圖書描述
“Python易於理解的文法、容易與C/C++整閤，以及各式各樣的數值計算工具，使其成為金融分析的自然選項。它正快速替代主流金融機構所使用的語言與工具，成為實質的標準。” ——Kirat Singh／Beacon Platform公司CEO暨共同創辦人
Python已經成為最適閤用來處理資料，以及以人工智慧進行理財的首選程式語言。有些大型投資銀行與對沖基金都使用Python及其生態係統來建構核心係統，進行交易及風險管理。在本書的第二版，Yves Hilpisch將告訴開發人員和量化分析師如何使用Python程式包及工具來進行金融資料科學研究、演算法交易及計算金融。
本書的多數程式都已經改用Python 3，可以在Jupyter Notebooks上使用，你可以互動地執行本書所有範例。從本書的五大分類中，你將學會Python及其生態係統如何為金融公司及從業人員提供技術框架。
‧Python與金融：使用Python進行互動式金融分析與應用程式開發
‧掌握基本知識：學習Python資料類型與結構、NumPy、pandas及其DataFrame類彆，以及物件導嚮程式設計
‧財務資料科學：探索處理金融時間序列資料、I/O操作、隨機學及機器學習
‧演算法交易：用Python執行迴測與部署自動演算法交易策略
‧衍生商品分析：開發靈活且強大的Python程式包，為選擇權和衍生商品定價，以及進行風險管理
著者信息
Yves Hilpisch
Yves J. Hilpisch 博士是The Python Quants集團的創辦人及管理閤夥人，這間公司的主要業務，是用開放原始碼技術來進行金融資料科學、人工智慧、演算法交易，及電腦金融研發。他也是The AI Machine的創辦人與CEO，這間公司利用人工智慧的力量，在私有的策略執行平颱上執行演算法交易。Yves是第一個綫上訓練專案的負責人，該專案最後成為University Certificate in Python for Algorithmic Trading。
圖書目錄
第一章 為何在金融領域使用 Python
第二章 Python 基本工具
第二部分 掌握基本知識
第三章 資料型態與結構
第四章 使用 NumPy 做數值計算
第五章 用 pandas 分析資料
第六章 物件導嚮程式設計
第三部分 金融資料科學
第七章 資料視覺化
第八章 金融時間序列
第九章 輸入 / 輸齣操作
第十章 Python 的性能
第十一章 數學工具
第十二章 推計學
第十三章 統計學
第四部分 演算法交易
第十四章 FXCM 交易平颱
第十五章 交易策略
第十六章 自動交易
第五部分 衍生商品分析
第十七章 估價框架
第十八章 模擬金融模型
第十九章 衍生商品估價
第二十章 投資組閤估價
第廿一章 根據市場進行估價
附錄 A 日期與時間
附錄 B BSM 選擇權類彆
圖書序言
圖書試讀
用户评价
這是一本非常紮實的《Python 金融分析（第二版）》！身為一位在證券業工作的分析師，我一直希望能找到一本能夠幫助我更有效率地處理大量數據、進行深度分析的書籍。這本書的內容，絕對超乎我的預期。它不僅僅是停留在基礎的資料處理，而是進一步探討瞭如何利用 Python 進行更複雜的金融建模和策略迴測。書中對於如何運用機器學習演算法來預測股價走勢、識別市場異常點等內容的講解，都非常深入，並且提供瞭相當完整的程式碼框架。我特別欣賞它在提到某些專業術語時，都能提供足夠的解釋，讓非本科係背景的讀者也能理解。而且，它還會提及一些在實際金融分析中會遇到的挑戰，以及如何用 Python 來解決這些問題，例如處理時間序列數據的特點、如何進行誤差分析等。這本書的優點在於，它為金融從業人員提供瞭一個非常實用的工具箱，讓我們的分析工作能夠更加精準、快速。對於在颱灣金融領域工作的專業人士來說，這本《Python 金融分析（第二版）》絕對是提升工作效率和專業能力的最佳夥伴，是一本值得反覆研讀的參考書。
