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Hands-on-Python-for-Finance-V:Packt上的Python实操[视频],由Packt发布
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ipynb:32个
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2021-05-27
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动手学Python [视频] 这是发行的的代码库 。 它包含从头到尾完成视频课程所需的所有支持项目文件。 关于视频课程 您是否知道Python是通过概述时间表来定量分析财务状况的最佳解决方案之一? 本动手课程可帮助开发人员和定量分析人员开始使用Python,并指导您完成使用Python进行定量金融的最重要方面。 您将从Python及其各种数据结构的入门开始,然后深入第三方库。 您将使用专门为分析和可视化目的而设计的Python库和工具。 然后,您将获得时间表中现金流的概览。 您还将学习时间序列评估,预测,线性回归等概念,并研究线性模型,相关性和投资组合构建等关键方面。 最后,您将计算风险价值(VaR)并使用蒙特卡洛模拟(Monte Carlo Simulation)模拟投资组合值,蒙特卡洛模拟是一类更广泛的计算算法。 通过本课程中的大量实际示例,您将为Monte Carlo开发一个完善的
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Hands-on-Python-for-Finance-V-master.zip (38个子文件)
Hands-on-Python-for-Finance-V-master
Section 2
Matplotlib II.ipynb 251KB
Scipy_stats.ipynb 7KB
Matplotlib_I.ipynb 77KB
Numpy_part_I.ipynb 7KB
pandas_part_I.ipynb 19KB
pandas_part_II.ipynb 22KB
Numpy Part II.ipynb 22KB
Section 4
SP500_1950_mon.csv 61KB
Trading_system.ipynb 89KB
open_read_csv_files .ipynb 43KB
Exponential_Smoothing.ipynb 13KB
Moving_averages.ipynb 36KB
Getting_Exploring_Data.ipynb 88KB
Section 3
future_value.ipynb 57KB
AmortizationApp.ipynb 9KB
net_present_value.ipynb 3KB
internal_rate_of_return.ipynb 3KB
Amortization.ipynb 35KB
present_value.ipynb 24KB
LICENSE 1KB
Section 6
VaR.ipynb 14KB
montecarlo.py 2KB
using_mc_application.ipynb 15KB
monte_carlo.ipynb 29KB
Intro_to Monte_Carlo.ipynb 6KB
README.md 4KB
Section 1
notebooks
section1
random_walk.py 712B
if_else.ipynb 4KB
For_loop.ipynb 4KB
functions.ipynb 9KB
Strings_Numbers.ipynb 4KB
lists_dicts.ipynb 8KB
Section 5
housing.csv 4KB
Efficient_Frontier.ipynb 20KB
Linear_Regression.ipynb 49KB
Beta.ipynb 18KB
Correlations.ipynb 134KB
Valuation.ipynb 6KB
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MachineryLy
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