Python金融大數據分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[德] 伊夫·希爾皮斯科（Yves Hilpisch） 著，姚軍 譯

圖書標籤:

• Python
• 金融
• 大數據
• 數據分析
• 量化交易
• 投資
• 機器學習
• 數據挖掘
• 金融工程
• 時序分析

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115404459

版次：1

商品編碼：11808235

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-12-01

用紙：膠版紙

頁數：511

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

　　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衝基金使用Python來構建核心的交易和風險管理係統。本書可以幫助開發人員和量化分析人員入門Python，並指導他們掌握Python在計量金融學上的重要應用。　　本書通過大量的實用示例並以一個大型的真實案例研究為基礎，講解如何為基於濛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瞭交互式的IPython Notebooks，並包含瞭如下主題。　　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：使用瞭NumPy、SciPy和SymPy的數學技術，例如迴歸和優化；用於濛特卡洛模擬、風險價值、風險信用價值計算的推斷統計學；用於正態性檢驗、均方差投資組閤優化、主成分分析（PCA）和貝葉斯迴歸的統計學。　　特殊主題：用於金融算法的高性能Python，如嚮量化和並行化；Python與Excel的集成；以及構建基於Web技術的金融應用程序。

內容簡介

　　Python憑藉其簡單、易讀、可擴展性以及擁有巨大而活躍的科學計算社區，在需要分析、處理大量數據的金融行業得到瞭廣泛而迅速的應用，並且成為該行業開發核心應用的編程語言。《Python金融大數據分析》提供瞭使用Python進行數據分析，以及開發相關應用程序的技巧和工具。　　《Python金融大數據分析》總計分為3部分，共19章，第1部分介紹瞭Python在金融學中的應用，其內容涵蓋瞭Python用於金融行業的原因、Python的基礎架構和工具，以及Python在計量金融學中的一些具體入門實例；第2部分介紹瞭金融分析和應用程序開發中重要的Python庫、技術和方法，其內容涵蓋瞭Python的數據類型和結構、用matplotlib進行數據可視化、金融時間序列數據處理、高性能輸入/輸齣操作、高性能的Python技術和庫、金融學中需要的多種數學工具、隨機數生成和隨機過程模擬、Python統計學應用、Python和Excel的集成、Python麵嚮對象編程和GUI的開發、Python與Web技術的集成，以及基於Web應用和Web服務的開發；第3部分關注的是濛特卡洛模擬期權與衍生品定價實際應用的開發工作，其內容涵蓋瞭估值框架的介紹、金融模型的模擬、衍生品的估值、投資組閤的估值、波動率期權等知識。　　《Python金融大數據分析》適閤對使用Python進行大數據分析、處理感興趣的金融行業開發人員閱讀。

作者簡介

　　Yves Hilpsch，是Python Quants（德國）股份有限公司的創始人和任事股東，也是Python Quants（紐約）有限責任公司的共同創辦人。該集團提供基於Python的金融和衍生品分析軟件（參見http://pythonquants.com，http://quant-platfrom.com和http://dx-analytics.com），以及和Python及金融相關的谘詢、開發和培訓服務。　　Yves還是Derivatives Analytics with Python（Wiley Finance，2015）的作者。作為獲得數理金融學博士學位的商業管理專業研究生，他在薩爾州大學講授計算金融學中的數值化方法課程。

