Hướng dẫn python for finance (2nd edition pdf github) - python cho tài chính (pdf github ấn bản thứ 2)

Làm chủ Python for Finance - Ấn bản thứ hai

Đây là kho lưu trữ mã để thành thạo Python cho tài chính - phiên bản thứ hai, được xuất bản bởi Packt.

Thực hiện các ứng dụng thống kê tài chính tiên tiến của các ứng dụng sử dụng Python

Cuốn sách này là gì?

Phiên bản thứ hai của việc làm chủ Python cho tài chính sẽ hướng dẫn bạn thực hiện các tính toán tài chính phức tạp được thực hành trong ngành tài chính bằng cách sử dụng các phương pháp thế hệ tiếp theo. Bạn sẽ làm chủ hệ sinh thái Python bằng cách tận dụng các công cụ có sẵn công khai để thực hiện thành công các nghiên cứu và mô hình hóa, và học cách quản lý rủi ro với sự trợ giúp của các ví dụ nâng cao.

Cuốn sách này bao gồm các tính năng thú vị sau đây:

• Giải quyết các mô hình tuyến tính và phi tuyến đại diện cho các vấn đề tài chính khác nhau
• Thực hiện phân tích thành phần chính trên chỉ số Dow và các thành phần của nó
• Phân tích, dự đoán và dự báo các quy trình chuỗi thời gian đứng yên và không cố định
• Tạo một công cụ backtesting dựa trên sự kiện và đo lường các chiến lược của bạn
• Xây dựng một nền tảng giao dịch thuật toán tần số cao với Python

Nếu bạn cảm thấy cuốn sách này là dành cho bạn, hãy lấy bản sao của bạn ngay hôm nay!

Errata

• Trang 51 - Một ví dụ tối thiểu hóa với lập trình số nguyên (câu thứ 3): Đại lý Y tính $ 450 mỗi hợp đồng cộng với phí giao dịch là 2.000 đô la. Nên là đại lý y tính $ 350 mỗi hợp đồng cộng với phí giao dịch là 2.000 đô la.Dealer Y charges $450 per contract plus a transaction fee of $2,000. should be Dealer Y charges $350 per contract plus a transaction fee of $2,000.

Hướng dẫn và điều hướng

Tất cả các mã được tổ chức thành các thư mục. Ví dụ,

Mã sẽ trông giống như sau:

In [ ]:
%matplotlib inline
import quandl
quandl.ApiConfig.api_key = QUANDL_API_KEY
df = quandl.get('EURONEXT/ABN.4')
daily_changes = df.pct_change(periods=1)
daily_changes.plot();

Sau đây là những gì bạn cần cho cuốn sách này: Nếu bạn là nhà phân tích tài chính hoặc dữ liệu hoặc nhà phát triển phần mềm trong ngành tài chính quan tâm đến việc sử dụng các kỹ thuật Python tiên tiến cho các phương pháp định lượng trong tài chính, đây là cuốn sách bạn cần! Bạn cũng sẽ thấy cuốn sách này hữu ích nếu bạn muốn mở rộng các chức năng của các ứng dụng tài chính hiện tại của mình bằng cách sử dụng các kỹ thuật học máy thông minh. Kinh nghiệm trước đây trong Python là bắt buộc. If you are a financial or data analyst or a software developer in the financial industry who is interested in using advanced Python techniques for quantitative methods in finance, this is the book you need! You will also find this book useful if you want to extend the functionalities of your existing financial applications by using smart machine learning techniques. Prior experience in Python is required.

Với danh sách phần mềm và phần cứng sau đây, bạn có thể chạy tất cả các tệp mã có trong cuốn sách (Chương 1-11).

Danh sách phần mềm và phần cứng

Python 3.6

Chúng tôi cũng cung cấp một tệp PDF có hình ảnh màu của ảnh chụp màn hình/sơ đồ được sử dụng trong cuốn sách này. Nhấn vào đây để tải về nó.

• Sản phẩm liên quan

• Thực hành Python for Finance [Packt] [Amazon]

Học máy thực hành cho giao dịch thuật toán [Packt] [Amazon]

Làm quen với tác giả is a software engineer based in Singapore. His studies and research are focused on financial technology, machine learning, data sciences, and computational finance. James started his career in financial services working with treasury fixed income and foreign exchange products, and fund distribution. His interests in derivatives led him to Chicago, where he worked with veteran traders of the Chicago Board of Trade to devise high-frequency, low-latency strategies to game the market. He holds an MS degree in finance from Illinois Tech's Stuart School of Business in the United States and a bachelor's degree in computer engineering from Nanyang Technological University.

