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Python金融数据分析

作者：张毓华，车金星，秦雯主编

出版社：湖南大学出版社出版时间：2023-11-01

开本： 23cm 页数： 356页

本类榜单：计算机/网络销量榜

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版权信息
内容简介
目录

Python金融数据分析版权信息

ISBN：9787566731685
条形码：9787566731685 ; 978-7-5667-3168-5
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
计算机/网络
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Python金融数据分析内容简介

本书共12章，以Python软件为基础，详细介绍了近现代各种统计分析模型在金融数据分析中的应用及其软件实现。内容涉及Python基础、金融数据爬虫、描述性统计与数据可视化、Copula、回归分析、时间序列分析、聚类分析、主成分和因子分析、投资组合、资产定价、风险管理、机器学习等理论、方法和应用。本书既有较强的理论深度，又有切合理论的金融案例分析，具有理论和实践指导意义。

Python金融数据分析目录

第1章金融数据分析概述及 Python环境金融数据类型金融数据来源 1.3常用金融数据分析工具 1.4 Python环境配置 1.5Python 常用模块介绍第2章Python基础 2.1 Python基础语法 2.2 Python数据结构 2.3控制语句 2.4函数日期和时间 2.6 random 模块 2.7 Python 常用库? 第3章金融数据采集 3.1网络爬虫? 3.2开源金融数据? 第4章数据描述与可视化 4.1 数据描述 4.2数据可视化 4.3基本统计图形第5章金融数据回归分析 5.1一元线回归模型 5.2多元线回归模型第6章聚类分析 6.1距离和相似系数 6.2系统聚类法 6.3动态聚类法第7章主成分分析和因子分析 7.1主成分分析 7.2因子分析金融数据时间序列分析时间序列的基础知识时间序列的建模自回归模型 8.4移动均模型 ARMA模型 8.6 ARIMA模型 8.7异方差时间序列模型投资组合收益与风险的衡量 9.2投资组合概述 9,3经典投资组合模型第10章金融风险度量与方法在险价值? 期望损失 10.3 VaR 和ES的估计方法 10.4基于极值理论的风险估计 10.5历史模拟法 10.6蒙特卡罗模拟法第11章机器学 11.1数据预处理优化算法分解算法模型应用. Copula 12.1 Copula理论特殊 Copula 常用 Copula介绍 Copula 相关测度 Copula 参数估计藤Copula 模型 12.7案例分析参考文献 ;

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