Python金融大数据分析(ISBN:9787115404459)_【pdf epub txt】_[德] 伊夫·希尔皮斯科_人民邮电出版社_2015-12_简介_作者_书评_论坛_推荐_二手

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一、本书封面

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二、Python金融大数据分析信息

作者:

[德] 伊夫希尔皮斯科

出版社:
人民邮电出版社

原作名: P F: A B F D

译者:

姚军

出版年: 2015-12

页数: 511

定价: CNY 99.00

装帧: 平装

ISBN: 9787115404459

三、内容简介

唯一一本详细讲解使用P分析处理金融大数据的专业图书;金融应用开发领域从业人员必读。
P凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区,在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用,并且成为该行业开发核心应用的首选编程语言。《P金融大数据分析》提供了使用P进行数据分析,以及开发相关应用程序的技巧和工具。
《P金融大数据分析》总计分为3部分,共19章,第1部分介绍了P在金融学中的应用,其内容涵盖了P用于金融行业的原因、P的基础架构和工具,以及P在计量金融学中的一些具体入门实例;第2部分介绍了金融分析和应用程序开发中最重要的P库、技术和方法,其内容涵盖了P的数据类型和结构、用进行数据可视化、金融时间序列数...

四、作者简介

Y H是P Q(德国)股份有限公司的创始人和任事股东,也是P Q(纽约)有限责任公司的共同创办人。该集团提供基于P的金融和衍生品分析软件(参见:.,:-.和:-.),以及和P及金融相关的咨询、开发和培训服务。
Y还是D A P(W F,2015)的作者。作为获得数理金融学博士学位的商业管理专业研究生,他在萨尔州大学讲授计算金融学中的数值化方法课程。

五、目录

作者简介
版权声明
内容提要
O’R M, I.介绍
前言
第1部分 P与金融

六、原文摘录

NP提供了常规数组(至少缺乏限制)的广义形式,但是我们暂时坚持使用常规数组,以观察这种专门化措施对性能的影响。
做个简单的练习,假定我们要生成一个5000 5000个元素组成的矩阵数组,填入标准正态分布(伪)随机数,然后计算所有元素的总和。首先采用纯P方法,大量使用列表推导和函数式编程方法以及函数:
I [111]:
I = 5000
I [112]: % = [[.0,1 ] ] »
0[112]: CPU : 36.5 , : 408 , : 36.9 W : 36.4
I [113]: % , : + , , : + , ]
0[113]: CPU : 4.3 , : 52, : 4.35
678.5908519876647
现在转向NP,看看同一个问题如何解决。为方便起见,NP子库提供了多种函数,以初始化.对象,同时填入(伪)随机数:
I [114]: % = .._I, I
0[114]: CPU : 1.83 , : 40 , : 1.87 W : 1.87 [115]:...

九识澪
2017-08-30 20:10:59

—— 引自第89页

七、短评

入门还可以,用熟还得好久。
第二部分讲得很浅的统计和数学内容,以及看得一知半解的第三部分 都需要从新看
python库手册+简单示例code。
不错的工具书
比较IT,有所收获。

八、喜欢读Python金融大数据分析的人也喜欢的电子书

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十、关于Python金融大数据分析关键词

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