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金融数量分析:基于PYTHON编程

作者：编者:郑志勇//怀伟城//王玮珩

出版社：北京航空航天大学出版社出版时间：2018-06-01

开本：其他页数： 248

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金融数量分析:基于PYTHON编程版权信息

ISBN：9787512427235
条形码：9787512427235 ; 978-7-5124-2723-5
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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金融数量分析:基于PYTHON编程本书特色

此书可用于Python入门及量化投资的学习。作者专业，内容详尽具体，所有实例的程序源代码可扫描书中二维码免费下载。

金融数量分析:基于PYTHON编程内容简介

金融数量分析—基于Python编程本书注重理论与实践相结合,通过实际案例和编程实现让读者理解理论在实践中的应用;同时还充分强调“案例的实用性、程序的可模仿性”,且在案例程序中附有详细的注释。例如,投资组合管理、KMV 模型计算、期权定价模型与数值方法等案例程序,读者可以直接使用或根据需要在源代码基础上进行修改使用。本书共19章,前两章分别对金融市场的基本概况与Python的基础知识进行概述;接下来的16章为金融数量分析常用的案例(含完整、稳健的程序),包括现金流分析、随机模拟、策略模拟、期权定价模型与数值方法、固定收益证券的久期与凸度计算、期货或股票的技术指标计算与回测等;*后一章,总结了一些Python金融编程技巧。本书既可作为高等院校金融数学、金融工程专业的实践教材,也可作为理工科、经济金融学科和数量分析方面的研究生,以及与经济金融相关的研究人员和从业人员的参考用书。

金融数量分析:基于PYTHON编程目录

第1章金融市场与金融产品 1.1 金融市场 1.1.1 货币市场 1.1.2 资本市场 1.1.3 商品市场 1.2 金融机构 1.2.1 存款性金融机构 1.2.2 非存款性金融机构 1.2.3 家庭或个人 1.3 基础金融工具 1.3.1 原生金融工具 1.3.2 衍生金融工具 1.3.3 金融工具的基本特征 1.4 金融产品 1.5 金融产品风险第2章 Python基础知识概述 2.1 Python的发展历程和影响 2.2 基本操作 2.3 多项式运算 2.3.1 多项式表达方式 2.3.2 多项式求解 2.3.3 多项式乘法（卷积） 2.4 多项式的曲线拟合 2.4.1 函数拟合 2.4.2 多项式插值 2.5 微积分计算 2.5.1 数值积分计算 2.5.2 符号积分计算 2.5.3 数值微分计算 2.6 矩阵计算 2.6.1 线性方程组的求解 2.6.2 矩阵的特征值和特征向量 2.6.3 矩阵求逆 2.7 Python函数编程规则 2.8 绘图 2.8.1 简易图形的绘制 2.8.2 二维图形的绘制 2.8.3 三维图形的绘制 2.8.4 等高线图形的绘制 2.8.5 二维伪彩图的绘制 2.8.6 矢量场图的绘制 2.8.7 多边形图的绘制第3章 Python爬虫 3.1 基本参数 3.1.1 基本请求形式 3.1.2 为URL传递参数 3.2 获取网络信息第4章贷款按揭与保险产品——现金流分析案例 4.1 货币时间价值计算 4.1.1 单利终值与现值 4.1.2 复利终值与现值 4.1.3 连续复利计算 4.2 固定现金流计算 4.2.1 固定现金流现值计算函数pv 4.2.2 固定现金流终值计算函数fv 4.3 变化现金流计算 4.4 年金现金流计算 4.5 商业按揭贷款分析 4.5.1 按揭贷款还款方式 4.5.2 等额还款模型与计算 4.5.3 等额本金还款 4.5.4 还款方式比较 4.5.5 提前还款违约金估算 4.6 商业养老保险分析 4.6.1 商业养老保险案例 4.6.2 产品结构分析 4.6.3 现金流模型 4.6.4 保险支出现值函数 4.6.5 保险收入现值函数 4.6.6 案例数值分析 4.6.7 案例分析结果第5章随机模拟——概率分布与随机数 5.1 概率分布第6章策略模拟——组合保险策略分析第7章 KMV模型求解——方程与方程组的数值解第8章期权定价模型与数值方法第9章股票挂钩结构分析第10章马科维茨均值-方差模型第11章跟踪误差*小化——非线性*小二乘法Python编程第12章分形技术——移动平均Hurst指数计算第13章固定收益证券的久期与凸度计算第14章利率期限结构与利率模型第15章线性优化理论与方法第16章非线性优化理论与方法第17章资产收益率分布的拟合与检验第18章技术分析——指标计算与回测第19章编程实用技巧参考文献

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