python金融大数据分析视频_Python金融大数据分析 PDF 全书超清版
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、大数据分析方面的内容，本书是由人民邮电出版社出版，格式为PDF，资源大小47.8 MB，希尔皮斯科编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为：9.2。
内容介绍
Python凭着其简易、易读、扩展性及其有着极大而活跃性的科学计算小区，在必须分析、解决很多统计数据的金融业获得了普遍而快速的运用，而且变成该制造行业开发设计关键运用的计算机语言。《Python金融大数据分析》出示了应用Python开展数据统计分析，及其开发设计有关手机应用程序的方法和小工具。
《Python金融大数据分析》累计分成3一部分，共19章，第1一部分详细介绍了Python在金融学中的运用，其内容包括了Python用以金融业的缘故、Python的系统架构和小工具，及其Python在计量检定金融学中的某些实际新手入门案例；第2一部分详细介绍了金融业分析和应用开发中关键的Python库、技术性和方式，其内容包括了Python的数据类型和构造、用matplotlib开展大数据可视化、金融业时间序列数据处理方法、性能键入/輸出实际操作、性能的Python技术性和库、金融学中必须的多种多样数学工具、*数转化成和*全过程仿真模拟、Python生物学运用、Python和Excel的集成化、Python面向对象编程和GUI的开发设计、Python与Web技术性的集成化，及其应用场景Web运用和Web服务项目的开发设计；第3一部分关心的是蒙特卡洛模拟股指期货与衍生产品标价具体运用的开发设计工作中，其内容包括了公司估值架构的详细介绍、金融业实体模型的仿真模拟、衍生产品的公司估值、资产配置的公司估值、波动率股指期货等专业知识。
《Python金融大数据分析》合适对应用Python开展数据分析、解决喜欢的金融业开发者阅读文章。
目录
第1部分 Python与金融
第1章 为什么将Python用于金融 3
1.1 Python是什么 3
1.1.1 Python简史 5
1.1.2 Python生态系统 5
1.1.3 Python用户谱系 7
1.1.4 科学栈 7
1.2 金融中的科技 8
1.2.1 科技开销 9
1.2.2 作为业务引擎的科技 9
1.2.3 作为进入门槛的科技和人才 9
1.2.4 不断提高的速度、频率、数据量 10
1.2.5 实时分析的兴起 11
1.3 用于金融的Python 12
1.3.1 金融和Python语法 12
1.3.2 Python的效率和生产率 15
1.3.3 从原型化到生产 19
1.4 结语 20
1.5 延伸阅读 20
第2章 基础架构和工具 21
2.1 Python部署 22
2.1.1 Anaconda 22
2.1.2 Python Quant Platform 27
2.1.3 工具 30
2.1.4 Python 30
2.1.5 IPython 30
2.1.6 Spyder 40
2.2 结语 42
2.3 延伸阅读 43
第3章 入门示例 45
3.1 隐含波动率 46
3.2 蒙特卡洛模拟 54
3.2.1 纯Python 56
3.2.2 用NumPy向量化 57
3.2.3 利用对数欧拉方法实现全向量化 59
3.2.4 图形化分析 60
3.2.5 技术分析 62
3.3 结语 67
3.4 延伸阅读 68
第2部分 金融分析和开发
第4章 数据类型和结构 71
4.1 基本数据类型 72
4.1.1 整数 72
4.1.2 浮点数 73
4.1.3 字符串 75
4.2 基本数据结构 77
4.2.1 元组 77
4.2.2 列表 78
4.2.3 离题：控制结构 80
4.2.4 离题：函数式编程 81
4.2.5 字典 82
4.2.6 集合 84
4.3 NumPy数据结构 85
4.3.1 用Python列表形成数组 85
4.3.2 常规NumPy数组 87
4.3.3 结构数组 90
4.4 代码向量化 91
4.5 内存布局 93
4.6 结语 95
4.7 延伸阅读 95
第5章 数据可视化 97
5.1 二维绘图 97
5.1.1 一维数据集 98
5.1.2 二维数据集 103
5.1.3 其他绘图样式 109