James Ma Weiming là một kỹ sư phần mềm có trụ sở tại Singapore. Nghiên cứu và nghiên cứu của ông tập trung vào công nghệ tài chính, học máy, khoa học dữ liệu và tài chính tính toán. James bắt đầu sự nghiệp của mình trong các dịch vụ tài chính làm việc với thu nhập cố định và các sản phẩm ngoại hối và phân phối quỹ. Lợi ích của anh ấy trong các công cụ phái sinh đã đưa anh ấy đến Chicago, nơi anh ấy làm việc với các thương nhân kỳ cựu của Hội đồng Thương mại Chicago để đưa ra các chiến lược có tần số cao, có tần suất thấp để chơi game thị trường. Ông có bằng MS về tài chính tại Trường Kinh doanh Stuart của Illinois Tech tại Hoa Kỳ và bằng Cử nhân Kỹ thuật Máy tính của Đại học Công nghệ Nanyang.

• Những cuốn sách khác của các tác giả

Làm chủ Python để tài chính

Đề xuất và phản hồi

Python for Finance (tái bản lần 2, O'Reilly)

Kho lưu trữ này cung cấp tất cả các mã python và máy tính xách tay Jupyter của cuốn sách Python for Finance-Làm chủ tài chính dựa trên dữ liệu (Phiên bản thứ 2) của Yves Hilpisch.

Truy cập trang sách của O'Reilly theo http://bit.ly/python-finance-2e hoặc đặt hàng cuốn sách dưới https://www.amazon.com/python-finance-mastering-data-driven/dp/1492024333333333333333333 /.

Các mã của cuốn sách dựa trên Python 3.7. Các mã được trình bày trong kho GitHub này được kiểm tra cho Python 3.6 vì tại thời điểm tạo nó, TensorFlow vẫn chưa tương thích với Python 3.7. Khi điều này đã xảy ra, các thay đổi thích hợp (ví dụ: tệp conda yaml, xem bên dưới) sẽ được thực hiện.

Gói Python

Có một tệp yaml để cài đặt các gói Python cần thiết trong kho lưu trữ. Điều này sẽ được sử dụng với Trình quản lý gói conda (xem https://conda.io/docs/user-guide/tasks/manage-environments.html). Nếu bạn chưa cài đặt miniconda hoặc anaconda, chúng tôi khuyên bạn nên cài đặt miniconda 3.7 trước (xem https://conda.io/miniconda.html).Miniconda 3.7 first (see https://conda.io/miniconda.html).

Sau khi bạn đã nhân bản kho lưu trữ, hãy làm trên shell (hiện đang hoạt động trên Mac OS):

cd py4fi2nd
conda env create -f py4fi2nd.yml
source activate py4fi2nd
jupyter notebook

Sau đó, bạn có thể điều hướng đến các tệp Notebook Jupyter và bắt đầu.

Nền tảng lượng tử

Bạn có thể ngay lập tức sử dụng tất cả các mã và máy tính xách tay Jupyter bằng cách đăng ký trên nền tảng lượng tử trong http://py4fi.pqp.io.

Python for Finance Huấn luyện & Chứng chỉ Đại học

Kiểm tra Python của chúng tôi cho các khóa đào tạo trực tuyến giao dịch tài chính & thuật toán của chúng tôi theo http://training.tpq.io.Python for Finance & Algorithmic Trading online trainings under http://training.tpq.io.

Ngoài ra, hãy xem chương trình Chứng chỉ Đại học của chúng tôi trong Python để giao dịch thuật toán theo http://certicate.tpq.io.University Certificate Program in Python for Algorithmic Trading under http://certificate.tpq.io.

Thông tin công ty

© Tiến sĩ Yves J. Hilpisch | Python Quanent GmbH

Nền tảng lượng tử (http://pqp.io) và tất cả các mã hóa/máy tính xách tay Jupyter không có đại diện hoặc bảo hành, trong phạm vi được cho phép bởi luật hiện hành.

http://tpq.io | | http://twitter.com/dyjh

Nền tảng lượng tử | http://pqp.io | http://pqp.io

Phân tích phái sinh với Python (Wiley Finance) | http://dawp.tpq.io | http://dawp.tpq.io

Python cho tài chính (O'Reilly) | http://pff.tpq.io | http://pff.tpq.io

Python cho đào tạo trực tuyến tài chính | http://training.tpq.io | http://training.tpq.io

Giấy chứng nhận đại học về Python cho giao dịch thuật toán | http://certificate.tpq.io | http://certificate.tpq.io