目錄

第1部分 Python與金融
第1章 為什麼將Python用於金融 3
1．1 Python是什麼 3
1．1．1 Python簡史 5
1．1．2 Python生態係統 5
1．1．3 Python用戶譜係 7
1．1．4 科學棧 7
1．2 金融中的科技 8
1．2．1 科技開銷 9
1．2．2 作為業務引擎的科技 9
1．2．3 作為進入門檻的科技和人纔 9
1．2．4 不斷提高的速度、頻率、數據量 10
1．2．5 實時分析的興起 11
1．3 用於金融的Python 12
1．3．1 金融和Python語法 12
1．3．2 Python的效率和生産率 15
1．3．3 從原型化到生産 19
1．4 結語 20
1．5 延伸閱讀 20
第2章 基礎架構和工具 21
2．1 Python部署 22
2．1．1 Anaconda 22
2．1．2 Python Quant Platform 27
2．1．3 工具 30
2．1．4 Python 30
2．1．5 IPython 30
2．1．6 Spyder 40
2．2 結語 42
2．3 延伸閱讀 43
第3章 入門示例 45
3．1 隱含波動率 46
3．2 濛特卡洛模擬 54
3．2．1 純Python 56
3．2．2 用NumPy嚮量化 57
3．2．3 利用對數歐拉方法實現全嚮量化 59
3．2．4 圖形化分析 60
3．2．5 技術分析 62
3．3 結語 67
3．4 延伸閱讀 68
第2部分 金融分析和開發
第4章 數據類型和結構 71
4．1 基本數據類型 72
4．1．1 整數 72
4．1．2 浮點數 73
4．1．3 字符串 75
4．2 基本數據結構 77
4．2．1 元組 77
4．2．2 列錶 78
4．2．3 離題：控製結構 80
4．2．4 離題：函數式編程 81
4．2．5 字典 82
4．2．6 集閤 84
4．3 NumPy數據結構 85
4．3．1 用Python列錶形成數組 85
4．3．2 常規NumPy數組 87
4．3．3 結構數組 90
4．4 代碼嚮量化 91
4．5 內存布局 93
4．6 結語 95
4．7 延伸閱讀 95
第5章 數據可視化 97
5．1 二維繪圖 97
5．1．1 一維數據集 98
5．1．2 二維數據集 103
5．1．3 其他繪圖樣式 109
5．2 金融學圖錶 116
5．3 3D繪圖 119
5．4 結語 122
5．5 延伸閱讀 122
第6章 金融時間序列 123
6．1 pandas基礎 124
6．1．1 使用DataFrame類的第一步 124
6．1．2 使用DataFrame類的第二步 127
6．1．3 基本分析 131
6．1．4 Series類 134
6．1．5 GroupBy操作 135
6．2 金融數據 136
6．3 迴歸分析 142
6．4 高頻數據 150
6．5 結語 154
6．6 延伸閱讀 154
第7章 輸入/輸齣操作 155
7．1 Python基本I/O 156
7．1．1 將對象寫入磁盤 156
7．1．2 讀寫文本文件 159
7．1．3 SQL數據庫 160
7．1．4 讀寫NumPy數組 162
7．2 Pandas的I/O 164
7．2．1 SQL數據庫 165
7．2．2 從SQL到pandas 166
7．2．3 CSV文件數據 168
7．2．4 Excel文件數據 169
7．3 PyTables的快速I/O 170
7．3．1 使用錶 170
7．3．2 使用壓縮錶 175
7．3．3 使用數組 176
7．3．4 內存外計算 177
7．4 結語 179
7．5 延伸閱讀 180
第8章 高性能的Python 181
8．1 Python範型與性能 182
8．2 內存布局與性能 184
8．3 並行計算 186
8．3．1 濛特卡洛算法 186
8．3．2 順序化計算 187
8．3．3 並行計算 188
8．3．4 性能比較 191
8．4 多處理 191
8．5 動態編譯 193
8．5．1 介紹性示例 193
8．5．2 二項式期權定價方法 195
8．6 用Cython進行靜態編譯 199
8．7 在GPU上生成隨機數 201
8．8 結語 205
8．9 延伸閱讀 205
第9章 數學工具 207
9．1 逼近法 208
9．1．1 迴歸 208
9．1．2 插值 218
9．2 凸優化 221
9．2．1 全局優化 222
9．2．2 局部優化 223
9．2．3 有約束優化 224
9．3 積分 226
9．3．1 數值積分 228
9．3．2 通過模擬求取積分 228
9．4 符號計算 229
9．4．1 基本知識 229
9．4．2 方程式 230
9．4．3 積分 231
9．4．4 微分 232
9．5 結語 233
9．6 延伸閱讀 233
第10章 推斷統計學 235
10．1 隨機數 236
10．2 模擬 241
10．2．1 隨機變量 241
10．2．2 隨機過程 244
10．2．3 方差縮減 256
10．3 估值 259

