Python金融大数据分析第2版》简直是为我这种想在金融领域用Python大展拳脚的人量身定做的。我之前对金融数据处理一直心有余而力不足，各种库的用法和金融模型的理解总是磕磕绊绊。这本书的结构非常清晰，从基础的Python环境搭建，到Pandas、NumPy这些核心库在金融场景下的应用，讲得非常透彻。我特别喜欢它对时间序列分析的深入讲解，不仅停留在理论层面，还结合了大量的实战案例，比如如何处理缺失值、如何进行波动率建模，这些都是我在日常工作中经常遇到的难题。作者在代码示例的选择上也非常用心，既有经典算法的实现，也有对最新量化策略的探讨。读完前几章，我就感觉自己的数据处理效率大大提升了，对金融数据的敏感度也高了不少。特别是它对向量化操作的强调，让我深刻体会到了Python在处理大规模金融数据时的性能优势。这本书不仅仅是一本工具书，更像是一位经验丰富的导师，一步步引导我从数据小白成长为能独立分析金融数据的专业人士。我强烈推荐给所有希望在金融科技领域深耕的朋友们。

评分☆☆☆☆☆

我主要关注的是金融风险管理和监管科技（RegTech）领域。这本书在介绍完基础的Python和数据处理工具后，迅速将重点转向了如何用这些工具来量化和管理风险。我惊喜地发现，它不仅涵盖了VaR（风险价值）的计算，还对ES（期望短缺）以及更复杂的压力测试情景建模给出了详尽的Python实现方案。尤其是关于信用风险和市场风险的案例分析，非常有针对性，完全脱离了教科书上那种过于简化的例子。作者还探讨了如何利用Python来自动化生成监管报告所需的数据可视化和统计摘要，这在合规性日益严格的今天显得尤为重要。这本书的价值在于，它将那些在金融风险管理中被视为“黑箱”的复杂计算，通过清晰的Python代码变得透明化、可复现化。它无疑是风险分析师工具箱中不可或缺的一件利器，极大地提升了我们在应对复杂监管要求时的效率和准确性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和内容组织逻辑简直是教科书级别的典范。我最看重的是它在数据预处理和特征工程部分所花费的笔墨。在金融领域，原始数据的“脏乱差”是常态，如何有效地清洗高频报价数据，如何从海量交易记录中提取出具有预测价值的特征，往往比模型本身更关键。这本书详细介绍了如何利用Python的强大能力，处理时间戳、多层索引、以及非标准化的金融文本数据。此外，它对不同金融时间序列的平稳性检验和协整分析也有相当详尽的介绍，这些都是构建稳定宏观经济模型和配对交易策略的基石。阅读过程中，我发现自己以往依赖经验“拍脑袋”决定的预处理步骤，现在都有了坚实的理论依据和代码支持。这种提升是系统性的，它帮助我将直觉提升到了科学和工程的层面。对于追求模型稳定性和可解释性的同行来说，这部分内容是无价之宝。

评分☆☆☆☆☆

我是一个刚从传统金融背景转到量化分析领域的硕士生，刚开始面对Python和金融数据的交叉领域时，感到非常无助和迷茫。这本书对我来说，简直是知识的“救命稻草”。它不像很多教科书那样高高在上，而是用一种非常平易近人的方式，将复杂的金融概念，比如期权定价的布莱克-斯科尔斯模型，用Python的数值方法清晰地模拟出来。学习过程中，我最欣赏的一点是它对数据可视化的重视。作者并没有简单地使用Matplotlib，而是展示了如何利用更现代的库（比如Plotly或Bokeh）来创建交互式的金融图表，这极大地帮助我理解了数据的动态变化和潜在的异常点。对于我这种需要快速构建起理论框架和动手能力的新手来说，这种“边学边做”的引导模式是最高效的。它让我感觉自己不是在学习一堆孤立的知识点，而是在构建一个完整的金融分析工作流。

评分☆☆☆☆☆

编程经典

评分☆☆☆☆☆

编程经典

评分☆☆☆☆☆

编程经典

评分☆☆☆☆☆

编程经典

评分☆☆☆☆☆

编程经典