5.2 金融学图表 116
5.3 3D绘图 119
5.4 结语 122
5.5 延伸阅读 122
第6章 金融时间序列 123
6.1 pandas基础 124
6.1.1 使用DataFrame类的第一步 124
6.1.2 使用DataFrame类的第二步 127
6.1.3 基本分析 131
6.1.4 Series类 134
6.1.5 GroupBy操作 135
6.2 金融数据 136
6.3 回归分析 142
6.4 高频数据 150
6.5 结语 154
6.6 延伸阅读 154
第7章 输入/输出操作 155
7.1 Python基本I/O 156
7.1.1 将对象写入磁盘 156
7.1.2 读写文本文件 159
7.1.3 SQL数据库 160
7.1.4 读写NumPy数组 162
7.2 Pandas的I/O 164
7.2.1 SQL数据库 165
7.2.2 从SQL到pandas 166
7.2.3 CSV文件数据 168
7.2.4 Excel文件数据 169
7.3 PyTables的快速I/O 170
7.3.1 使用表 170
7.3.2 使用压缩表 175
7.3.3 使用数组 176
7.3.4 内存外计算 177
7.4 结语 179
7.5 延伸阅读 180
第8章 高性能的Python 181
8.1 Python范型与性能 182
8.2 内存布局与性能 184
8.3 并行计算 186
8.3.1 蒙特卡洛算法 186
8.3.2 顺序化计算 187
8.3.3 并行计算 188
8.3.4 性能比较 191
8.4 多处理 191
8.5 动态编译 193
8.5.1 介绍性示例 193
8.5.2 二项式期权定价方法 195
8.6 用Cython进行静态编译 199
8.7 在GPU上生成随机数 201
8.8 结语 205
8.9 延伸阅读 205
第9章 数学工具 207
9.1 逼近法 208
9.1.1 回归 208
9.1.2 插值 218
9.2 凸优化 221
9.2.1 全局优化 222
9.2.2 局部优化 223
9.2.3 有约束优化 224
9.3 积分 226
9.3.1 数值积分 228
9.3.2 通过模拟求取积分 228
9.4 符号计算 229
9.4.1 基本知识 229
9.4.2 方程式 230
9.4.3 积分 231
9.4.4 微分 232
9.5 结语 233
9.6 延伸阅读 233
第10章 推断统计学 235
10.1 随机数 236
10.2 模拟 241
10.2.1 随机变量 241
10.2.2 随机过程 244
10.2.3 方差缩减 256
10.3 估值 259
10.3.1 欧式期权 259
10.3.2 美式期权 263
10.4 风险测度 266
10.4.1 风险价值 266
10.4.2 信用价值调整 270
10.5 结语 272
10.6 延伸阅读 273
第11章 统计学 275
11.1 正态性检验 276
11.1.1 基准案例 277
11.1.2 现实世界的数据 284
11.2 投资组合优化 289
11.2.1 数据 290
11.2.2 基本理论 291
11.2.3 投资组合优化 294
11.2.4 有效边界 296
11.2.5 资本市场线 297
11.3 主成分分析 300
11.3.1 DAX指数和30种成分股 301
11.3.2 应用PCA 301
11.3.3 构造PCA指数 302
11.4 贝叶斯回归 305
11.4.1 贝叶斯公式 305
11.4.2 PyMC3 306
11.4.3 介绍性示例 307
11.4.4 真实数据 310
11.5 结语 318
11.6 延伸阅读 318
第12章 Excel集成 321
12.1 基本电子表格交互 322
12.1.1 生成工作簿（.xls） 323
12.1.2 生成工作簿（.xslx） 324
12.1.3 从工作簿中读取 326
12.1.4 使用OpenPyxl 328
12.1.5 使用pandas读写 329
12.2 用Python编写Excel脚本 332
12.2.1 安装DataNitro 333
12.2.2 使用DataNitro 333
12.3 xlwings 342
12.4 结语 342
12.5 延伸阅读 343
第13章 面向对象和图形用户界面 345