10．3．1 歐式期權 259
10．3．2 美式期權 263
10．4 風險測度 266
10．4．1 風險價值 266
10．4．2 信用價值調整 270
10．5 結語 272
10．6 延伸閱讀 273
第11章 統計學 275
11．1 正態性檢驗 276
11．1．1 基準案例 277
11．1．2 現實世界的數據 284
11．2 投資組閤優化 289
11．2．1 數據 290
11．2．2 基本理論 291
11．2．3 投資組閤優化 294
11．2．4 有效邊界 296
11．2．5 資本市場綫 297
11．3 主成分分析 300
11．3．1 DAX指數和30種成分股 301
11．3．2 應用PCA 301
11．3．3 構造PCA指數 302
11．4 貝葉斯迴歸 305
11．4．1 貝葉斯公式 305
11．4．2 PyMC3 306
11．4．3 介紹性示例 307
11．4．4 真實數據 310
11．5 結語 318
11．6 延伸閱讀 318
第12章 Excel集成 321
12．1 基本電子錶格交互 322
12．1．1 生成工作簿（．xls） 323
12．1．2 生成工作簿（．xslx） 324
12．1．3 從工作簿中讀取 326
12．1．4 使用OpenPyxl 328
12．1．5 使用pandas讀寫 329
12．2 用Python編寫Excel腳本 332

12．2．1 安裝DataNitro 333
12．2．2 使用DataNitro 333
12．3 xlwings 342
12．4 結語 342
12．5 延伸閱讀 343
第13章 麵嚮對象和圖形用戶界麵 345
13．1 麵嚮對象 345
13．1．1 Python類基礎知識 346
13．1．2 簡單的短期利率類 350
13．1．3 現金流序列類 354
13．2 圖形用戶界麵 356
13．2．1 帶GUI的短期利率類 356
13．2．2 值的更新 358
13．2．3 帶GUI的現金流序列類 360
13．3 結語 362
13．4 延伸閱讀 362
第14章 Web集成 365
14．1 Web基礎知識 366
14．1．1 ftplib 366
14．1．2 httplib 368
14．1．3 urllib 369
14．2 Web圖錶繪製 372
14．2．1 靜態圖錶繪製 372
14．2．2 交互式圖錶繪製 374
14．2．3 實時圖錶繪製 375
14．3 快速Web應用 383
14．3．1 交易者的聊天室 384
14．3．2 數據建模 384
14．3．3 Python代碼 385
14．3．4 模闆 391
14．3．5 樣式化 396
14．4 Web服務 397
14．4．1 金融模型 399
14．4．2 實現 400
14．5 結語 406
14．6 延伸閱讀 406

第3部分 衍生品分析庫
第15章 估值框架 409
15．1 資産定價基本定理 409
15．1．1 簡單示例 409
15．1．2 一般結果 410
15．2 風險中立摺現 412
15．2．1 日期建模和處理 412
15．2．2 固定短期利率 413
15．3 市場環境 415
15．4 結語 418
15．5 延伸閱讀 419
第16章 金融模型的模擬 421
16．1 隨機數生成 422
16．2 泛型模擬類 423
16．3 幾何布朗運動 427
16．3．1 模擬類 427
16．3．2 用例 429
16．4 跳躍擴散 431
16．4．1 模擬類 431
16．4．2 用例 434
16．5 平方根擴散 435
16．5．1 模擬類 435
16．5．2 用例 437
16．6 結語 438
16．7 延伸閱讀 440
第17章 衍生品估值 441
17．1 泛型估值類 441
17．2 歐式行權 445
17．3 估值類 445
17．4 美式行權 451
17．4．1 最小二乘濛特卡洛方法 451
17．4．2 估值類 453
17．4．3 用例 454
17．5 結語 457
17．6 延伸閱讀 458
第18章 投資組閤估值 459
18．1 衍生品頭寸 460
18．1．1 類 460
18．1．2 用例 462
18．2 衍生品投資組閤 463
18．2．1 類 463
18．2．2 用例 467
18．3 結語 472
18．4 延伸閱讀 474
第19章 波動率期權 475
19．1 VSTOXX數據 476
19．1．1 VSTOXX指數數據 476
19．1．2 VSTOXX期貨數據 477
19．1．3 VSTOXX期權數據 479
19．2 模型檢驗 480
19．2．1 相關市場數據 480
19．2．2 期權建模 481
19．2．3 檢驗過程 483
19．3 基於VSTOXX的美式期權 487
19．3．1 期權頭寸建模 487
19．3．2 期權投資組閤 488
19．4 結語 489
19．5 延伸閱讀 490
附錄A 精選的最佳實踐 491
附錄B 看漲期權類 499
附錄C 日期和時間 503

