Python の金融ビッグデータ分析は役に立ちますか?

『Python Financial Big Data Analysis』は、2015 年 12 月に人民郵政通信社から出版された中国語翻訳書籍です。著者は [ドイツ] Yves Schilpisko 氏、訳者は Yao Jun 氏です。

#Python による金融ビッグデータの分析・処理を詳しく解説した唯一の専門書『Python による金融ビッグデータ分析』 ; 金融アプリケーション開発の分野で 実務者必読の書。ビッグデータの分析と処理に Python を使用することに興味がある金融業界の開発者に適しています。 (推奨学習: Python ビデオ チュートリアル )

内容紹介

Python は、そのシンプルさ、読みやすさ、そして使いやすさで知られています。スケーラビリティと使いやすさ: 巨大で活発な科学技術コンピューティング コミュニティは、大量のデータの分析と処理を必要とする金融業界で広く急速に使用されており、この業界のコア アプリケーションの開発に好まれるプログラミング言語となっています。

「Python 金融ビッグデータ分析」では、データ分析および関連アプリケーションの開発に Python を使用するためのヒントとツールを提供します。

「Python 金融ビッグデータ分析」は 3 部、合計 19 章に分かれています。

パート 1 では、金融における Python の応用について紹介します。金融業界で Python が使用される理由、Python のインフラストラクチャとツール、定量的金融における Python の具体的な導入例について説明します。;

パート 2 では、財務分析とアプリケーション開発で最も重要な Python ライブラリ、テクノロジ、手法を紹介します。Python のデータ型と構造、matplotlib によるデータの視覚化、財務時系列データについて説明します。処理、高性能の入出力操作、高性能 Python テクノロジーとライブラリ、金融に必要なさまざまな数学ツール、乱数生成とランダム プロセス シミュレーション、Python 統計アプリケーション、Python と Excel の統合、Python オブジェクト指向プログラミングと GUI 開発、Python と Web テクノロジーの統合、 Web アプリケーションと Web サービスに基づく開発;

パート 3 は、モンテカルロ シミュレーション オプションとデリバティブ価格設定の実践的なアプリケーションの開発に焦点を当てており、その内容は評価フレームワークの導入、財務モデルのシミュレーション、デリバティブの評価をカバーしています。 、投資ポートフォリオの評価、ボラティリティオプション、その他の知識。

著者について

Yves Hilpsch は、Python Quants (Germany) GmbH の創設者および管理株主であり、Python Quants (New York) GmbH 創設者の共同所有者です。 。このグループは、Python ベースの金融およびデリバティブ分析ソフトウェア (http://pythonquants.com、http://quant-platfrom.com、および http://dx-analytics.com を参照)、および Python と金融関連のソフトウェアを提供しています。コンサルティング、開発、トレーニングのサービス。

Yves は、『Derivatives Analytics with Python』 (Wiley Finance、2015 年) の著者でもあります。数理ファイナンスの博士号を取得した経営管理の大学院生として、ザールランド大学でコンピュテーショナルファイナンスの数値的手法を教えています。

Python 関連の技術記事の詳細については、Python チュートリアル 列にアクセスして学習してください。

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