《Python金融大数据分析(第2版)》是由人民邮电出版社出版的一本关于大数据分析方面的书籍，作者是伊夫·希尔皮斯科，主要介绍了关于Python金融、大数据分析、Python方面的知识内容，目前在大数据分析类书籍综合评分为：7.3分。
书籍介绍
《Python金融大数据分析 第2版》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 第2版》本书适合对使用Python进行大数据分析、处理感兴趣的金融行业开发人员阅读。
推荐理由
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。
目录
- 第1部分 Python与金融
- 第1章 为什么将Python用于金融3
- 第2章 Python基础架构29
- 第2部分 掌握基础知识
- 第3章数据类型与结构57
- 第4章用NumPy进行数值计算81
- 第5章pandas数据分析109
- 第6章面向对象编程141
- 第3部分金融数据科学
- 第7章数据可视化163
- 第8章金融时间序列197
- 第9章输入/输出操作221
- 第10章 高性能的Python265
- 第11章 数学工具299
- 第12章 推断统计学331
- 第13章 统计学379
- 第4部分算法交易
- 第14章 FXCM交易平台445
- 第15章 交易策略459
- 第16章 自动化交易495
- 第5部分衍生品分析
- 第17章 估值框架529
- 第18章 金融模型的模拟541
- 第19章 衍生品估值565
- 第20章 投资组合估值587
- 第21章 基于市场的估值607
- 附录A日期与时间627
- 附录BBSM期权类641
