Python金融數據分析檢視原始碼討論檢視歷史

來自 孔夫子網 的圖片

《Python金融數據分析》，張毓華 著，出版社： 湖南大學出版社。

書籍是知識的源泉，只有書籍才能解救人類，只有知識才能使我們變成精神上堅強的、真正的、有理性的人。唯有這種人能真誠地熱愛人，尊重人的勞動，衷心地讚賞人類永不停息的偉大勞動所創造的最美好的成果。

內容簡介

本書共12章，以Python軟件為基礎，詳細介紹了近現代各種統計分析模型在數據分析中的應用及其軟件實現。內容涉及Python融數據爬蟲、描述性統計與數據可視化、Copula、回歸分析、時間序列分析、聚類分析、主成分和因子分析、投資組合、資產定價、風險管理、機器學論、方法和應用。本書既有較強的理論深度，又有切合理論的案例分析，具有理論和實踐指導意義。

目錄

第1章數據分析概述及Python環境

數據類型

數據來源

1.3常用數據分析工具

1.4Python環境配置

1.5Python常用模塊介紹

第2章Python基礎

2.1Python基礎語法

2.2Python數據結構

2.3控制語句

2.4函數

日期和時間

2.6random模塊

2.7Python常用庫・

第3章數據採集

3.1網絡爬蟲・

3.2開源數據・

第4章數據描述與可視化

4.1數據描述

4.2數據可視化

4.3基本統計圖形

第5章數據回歸分析

5.1一元線性回歸模型

5.2多元線性回歸模型

第6章聚類分析

6.1距離和相似係數

6.2系統聚類法

6.3動態聚類法

第7章主成分分析和因子分析

7.1主成分分析

7.2因子分析

數據時間序列分析

時間序列的基礎知識

時間序列的建模

自回歸模型

8.4移動平均模型

ARMA模型

8.6ARIMA模型

8.7異方差時間序列模型

投資組合

收益與風險的衡量

9.2投資組合概述

9,3典投資組合模型

第10章風險度量與方法

在險價值・

期望損失

10.3VaR和ES的估計方法

10.4基於極值理論的風險估計

10.5歷史模擬法

10.6蒙特卡羅模擬法

第11章機器學p>

11.1數據預處理

優化算法

分解算法

模型應用.

Copula

12.1Copula理論

特殊Copula

常用Copula介紹

Copula相關性測度

Copula參數估計

藤Copula模型

12.7案例分析

參考文獻