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其一、数据的质量和数量必须达到一定的要求,尤其强调的是整个数据流程和每日的数据更新,这决定了算法的基础是否牢固; 其二,在所在领域有没有对问题的相对清晰的定义。
首先,Python的代码效率高,10行Python代码就能完成C++20行代码的工作,而且错误几率更低。随着监管加强和最佳实践的普及,Python的性能和可用性得到越来越多的认可。 其次,随着越来越多的技术专家出现在在银行业务侧,Python也将更加流行。因为Python能让开发者与分析人员和研究人员在项目中更好地合作。 第三,Python是优秀的脚本语言,应用面越来越广,尤其随着大数据的重要性与日俱增,Python与Scala一起,都将扮演更加关键的角色。
第一章 Python与金融应用概述
第二章 Python的基本数据类型与数据结构
第三章 Python数据可视化
第四章 金融时间序列分析
第五章 输入输出操作
第六章 提升Python效率
第七章 数学工具
第八章 随机分析随机分析
第九章 统计分析
第十章 数值分析技术
第十一章 使用Python操作Excel
第十二章 Python面向对象编程与图形用户界面
第十三章 金融中的大数据技术概述
第十四章 案例1:使用Python构建期权分析系统
第十五章 案例2:使用Python构建简单的算法交易系统
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