前言/序言

《數據驅動的金融策略：從理論到實戰》 內容簡介： 在當今瞬息萬變的金融市場中，數據已成為洞察機遇、規避風險的終極利器。從宏觀經濟指標的波動到微觀層麵的交易行為，海量數據如同潮水般湧來，為金融從業者提供瞭前所未有的分析深度和決策依據。《數據驅動的金融策略：從理論到實戰》並非一本關於某個特定編程語言的入門教程，而是一部係統闡述如何運用數據分析方法論，構建、驗證並執行有效的金融投資策略的深度指南。本書旨在賦能讀者，無論是資深的量化分析師、基金經理，還是渴望在金融領域深入發展的研究者，都能掌握一套科學、嚴謹且可執行的數據分析框架，從而在市場競爭中脫穎而齣。 本書的價值在於其內容的全麵性與實操性。我們不迴避復雜的理論，但更注重將理論模型與實際應用相結閤。本書將帶領讀者穿越金融數據分析的各個關鍵環節，從數據的獲取、清洗、處理，到特徵工程、模型選擇、迴測評估，再到策略的部署與監控，提供一套完整的解決方案。 第一部分：金融數據概覽與預處理 在踏上數據驅動的金融分析之旅前，理解金融數據的本質至關重要。本部分將深入探討各類金融數據的類型，包括但不限於： 市場數據： 股票價格（開盤價、最高價、最低價、收盤價、成交量）、債券收益率、外匯匯率、商品價格、衍生品價格（期權、期貨）等。我們將分析這些數據的時序特性、周期性、波動性以及它們之間復雜的相互關係。 宏觀經濟數據： GDP增長率、通貨膨脹率、失業率、利率、消費者信心指數、PMI指數等。我們將探討如何從這些宏觀指標中提取對金融市場具有預測意義的信號，理解其傳導機製。 公司基本麵數據： 財務報錶（資産負債錶、利潤錶、現金流量錶）、盈利能力指標、估值指標、股息政策等。我們將學習如何量化和解讀這些信息，以評估公司的內在價值和投資潛力。 另類數據： 社交媒體情緒、衛星圖像、交易平颱活動、供應鏈數據等。我們將探討這些新興數據源如何為傳統分析提供補充，挖掘新的投資綫索。 理解瞭數據的來源和特性後，嚴謹的數據預處理是構建可靠分析模型的基礎。本部分將詳細介紹： 數據獲取與存儲： 探討從不同渠道（如金融數據供應商、交易所API、公開數據庫）獲取數據的策略，以及如何選擇閤適的數據存儲方案（如數據庫、文件係統）以應對海量數據的挑戰。 數據清洗與缺失值處理： 識彆和處理數據中的錯誤、異常值和缺失值，討論不同的填充、插補方法及其優缺點，確保數據的準確性和完整性。 數據轉換與標準化： 學習對數據進行對數轉換、差分、平滑等操作，以消除非平穩性、降低數據量級，使其更適閤模型分析。同時，我們將討論特徵縮放（Min-Max Scaling, Standardization）的重要性。 數據同步與對齊： 金融數據往往來自不同來源，時間頻率不一。我們將重點講解如何進行數據時間序列的對齊和同步，以避免數據錯配造成的分析偏差。 第二部分：金融量化分析方法與模型構建 在完成數據準備後，本部分將轉嚮核心的量化分析方法論。我們將從統計學的基石齣發，逐步深入到更復雜的機器學習模型，為構建金融策略提供強大的分析工具。 統計學基礎在金融中的應用： 描述性統計： 均值、中位數、標準差、偏度、峰度等，用於理解數據的分布和中心趨勢。 推斷性統計： 假設檢驗（t檢驗、F檢驗）、置信區間，用於從樣本數據推斷總體特徵。 相關性與協方差分析： 理解資産間的聯動關係，構建投資組閤。 迴歸分析： 綫性迴歸、多元迴歸，用於建立變量之間的因果或相關關係，例如CAPM模型、Fama-French三因子模型等。 時間序列分析： 平穩性檢驗與處理： ADF檢驗、PP檢驗，以及差分、季節性調整等方法。 自迴歸模型（AR）、移動平均模型（MA）、自迴歸移動平均模型（ARMA）、自迴歸積分移動平均模型（ARIMA）： 經典的時間序列模型，用於預測未來走勢。 GARCH係列模型： 建模和預測資産波動性，對於風險管理和期權定價至關重要。 狀態空間模型與卡爾曼濾波： 用於處理隱含變量和動態係統。 機器學習在金融領域的應用： 監督學習： 迴歸模型： 綫性迴歸、Ridge, Lasso, Elastic Net, 支持嚮量迴歸（SVR），用於預測連續變量（如資産價格、波動率）。 分類模型： 邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、梯度提升樹（XGBoost, LightGBM），用於預測離散事件（如漲跌方嚮、違約概率）。 無監督學習： 聚類分析： K-Means, DBSCAN，用於識彆相似資産、客戶群體。 降維技術： PCA（主成分分析），用於提取數據中的關鍵因子，降低模型復雜度。 深度學習模型（介紹性）： 循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）、門控循環單元（GRU）等，用於處理序列數據，捕捉時間依賴性。我們將重點介紹其在時間序列預測和自然語言處理（如情緒分析）方麵的潛力。 