投入點時間,讀上這8本書,做一個金融科技的大牛

金融科技時代已經到來,善于將金融理論與IT技術進行深度融合的人,將成為新時代獨具競爭力的金融科技類人才。無論是打算在金融領域求職的新人,還是希望進一步提升個人能力的“職場老手”,這個書單您一定要看一看。

1、基于Python的金融分析與風險管理

Python金融分析和風險管理的實用指南

金融大數據分析和金融風控的參考書

NumPy、Pandas、Matplotlib等重要模塊的使用技巧盡在掌握

本書聚焦于Python在金融分析與風險管理的應用,全書分為入門篇、基礎篇和提高篇,共12章。入門篇對Python做了介紹并結合金融場景演示了Python的基本操作;基礎篇結合金融場景,講解NumPy、Pandas、Matplotlib、SciPy等Python模塊的具體運用;提高篇詳細討論運用Python分析利率、債券、股票、期貨、期權以及風險價值等內容。

本書是專注于Python在金融領域運用的普及性讀物,作者斯文博士在金融與風險管理方面有著深厚的積累,同時也有著豐富的編程經驗,一直致力于倡導和推廣Python在金融領域的運用。

本書適合想要掌握Python應用的金融學習者、金融從業者閱讀,也適合想要轉行到金融領域的程序員以及對Python在金融領域的實踐應用感興趣的人士閱讀,并且不要求讀者有Python編程基礎。

2、Python金融實戰

Python金融實戰類指南,指導金融大數據分析過程

通過編寫高效的Python程序,解決實際金融問題

本書通過12章內容介紹了Python在金融領域的應用,從Python的安裝、基礎語法,再到一系列簡單的編程示例,本書循序漸進地引導讀者學習Python。同時,本書還結合Python的各個模塊以及金融領域中的期權價格、金融圖形繪制、時間序列、期權定價模型、期權定價等內容,深度揭示了Python在金融行業中的應用技巧。

本書適合金融、會計等相關專業的高校師生閱讀,也適合金融領域的研究人員和從業人員參考學習。對于有一定計算機編程基礎,但想要從事金融行業的讀者,本書也是不錯的參考用書。

3、量化金融R語言初級教程

《量化金融R語言初級教程》通過9章的內容向讀者詳細介紹使用R語言實現量化金融的一些基礎知識和方法,內容包括時間序列分析、投資組合優化、資產定價模型、固定收益證券、估計利率期限結構、衍生品定價、信用風險管理、極值理論和金融網絡等。

目標讀者是那些希望通過R語言來解決量化金融問題的讀者,如果讀者具備一定的金融知識,讀者將學習到有關R語言的諸多核心內容,并了解R語言在量化金融方面的各類應用。

4、量化金融R語言高級教程

學習量化金融R語言高級教程

掌握R語言金融建模的核心技術

構建定制化的量化交易平臺。

《量化金融R語言高級教程》通過13章的內容向讀者詳細介紹了使用R語言實現量化金融的方方面面。本書包括實證金融(第1~4章)、金融工程(第5~7章)、交易策略優化(第8~10章)和銀行管理(第10~13章)等主題。

目標讀者是那些既熟悉基本金融概念又具有一定編程能力的人。通過閱讀本書,讀者可以了解R語言與量化金融相關的各類知識和編程技巧。

5、量化交易學習指南 基于R語言

本書基于R語言進行講解,循序漸進地教讀者如何構建量化金融模型,如何通過R編程高效地解決金融難題,同時還將機器學習算法、時間序列分析、預測建模、風險分析等重要技術點納入其中。書中展示了諸多易于理解的示例和應用級案例,這些內容有助于讀者更好地理解相關的主題以及如何在R中通過編程實現。

6、計算金融基礎教程 基于MATLAB

量化交易之路,學習MATLAB編程

掌握新興的計算金融技術

解決金融計算問題入門書

在金融行業,掌握電子表格和計算器已經成為非常基本的技能,如果你想成為更出色的金融專業人士,那么本書將是一個非常好的選擇。MATLAB是計算金融領域靈活、強大的平臺之一,本書旨在介紹其應用方法。

無論你是打算在金融公司或投資行業謀求工作的新人,還是希望在金融領域有所發展的“職場老手”,本書都能助你一臂之力。通過閱讀本書,你將了解MATLAB的方方面面,學會如何從數據集中獲得更多的信息(包括非傳統信息),以及如何使用新的計算工具。

7、Python金融大數據分析

詳解使用Python分析處理金融大數據

金融應用開發領域從業人員參考書

學習Python編程入門基礎教程,成為數據分析高手

金融行業已經以驚人的速度采用Python,一些大的投資銀行和對沖基金使用Python來構建核心的交易和風險管理系統。本書可以幫助開發人員和量化分析人員入門Python,并指導他們掌握Python在計量金融學上的重要應用。

本書通過大量的實用示例并以一個大型的真實案例研究為基礎,講解如何為基于蒙特卡洛模擬的衍生品和風險分析開發一個成熟的框架。本書大部分內容使用了交互式的IPython Notebooks,并包含了如下主題。 基礎知識:Python數據結構,NumPy數組處理、用pandas進行時間序列分析,用matplotlib可視化,用PyTables進行高性能I/O操作,日期/時間信息處理和精選的實踐。 金融主題:使用了NumPy、SciPy和SymPy的數學技術,例如回歸和優化;用于蒙特卡洛模擬、風險價值、風險信用價值計算的推斷統計學;用于正態性檢驗、均方差投資組合優化、主成分分析(PCA)和貝葉斯回歸的統計學。 特殊主題:用于金融算法的高性能Python,如向量化和并行化;Python與Excel的集成;以及構建基于Web技術的金融應用程序。

8、自動化交易R語言實戰指南

學習自動化交易算法,掌握R編程技巧

構建強大的自動化交易平臺

基于嚴謹的數學公式及豐富的代碼示例進行編寫,帶你揭秘量化交易背后的奧秘

本書討論了有關自動化交易的多個主題,涉及基礎的數學知識、金融理論、高性能計算、數值優化以及相關的運算和執行。通過閱讀本書,讀者將對回測系統的構建、策略優化以及平臺的運行等內容有深刻的理解。本書提供的自動化交易平臺只需接入經紀商的API接口即可運行,從數據管理、策略優化到指令執行全部基于免費和公開的數據。

本書所搭建的平臺幾乎可以完全替代經紀商提供的平臺。軟件的各組件之間耦合度較低,并且易于擴展,允許用戶替換數據源、交易算法或者經紀商。

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