Python стал языком выбора для разработки финансовых приложений, управляемых данными, и систем искусственного интеллекта. Крупные инвестиционные банки и хедж-фонды все активнее реализуют свои базовые платформы трейдинга и управления рисками с использованием экосистемы Python. В новом издании книги разработчики и финансовые аналитики узнают, как применять различные инструменты Python для создания финансовых приложений и систем алгоритмической торговли.
Все примеры книги написаны на Python 3 и доступны в виде интерактивных блокнотов Jupyter. Готовые программные решения помогут понять, как экосистема Python формирует технологический фундамент для финансовой индустрии.
Author(s): Ив Хилпиш
Edition: 2
Publisher: Диалектика
Year: 2021
Language: Russian
Pages: 800
City: Киев
Tags: Regression;Programming;Web Programming;GUI;Python;Bayesian Inference;Principal Component Analysis;Parallel Programming;Data Visualization;Statistics;Finance;Excel;Optimization;High Performance;NumPy;matplotlib;pandas;Object-Oriented Programming;SciPy;Interpolation;Multiprocessing;SymPy;iPython;Symbolic Computations;Normality Tests;Portfolio Optimization;Derivatives Valuation;Portfolio Valuation;Volatility Options;Time Series Analysis;Implied Volatility;Asset Valuation;Monte Carlo Simulations
Введение 19
Часть I. Python и финансовые вычисления
Глава 1. Python как инструмент финансовых расчетов 27
Глава 2. Инфраструктура Python 63
Часть II. Основы Python
Глава 3. Типы данных и структуры Python 93
Глава 4. Работа с массивами NumPy 121
Глава 5. Анализ данных с помощью библиотеки pandas 153
Глава 6. Объектно-ориентированное программирование 191
Часть III. Обработка и анализ финансовых данных
Глава 7. Визуализация данных 215
Глава 8. Финансовые временные ряды 255
Глава 9. Операции ввода-вывода 283
Глава 10. Производительность Python 333
Глава 11. Математические инструменты 373
Глава 12. Стохастические методы 409
Глава 13. Статистический анализ 465
Часть IV. Алгоритмическая торговля
Глава 14. Торговая платформа FXCM 545
Глава 15. Торговые стратегии 561
Глава 16. Автоматизированная торговля 607
Часть V. Анализ деривативов
Глава 17. Принципы оценки опционов 649
Глава 18. Финансовое моделирование 665
Глава 19. Оценка деривативов 691
Глава 20. Оценка портфеля 717
Глава 21. Оценка на основе рыночных данных 739
Часть VI. Приложения
Приложение А. Обработка значений даты и времени 765
Приложение Б. Класс опционов в модели Блэка — Шоулза — Мертона 781
Предметный указатель 787