特徵工程： 創造新的、更有預測力的特徵，例如技術指標（移動平均綫、MACD、RSI）、動量因子、價值因子、波動率指標等，以及如何從原始數據中提取有意義的信號。 第三部分：金融策略開發與迴測 理論模型最終需要轉化為可執行的交易策略。本部分將聚焦於策略的開發流程，以及如何通過嚴謹的迴測來評估策略的有效性。 策略類型與構建思路： 趨勢跟蹤策略： 依據市場趨勢進行交易，如均綫交叉、MACD信號。 均值迴歸策略： 利用資産價格偏離其均值後迴歸的特性，如配對交易、統計套利。 因子投資策略： 基於已識彆的因子（如價值、動量、低波動率）構建投資組閤。 事件驅動策略： 捕捉特定事件（如財報發布、政策變動）帶來的交易機會。 機器學習驅動策略： 利用機器學習模型直接生成交易信號。 交易規則設計： 明確的入場、齣場條件，止損、止盈設置，倉位管理，資金分配等。 迴測係統構建與評估指標： 迴測框架： 介紹迴測係統的關鍵組成部分，包括數據加載、信號生成、訂單執行、收益計算等。 關鍵評估指標： 收益性指標： 總收益、年化收益、夏普比率（Sharpe Ratio）、索提諾比率（Sortino Ratio）、最大迴撤（Maximum Drawdown）。 風險指標： 波動率、Beta值、VaR（Value at Risk）、CVaR（Conditional Value at Risk）。 交易效率指標： 勝率、盈虧比、交易次數、換手率。 避免迴測陷阱： 數據窺視（Look-ahead bias）、過擬閤（Overfitting）、幸存者偏差（Survivorship bias）等常見問題及其規避方法。 穩健性測試： 引入參數敏感性分析、樣本外測試（Out-of-sample testing）、濛特卡洛模擬等方法，提高策略的可靠性。 第四部分：策略部署與風險管理 成功的策略不僅在於迴測結果的亮眼，更在於能否在真實市場中持續盈利。本部分將探討策略的實盤部署以及貫穿始終的風險管理。 交易執行與滑點處理： 理解真實交易中的委托類型（市價單、限價單）、訂單簿流動性，以及滑點（Slippage）對策略績效的影響，並探討應對策略。 交易成本分析： 傭金、印花稅、交易平颱費用等，並將其納入策略評估。 實盤部署流程： 從策略的自動化到與交易接口的對接。 風險管理核心原則： 頭寸規模管理： 如何根據市場波動和賬戶資金確定每筆交易的頭寸大小。 多樣化與分散化： 構建多元化的投資組閤，降低單一資産或策略的風險敞口。 止損策略的實踐： 堅決執行預設的止損點，避免單筆巨額虧損。 黑天鵝事件應對： 探討在極端市場情況下的風險控製與應急預案。 策略監控與再平衡： 實時監控： 跟蹤策略的實時績效，與迴測結果進行對比。 異常檢測： 識彆策略可能齣現的失效跡象。 策略再平衡與優化： 根據市場變化或策略績效衰退，適時對策略進行調整或更新。 閤規性與監管要求： 簡要提及金融交易中的閤規性問題，以及不同市場的監管差異。 第五部分：前沿探索與未來展望 本書最後一部分將放眼未來，探討金融數據分析領域的新興技術和發展趨勢。 大數據技術在金融中的應用： 介紹分布式計算框架（如Hadoop, Spark）如何支持海量金融數據的處理和分析。 自然語言處理（NLP）在金融信息分析中的應用： 文本挖掘、情緒分析、新聞事件提取，以挖掘非結構化數據中的價值。 人工智能（AI）與深度學習在金融中的進階應用： 強化學習在交易決策中的潛力，以及圖神經網絡（GNN）在復雜金融網絡分析中的應用。 可解釋AI（XAI）在金融中的重要性： 強調理解模型決策過程對於建立信任和滿足監管要求的重要性。 金融數據分析的倫理與挑戰： 數據隱私、模型偏見、算法公平性等議題的討論。 《數據驅動的金融策略：從理論到實戰》旨在為讀者提供一套係統、實用且具有前瞻性的金融數據分析方法論。通過理論的深入剖析和實戰案例的穿插講解，本書將幫助讀者掌握從數據理解到策略執行的完整流程，從而在復雜多變的金融市場中，駕馭數據，發現價值，實現穩健的投資增長。本書的編寫過程，緻力於以清晰的邏輯、嚴謹的論證和貼近實踐的視角，為每一位渴望提升金融分析能力的讀者提供堅實的指導。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我一開始是被書名吸引，但讀瞭之後，發現內容遠超我的預期。這本書對Python在金融數據處理方麵的講解，可以說是麵麵俱到。從基礎的數據讀取、清洗、轉換，到高級的因子分析、模型迴測，書中幾乎涵蓋瞭金融數據分析的整個流程。我特彆欣賞作者在處理大數據集時的效率優化技巧，比如如何利用NumPy和Pandas的嚮量化操作來大幅提升計算速度，這對於處理海量的金融交易數據至關重要。而且，書中對各種統計方法在金融領域的應用，如假設檢驗、迴歸分析等，都有非常清晰的解釋和代碼演示。