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《Python金融数据分析》电子书封面

Python金融数据分析

  • 发布时间:2020年05月14日 12:38:36
  • 作者:马伟明
  • 大小:131.9 MB
  • 类别:Python电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:清晰版
  • 评分:7.4

    Python金融数据分析 PDF 清晰版

      给大家带来的一篇关于Python相关的电子书资源,介绍了关于Python、金融数据方面的内容,本书是由机械工业出版社出版,格式为PDF,资源大小131.9 MB,马伟明编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.5。

      内容介绍

      Python金融数据分析》将详细介绍个股、股指期货、利率衍生产品等金融专用工具标价方式 ,怎样依据销售市场指数值开展数据分析,及其怎么使用NoSQL储存tick数据信息,可处理建模、交易策略提升和风险管控等金融领域的繁杂难题。这书朝向本科毕业、硕士研究生、优化算法开发设计的新手及其应用Python开展定量研究的金融领域手机软件开发者。你不用熟练Python,了解其基础应用状况就可以。

      目录

      • 前言
      • 第1章Python在金融中的应用
      • 第2章金融中的线性问题
      • 第3章非线性与金融
      • 第4章利用数值方法为衍生品定价
      • 第5章利率及其衍生工具
      • 第6章利用Python分析欧洲斯托克 50指数波动率
      • 第7章大数据分析
      • 第8章算法交易
      • 第9章回溯测试

      学习笔记

      Java与Python之间使用jython工具类实现数据交互

      最近有个功能需要java与python之间的数据交互,java需要把参数传给python,然后python计算的结果返回给java.于是就写了一个工具类. 首先,maven 需要加载jython的依赖.工具类代码如下: import java.util.List;import java.util.Map;import java.util.Properties;import org.apache.poi.ss.formula.functions.T;import org.python.core.PyFunction;import org.python.core.PyInteger;import org.python.core.PyObject;import org.python.core.PyString;import org.python.util.PythonInterpreter;/** * @ClassName: JythonUtils * @Description:TODO(jython 工具类) * @author: zy * @date: * * @Copyright: 2018 Inc. All rights reserved. * 注意: */public class JythonUtils { /** * @Title: jythonInit * @Description: TODO(初始化jython) * @param: @return * @return: PythonInterpr……

      python训练数据时打乱训练数据与标签的两种方法小结

      如下所示: code class="language-python"import numpy as np data = np.array([[1,1],[2,2],[3,3],[4,4],[5,5]]) y = np.array([1,2,3,4,5]) print '-------第1种方法:通过打乱索引从而打乱数据,好处是1:数据量很大时能够节约内存,2每次都不一样----------' data = np.array([[1,1],[2,2],[3,3],[4,4],[5,5]]) data_num, _= data.shape #得到样本数 index = np.arange(data_num) # 生成下标 np.random.shuffle(index) print '-------原数据:----------' print '数据:',data print '标签:', yprint '-------打乱数据:----------' print '数据:',data[index] print '标签:',y[index]print '-------第2种方法:直接的打乱数据,利用随机数种子,好处:每次打乱的顺序是固定的----------' data = np.array([[1,1],[2,2],[3,3],[4,4],[5,5]]) y……

      python爬取淘宝商品详情页数据

      在讲爬取淘宝详情页数据之前,先来介绍一款 Chrome 插件:Toggle JavaScript (它可以选择让网页是否显示 js 动态加载的内容),如下图所示: 当这个插件处于关闭状态时,待爬取的页面显示的数据如下: 当这个插件处于打开状态时,待爬取的页面显示的数据如下:   可以看到,页面上很多数据都不显示了,比如商品价格变成了划线价格,而且累计评论也变成了0,说明这些数据都是动态加载的,以下演示真实价格的找法(评论内容找法类似),首先检查页面元素,然后点击Network选项卡,刷新页面,可以看到很多动态加载的数据,在里面找到包含商品价格的链接(可以使用Ctrl+f查找),如下图所示:   将此链接在……

      python操作mysql数据库

      一、数据库基本操作 1. 想允许在数据库写中文,可在创建数据库时用下面命令 create database zcl charset utf8; 2. 查看students表结构 desc students; 3. 查看创建students表结构的语句 show create table students; 4. 删除数据库 drop database zcl; 5. 创建一个新的字段 alter table students add column nal char(64); PS: 本人是很讨厌上面这种“简单解释+代码”的博客。其实我当时在mysql终端写了很多的实例,不过因为当时电脑运行一个看视频的软件,导致我无法Ctrl+C/V。现在懒了哈哈~~ 二、python连接数据库 python3不再支持mysqldb。其替代模块是PyMySQL。本文的例子是在python3.4环境。 1. 安装pymysql模块 pip3 install pymysql 2. 连接数据库,插入数据实例 i……

      Python+pandas计算数据相关系数的实例

      本文主要演示pandas中DataFrame对象corr()方法的用法,该方法用来计算DataFrame对象中所有列之间的相关系数(包括pearson相关系数、Kendall Tau相关系数和spearman秩相关)。 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A':np.random.randint(1, 100, 10), 'B':np.random.randint(1, 100, 10), 'C':np.random.randint(1, 100, 10)}) df A B C0 5 91 31 90 15 662 93 27 33 70 44 664 27 14 105 35 46 206 33 14 697 12 41 158 28 62 479 15 92 77 df.corr() # pearson相关系数 A B CA 1.000000 -0.560009 0.162105B -0.560009 1.000000 0.014687C 0.162105 0.014687 1.000000 df.corr('kendall') # Kendall Tau相关系数 A B CA 1.000000 -0.314627 0.113666B -0.314627 1.000000 0.045980C 0.113666 0.045980 1.000000 df.corr('spearman') # spearman秩相关 A B CA 1.0000……

      以上就是本次介绍的Python电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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