Recenzii ale cititorilor
Rezumat:Cartea oferă perspective practice în utilizarea C# pentru finanțe cantitative, în special cu WPF și QuantLib. Deși are cod sursă și exemple utile, sunt semnalate preocupări cu privire la profunzimea, costul și relevanța tehnologiei WPF.
Avantaje:Exemple practice bune, cod sursă util, una dintre puținele cărți despre quanti scrise în C#, interfață WPF atrăgătoare, explicații matematice suficiente pentru înțelegerea implementării.
Dezavantaje:Preț mai ridicat, posibila lipsă de material cuprinzător, numărul tot mai mic de locuri de muncă pentru dezvoltatorii Quant, tehnologia WPF considerată depășită.
(pe baza a 3 recenzii ale cititorilor)
Titlul original:
Practical C# and WPF for Financial Markets: Advanced C#, WPF, and MVVM Programming for Quant Developers/Analysts and Individual Traders
Conținutul cărții:
Practical C# and WPF for Financial Markets oferă o explicație completă a programării.NET în finanțele cantitative. Aceasta demonstrează cum să se implementeze modele quant și strategii de tranzacționare backtest. Acordă o atenție deosebită creării de aplicații de afaceri și biblioteci C# reutilizabile care pot fi utilizate direct pentru a rezolva probleme reale din finanțele cantitative. Cartea conține:
- Prezentare generală a C#, a programării WPF, a legării datelor și a modelului MVVM, care este necesar pentru a crea aplicații financiare.NET compatibile cu MVVM.
- Abordări pas cu pas pentru a crea o varietate de grafice 2D/3D, grafice de acțiuni și indicatori tehnici compatibile MVVM, utilizând propriul meu pachet de grafice și controlul Microsoft chart.
- Introducere în recuperarea gratuită a datelor de pe piață din surse de date online utilizând interfețe.NET. Aceste date includ EOD, intraday în timp real, rata dobânzii, cursul de schimb valutar și date privind lanțul de opțiuni.
- Proceduri detaliate de stabilire a prețului opțiunilor pe acțiuni și a instrumentelor cu venit fix, inclusiv opțiuni europene/americane/bariere, obligațiuni și CDS, precum și discuții pe teme conexe, cum ar fi fluxurile de numerar, structurile termenelor, curbele de randament, factorii de actualizare și obligațiunile cu cupon zero.
- Introducere în analiza liniară, analiza seriilor temporale și învățarea automată în finanțe, care acoperă regresia liniară, PCA, SVM și rețelele neuronale.
- Descrieri aprofundate ale elaborării strategiilor de tranzacționare și backtesting, inclusiv strategii pentru tranzacționarea unei singure acțiuni, tranzacționarea perechilor de acțiuni și tranzacționarea portofoliilor cu mai multe active.