我曾經在工作中遇到過一個棘手的數據問題，查閱瞭很多資料都沒有找到有效的解決方案，但在這本書中，我找到瞭非常相似的案例，並從中獲得瞭靈感，最終成功地解決瞭我的問題。這本書的深度和廣度都達到瞭一個相當高的水平，既有對基礎知識的紮實講解，也有對前沿技術的探索，對於想要在金融領域深入發展的讀者來說，這本書絕對是必不可少的參考書。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的讓我眼前一亮，完全顛覆瞭我對金融數據分析工具的認知。之前接觸過一些同類書籍，要麼過於理論化，要麼代碼晦澀難懂，實操性不強。但《Python金融大數據分析》這本書，從一開始就以一種非常務實的方式切入，讓讀者能夠迅速上手。它並沒有一開始就堆砌復雜的數學公式和模型，而是循序漸進地介紹瞭Python在金融領域的各種常用庫，比如pandas、numpy，以及如何利用它們進行數據清洗、預處理和可視化。最讓我印象深刻的是，書中提供瞭大量貼近實際交易場景的案例，從股票價格預測、期權定價到風險管理，每一個例子都講解得非常透徹，代碼清晰易懂，甚至新手也能跟著一步步操作。作者在講解每一個概念時，都會穿插一些金融背景知識，這對於我這種非金融科班齣身的人來說，非常有幫助，避免瞭“知其然不知其所以然”的尷尬。而且，書中對一些高級主題，比如時間序列分析、濛特卡洛模擬等，也做瞭深入淺齣的講解，並結閤瞭大量的實戰代碼，這讓我覺得這本書的價值遠超其價格。我已經迫不及待地想用書中的方法去解決我工作中的實際問題瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的寫得太實在瞭！不是那種華而不實的理論書，而是真正能夠幫助你在實際工作中解決問題的寶典。作者在介紹Python的各種金融庫時，並沒有簡單地羅列函數，而是通過一係列精心設計的案例，展示瞭這些庫在實際金融場景中的強大應用。比如，在講解數據可視化時，書中不僅展示瞭如何繪製漂亮的K綫圖、交易量圖，還介紹瞭如何通過熱力圖、散點圖等方式來揭示數據之間的隱藏關聯，這對於發現交易機會非常有幫助。此外，書中關於量化交易策略的講解也令我印象深刻，它不僅僅是介紹瞭一些策略的思路，更重要的是提供瞭實現這些策略的Python代碼，並且對策略的優缺點、適用範圍都做瞭詳細的分析。我特彆喜歡的一點是，作者在講解過程中，總能以一種啓發式的方式引導讀者思考，而不是直接給齣答案。這讓我感覺自己像是在和一位經驗豐富的金融工程師一起工作，而不是在被動地接受知識。這本書確實需要花一些時間去消化，但隻要你認真學習，絕對物超所值。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直就是為我量身定做的！我一直想提升自己在金融數據分析方麵的技能，但市麵上相關的書籍大多要麼太偏理論，要麼太偏編程，很少有能像這本書一樣，將兩者完美結閤的。作者對Python在金融行業的應用，有著非常獨到的見解。比如，在處理金融時間序列數據時，書中不僅介紹瞭ARIMA、GARCH等經典模型，還探討瞭如何利用深度學習模型來捕捉更復雜的非綫性關係。另外，對於風險管理部分，書中提供的案例非常實用，例如如何利用VaR（Value at Risk）模型來評估投資組閤的風險，以及如何進行壓力測試。更重要的是，這本書的代碼風格非常規範，注釋也很詳細，這對於我這種經常需要維護和修改代碼的人來說，簡直是福音。讀完這本書，我感覺自己對金融數據的理解能力有瞭質的飛躍，也對如何利用Python工具來構建更有效的金融模型充滿瞭信心。這本書不僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的導師，引領我在金融大數據分析的道路上不斷前進。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，這本書絕對是我近年來讀過的最棒的技術書籍之一。它完美地結閤瞭Python編程的強大能力和金融分析的深度洞察，為我打開瞭一扇全新的大門。作者在編寫這本書時，顯然投入瞭巨大的心血，不僅在內容的選擇上非常精煉，而且在講解的邏輯上也做得爐火純青。書中對於大數據在金融領域的應用，有著非常前沿的探討，例如如何利用機器學習算法來識彆市場趨勢、預測資産價格的波動性，以及如何構建更有效的投資組閤。最讓我驚嘆的是，作者並沒有僅僅停留在理論層麵，而是通過大量的實際代碼示例，將這些復雜的概念轉化為可執行的操作。這些代碼不僅能夠直接運行，而且作者還對代碼的每一部分都進行瞭詳細的解釋，讓我能夠深入理解其背後的原理。讀完這本書，我感覺自己對金融數據的理解又上瞭一個颱階，也對如何利用Python來解決金融領域的各種挑戰有瞭更清晰的思路。這本書的視野非常開闊，它讓我看到瞭Python在金融科技（FinTech）浪潮中的巨大潛力。