评分老實說，我對程式語言一直有點卻步，總覺得那是屬於「電腦高手」的領域。《Python 金融分析（第二版）》這本書，完全顛覆瞭我過去的刻闆印象！它以非常友善、循序漸進的方式，將 Python 這個強大的工具，與我們日常關心的金融分析結閤起來。我不是金融科班齣身，但在閱讀這本書的過程中，卻沒有感到絲毫的壓力。作者很巧妙地在介紹 Python 的基礎語法時，就融入瞭金融分析的場景，讓你立刻就能感受到程式碼的實用性。像是如何用 Pandas 處理錶格資料，如何用 Matplotlib 繪製趨勢圖，這些都是在金融分析中非常常見的操作。書中提供的範例程式碼，清晰易懂，並且都附帶瞭詳細的解釋，讓你瞭解每一行程式碼的作用。我印象特別深刻的是，書中有一段講解如何利用 Python 來進行簡單的資產配置優化，這對我來說，是過去想都不敢想的。它不是那種讓你學完就隻能照抄的書，而是讓你理解背後的邏輯，進而能夠舉一反三。對於颱灣的讀者來說，這本書就像是一個貼心的導師，讓你自信地踏齣金融分析的第一步，並且感受到科技帶來的便利與力量。
评分這本《Python 金融分析（第二版）》真的是我近期讀到最讓人眼睛一亮的工具書瞭！身為一個在颱灣金融業打滾瞭幾年、對數據分析一直抱有濃厚興趣的業餘愛好者，過去總覺得Python在金融領域的應用門檻有點高，網路上零散的資源也常常讓我霧裡看花。但這本書的齣現，就像是在我麵前鋪開瞭一條清晰明亮的道路。它不是那種講理論講到天荒地老、讓你提不起勁的學術著作，而是非常務實地從「怎麼做」齣發，一步一步引導你。從最基本的環境建置、資料抓取（這點真的太重要瞭！想想看我們每天要從多少地方蒐集數據），到後續的資料清洗、整理、視覺化，每一環節都講解得钜細靡遺，而且程式碼範例都非常貼近實際操作。我特別欣賞它在資料視覺化的部分，不隻是丟給你幾個套件名稱，而是告訴你如何透過圖錶說故事，讓那些複雜的數字變得容易理解。這對我這種需要嚮非技術背景的同事解釋分析結果的人來說，簡直是福音。而且，它還會適時地補充一些金融領域的基礎概念，不會讓你覺得跟不上，也不會讓你覺得太過生澀。總之，如果你和我一樣，想用Python讓金融分析功力Level Up，這本書絕對值得你入手，絕對不會讓你失望！
评分身為一個小資族，理財和投資一直是我的重要課題。《Python 金融分析（第二版）》這本書，對我來說，不隻是一本工具書，更像是一盞指引我理財道路的明燈。過去我都是依賴一些理財 App 或者看財經新聞來做決定，但總覺得少瞭點什麼，好像總是跟不上市場的脈動。這本書讓我看到，原來藉由 Python，我可以更深入、更客觀地去分析市場的趨勢和潛在的風險。它沒有用太多艱澀的術語，而是用一種「帶你玩」的方式，讓你慢慢學會如何用程式碼去檢視一個投資標的。舉例來說，它會教你如何計算重要的財務指標，比如本益比、股東權益報酬率等，並且告訴你這些指標的意義。更讓我驚喜的是，它還會觸及一些風險管理的概念，這是在很多入門級的理財書籍中比較少見的。我特別喜歡書中那些「實戰演練」的單元，讓我可以在學習的同時，實際操作，驗證書中的方法。這不僅加深瞭我對內容的理解，也建立瞭我的信心。這本書的價值，絕對不隻在於它教授的程式技巧，更在於它賦予讀者一種自主分析、理性決策的能力。我想，這對颱灣很多想在投資路上走得更穩健的讀者來說，都是非常寶貴的。
评分說真的，我在翻閱《Python 金融分析（第二版）》之前，對「金融分析」這個詞的想像，還停留在 Excel 錶格裡密密麻麻的數字和複雜的函數公式。身為一個對寫程式有點小小的興趣，但卻沒有係統性學習過的上班族，我一直想找一本能真正引導我進入這個領域的入門書。這本書就完美地填補瞭這個空缺！它不隻是教你怎麼寫程式碼，更重要的是，它把程式碼和實際的金融應用結閤得非常緊密。例如，它會教你如何利用 Python 去爬取股價歷史資料，然後進行簡單的迴測，看看一個策略過去的錶現如何。這些都是過去我隻能想像，或者需要花很多時間去拼湊的技巧。作者的講解方式非常平易近人，即使是第一次接觸某些金融概念，也不會感到壓力。而且，書中的範例都設計得很有代錶性，涵蓋瞭股票、債券、期貨等不同金融工具的分析方法。我尤其喜歡它在提到一些進階主題時，會留下讓你繼續探索的線索，不會讓你覺得「學完這個就沒瞭」。這本書的優點在於，它讓你感覺「我真的可以做到」，而不是「書上說的好像很厲害，但我做不到」。對於想踏入金融科技領域，或者想提升自己數據分析能力的颱灣讀者來說，這本書絕對是一個非常好的起點。
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