13.1 面向对象 345
13.1.1 Python类基础知识 346
13.1.2 简单的短期利率类 350
13.1.3 现金流序列类 354
13.2 图形用户界面 356
13.2.1 带GUI的短期利率类 356
13.2.2 值的更新 358
13.2.3 带GUI的现金流序列类 360
13.3 结语 362
13.4 延伸阅读 362
第14章 Web集成 365
14.1 Web基础知识 366
14.1.1 ftplib 366
14.1.2 httplib 368
14.1.3 urllib 369
14.2 Web图表绘制 372
14.2.1 静态图表绘制 372
14.2.2 交互式图表绘制 374
14.2.3 实时图表绘制 375
14.3 快速Web应用 383
14.3.1 交易者的聊天室 384
14.3.2 数据建模 384
14.3.3 Python代码 385
14.3.4 模板 391
14.3.5 样式化 396
14.4 Web服务 397
14.4.1 金融模型 399
14.4.2 实现 400
14.5 结语 406
14.6 延伸阅读 406
第3部分 衍生品分析库
第15章 估值框架 409
15.1 资产定价基本定理 409
15.1.1 简单示例 409
15.1.2 一般结果 410
15.2 风险中立折现 412
15.2.1 日期建模和处理 412
15.2.2 固定短期利率 413
15.3 市场环境 415
15.4 结语 418
15.5 延伸阅读 419
第16章 金融模型的模拟 421
16.1 随机数生成 422
16.2 泛型模拟类 423
16.3 几何布朗运动 427
16.3.1 模拟类 427
16.3.2 用例 429
16.4 跳跃扩散 431
16.4.1 模拟类 431
16.4.2 用例 434
16.5 平方根扩散 435
16.5.1 模拟类 435
16.5.2 用例 437
16.6 结语 438
16.7 延伸阅读 440
第17章 衍生品估值 441
17.1 泛型估值类 441
17.2 欧式行权 445
17.3 估值类 445
17.4 美式行权 451
17.4.1 最小二乘蒙特卡洛方法 451
17.4.2 估值类 453
17.4.3 用例 454
17.5 结语 457
17.6 延伸阅读 458
第18章 投资组合估值 459
18.1 衍生品头寸 460
18.1.1 类 460
18.1.2 用例 462
18.2 衍生品投资组合 463
18.2.1 类 463
18.2.2 用例 467
18.3 结语 472
18.4 延伸阅读 474
第19章 波动率期权 475
19.1 VSTOXX数据 476
19.1.1 VSTOXX指数数据 476
19.1.2 VSTOXX期货数据 477
19.1.3 VSTOXX期权数据 479
19.2 模型检验 480
19.2.1 相关市场数据 480
19.2.2 期权建模 481
19.2.3 检验过程 483
19.3 基于VSTOXX的美式期权 487
19.3.1 期权头寸建模 487
19.3.2 期权投资组合 488
19.4 结语 489
19.5 延伸阅读 490
附录A 精选的最佳实践 491
附录B 看涨期权类 499
附录C 日期和时间 503
学习笔记
Python中大数据处理详解
分享 知识要点： lubridate包拆解时间 | POSIXlt 利用决策树分类，利用随机森林预测 利用对数进行fit，和exp函数还原 训练集来自Kaggle华盛顿自行车共享计划中的自行车租赁数据，分析共享自行车与天气、时间等关系。数据集共11个变量，10000多行数据。 首先看一下官方给出的数据，一共两个表格，都是2011-2012年的数据，区别是Test文件是每个月的日期都是全的，但是没有注册用户和随意用户。而Train文件是每个月只有1-20天，但有两类用户的数量。 求解：补全Train文件里21-30号的用户数量。评价标准是预测与真实数量的比较。 1.png 首先加载文件和包 library(lubridate)library(randomForest)library(readr)setwd(E:)data-read_csv(t……
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