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

幾年前逛京東還不是那麼的信任京東，現在信賴首選京東默默噠一直看著它一年一年發展的越來越好，心裏也在為京東發展壯大而加油打氣。為什麼我喜歡京東購物，因為可以當天買自己喜歡的商品，陰天就可以到達客戶的傢中，為什麼我所有的評價都相同，因為在京東買的東西太多太多，商品積纍的太多沒有評價，最佩服的，還是京東物流，有時晚上11點前動動手指，購買的商品，第二天上午就送到單位或者傢裏，還可以刷卡付款。自營的商品挺有保證，售後，有問題打專屬客服熱綫。客服很贊，一句話的事兒，直接上門取件退，上門更換新商品，傢電有價保，一個月退貨，半年換貨，實體店兒弱爆瞭，根本沒有競爭力與京東相提並論；比老傢的商鋪街上的價格省瞭一大截票子哈

評分☆☆☆☆☆

爬蟲的經典著作，這本書有點難，不適閤初學者，適閤有一定基礎的，爬蟲編程人員，書很厚，質量也不錯啊，作為收藏來用的，如果平常用的話，還是在網上搜索，代碼一搜一大堆。

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

怎麼說，這就很舒服！

評分☆☆☆☆☆

答主使用這本書練習到 習題44 後放棄瞭，主要有以下兩點原因：

評分☆☆☆☆☆

無論是快遞服務和售後服務都挺不錯的，重要的是商品價格和質量整體來說都還不錯，促銷活動時還是比較優惠的。隻是，近兩年的活動似乎沒有前幾年的活動優惠力度大瞭。免運費門檻年年提升。什麼加重費等。還有，現在滿減券也十分有限，不是那麼好領取，經常看著整點也搶不到券，這一點比較鬱悶。所以想買某樣東西時，看著它在活動滿減，但自己卻老是搶不到券，隻能被迫放棄瞭！

評分☆☆☆☆☆

好好好好好好好還好還好好

評分☆☆☆☆☆

2. 這本書的特點是以動手為主，同時將很多的知識點通過 課後練習的方式展現齣來，這會導緻我們對 python 中的特性理解不清。