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5W+H金融数据客户端

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Wind金融工程数据数据字典

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Python金融数据分析

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TuShare金融数据获取接口(Python)

用于各类金融数据获取和分析

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pandas金融实战

书籍通俗易懂的介绍了如何利用pandas进行股票操作、金融套利

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《Python金融数据分析》高清完整PDF版

内容简介 · · · · · · 唯一一本详细讲解使用Python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。 Python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。《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析,以及开发相关应用程序的技巧和工具。 《Python金融大数据分析》总计分为3部分,共19章,第1部分介绍了Python在金融学中的应用,其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具,以及Python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Python库、技术和方法,其内容涵盖了Python的数据类型和结构、用matplotlib进行数据可视化、金融时间序列数据处理、高性能输入/输出操作、高性能的Python技术和库、金融学中需要的多种数学工具、随机数生成和随机过程模拟、Python统计学应用、Python和Excel的集成、Python面向对象编程和GUI的开发、Python与Web技术的集成,以及基于Web应用和Web服务的开发;第3部分关注的是蒙特卡洛模拟期权与衍生品定价实际应用的开发工作,其内容涵盖了估值框架的介绍、金融模型的模拟、衍生品的估值、投资组合的估值、波动率期权等知识。 《Python金融大数据分析》适合对使用Python进行大数据分析、处理感兴趣的金融行业开发人员阅读。 作者简介 · · · · · · Yves Hilpsch是Python Quants(德国)股份有限公司的创始人和任事股东,也是Python Quants(纽约)有限责任公司的共同创办人。该集团提供基于Python的金融和衍生品分析软件以及和Python及金融相关的咨询、开发和培训服务。 Yves还是Derivatives Analytics with Python(Wiley Finance,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。

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Python金融数据分析全部源代码

通过大量的实用示例并以一个大型的真实案例研究为基础,讲解如何为基于蒙特卡洛模拟的衍生品和风险分析开发一个成熟的框架。本书大部分内容使用了交互式的IPython Notebooks,并包含了如下主题。基础知识:Python数据结构,NumPy数组处理、用pandas进行时间序列分析,用matplotlib可视化,用PyTables进行高性能I/O操作,日期/时间信息处理和精选的实践。  金融主题:使用了NumPy、SciPy和SymPy的数学技术,例如回归和优化;用于蒙特卡洛模拟、风险价值、风险信用价值计算的推断统计学;用于正态性检验、均方差投资组合优化、主成分分析(PCA)和贝叶斯回归的统计学。特殊主题:用于金融算法的高性能Python,如向量化和并行化;Python与Excel的集成;以及构建基于Web技术的金融应用程序

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Python金融数据分析(带书签)

Python金融大数据分析, 金融大数据分析必备,高清扫描版,我加上了书签,其他版本都没有带书签的。2 分表示书签辛苦费。

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小象学院金融数据分析第二期视频课件代码全套

小象学院金融数据分析第二期视频课件代码全套 第一课:数据分析基本知识复习(2课时) 1. 数据分析的基本概念 a. 目的 b. 数据获取和清理 c. 数据的描述性统计与可视化 2. 数据分析的常用模型 a. 监督式模型:(广义)线性回归,决策树,随机森林,支持向量机,神经网络 b. 非监督式模型:聚类分析,因子分析,主成分分析 第二课:银行信贷客户的聚类分析-非监督式聚类(2课时) 1. 数值型变量的归一化 2. 类别型变量的编码 3. 距离的概念和种类 4. 闵可夫斯基距离 5. VDM(Value Difference Metric)距离 6. 聚类的性能度量 a. Davies-Bouldin Index b. Dunn Index 7. K-均值算法的难题:如何选取k 第三课:银行信贷客户的聚类分析-非监督式聚类(续)(2课时) 1. 数据描述 2. 数据预处理的实操:归一化与编码 3. K-均值算法用于信贷客户的聚类分析 4. 层次聚类法用于信贷客户的聚类分析 第四课:银行信贷客户的聚类分析-半监督式聚类(2课时) 1. 半监督聚类 a. 约束K-均值算法 2. 带有少量标签的K-均值算法 第五课:行为评分卡模型的简介(2课时) 1. 个人信贷产品的简介及其中的各类风险 2. 什么是评分卡模型 3. 信用风险领域的评分卡模型 a. 申请评分卡 b. 行为评分卡 c. 催收评分卡 4. 评分卡模型的时间窗口概念 a. 表现期 b. 观察期 5. 拓展:PD模型与巴塞尔协议 第六课:行为评分卡模型的特征构造(2课时) 1. 训练集和测试集的划分 2. 特征构造 a. 逾期类型特征 b. 还款率类型特征 c. 使用率类型特征 d. 消费类型特征 e. 其他类型特征 3. 变量的分箱和WOE计算 第七课:行为评分卡模型的特征挑选(2课时) 1. IV的概念 2. 单变量分析 3. 多变量分析 4. 线性相关性 5. 多重共线性 第八课:行为评分卡模型的逻辑回归模型(2课时) 1. 逻辑回归模型的基本概念 a. 什么是逻辑回归 b. 逻辑回归中的参数估计 c. 逻辑回归的正则化:LASSO(L1约束) & Ridge(L2约束) 2. 用逻辑回归构造行为评分卡模型 3. 从概率到分数 第九课:行为评分卡模型的验证、监控和调优(2课时) 1. 评分卡模型常用的评价指标 a. KS b. AR c. PSI d. Kendal’s Tau 2. Assigned PD & Actual PD 3. 模型监控的概念 a. 模型监控的频率 b. 模型监控的解读 4. 模型的调优 第十课:组合评分卡模型(2课时) 1. 组合模型概述 2. 串行结构的评分组合模型 3. 异态并行结构的评分组合模型 4. 同态并行结构的评分组合模型

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数据挖掘在金融上的应用-神经网络

数据挖掘在金融上的应用,有具体实现过程,人工神经网络

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Android项目_硅谷p2p金融(一)
金融APP的开发

p2p金融项目,结合现有第三方应用市场上主流p2p金融理财产品特点,集成了新的技术与框架。该项目内容包含p2p金融理财业务流程,数据加密、解密,客户端异常信息上传,用户登录注册,数据的图表展示,第三方支付,手势密码,分享功能等。

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消费金融场景下的用户购买预测_数据

掌上生活APP是招商银行于2010年推出的手机客户端应用软件,全面升级了信用卡的使用体验。当前6.0版本的掌上生活APP,提供了手机商城、饭票影票、在线客服、基金理财、办卡开卡、额度管理、消费信贷、账单管理等全方位功能,同时实现了LBS查询服务和手机远程支付,全面满足并提升了持卡人对金融和日常生活需求的消费体验。 招商银行信用卡在不断拓展业务与场景的同时,也希望通过数据积累与数据驱动,主动捕捉用户价值信息与消费需求,发挥数据价值,给用户提供更加精准的服务。 利用招商银行客户的个人属性、信用卡消费数据,以及部分客户在掌上生活APP上的一个月的操作行为日志,设计合理的特征工程与模型算法方案,预测客户在未来一周内 是否会购买掌上生活APP上的优惠券(包括饭票、影票等)。考虑到客户隐私,客户的个人属性数据与信用卡消费数据,采用脱敏并标准化处理为V1,V2,…,V30数值型属性。客户在APP上的行为日志,一些字段也进行了相应加密。

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京东金融数据分析平台总体架构

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