Python pentru finanțe

Recenzii ale cititorilor

Cartea oferă o introducere în finanțe folosind Python, cu capitole specifice considerate deosebit de utile. Cu toate acestea, a primit critici pentru scrierea slabă, exemple de codificare ineficiente și lipsa de utilitate practică.

O introducere excelentă în Finanțe folosind Python. Capitolele 10 și 12 sunt deosebit de utile ca material suplimentar pentru Opțiuni, Futures și alte instrumente derivate ale lui Hull.

Slab scris; se simte ca note de clasă mai degrabă decât un produs de sine stătător. Multe exemple de cod nu funcționează sau necesită ajustări excesive. Nerecomandat din cauza conținutului ineficient.

(pe baza a 5 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Python for Finance

Conținutul cărții:

Învățați și implementați diverse concepte financiare cantitative utilizând bibliotecile Python populare

Caracteristici principale:

⬤ Înțelegeți elementele fundamentale ale structurilor de date Python și lucrați cu date de serii de timp.

⬤ Implementați concepte cheie în finanțele cantitative folosind biblioteci Python populare, cum ar fi NumPy, SciPy și matplotlib.

⬤ Un tutorial pas cu pas ambalat cu multe programe Python care vă vor ajuta să învățați cum să aplicați Python la finanțe.

Descrierea cărții:

Această carte folosește Python ca instrument de calcul. Deoarece Python este gratuit, orice școală sau.

Organizație îl poate descărca și utiliza.

Această carte este organizată în funcție de diverse subiecte financiare. Cu alte cuvinte, prima ediție se concentrează mai mult pe Python, în timp ce a doua ediție încearcă cu adevărat să aplice Python la finanțe.

Cartea începe prin explicarea subiectelor legate exclusiv de Python. Apoi ne ocupăm de părțile critice ale Python, explicând concepte precum valoarea în timp a evaluărilor acțiunilor și obligațiunilor, modelul de evaluare a activelor de capital, modele multifactoriale, analiza seriilor de timp, teoria portofoliului,.

Opțiuni și contracte futures.

Această carte ne va ajuta să învățăm sau să revizuim elementele de bază ale finanțelor cantitative și să aplicăm Python pentru a rezolva diverse probleme, cum ar fi estimarea riscului de piață al IBM,.

Executarea unui model Fama-French cu 3 factori, 5 factori sau Fama-French-Carhart cu 4 factori, estimarea VaR a unui portofoliu cu 5 acțiuni, estimarea portofoliului optim și construirea frontierei eficiente pentru un portofoliu cu 20 de acțiuni cu acțiuni din lumea reală și cu simularea Monte Carlo. Ulterior, vom învăța, de asemenea, cum să reproducem celebrul model de opțiuni Black-Scholes-Merton și cum să evaluăm opțiunile exotice, cum ar fi opțiunea call cu preț mediu.

Ce veți învăța:

⬤ Făceți cunoștință cu Python în primele două capitole.

⬤ Rulați modelele CAPM, Fama-French cu 3 factori și Fama-French-Carhart cu 4 factori.

⬤ Învățați cum să stabiliți prețul unei opțiuni call, put și al mai multor opțiuni exotice.

⬤ Înțelegeți simularea Monte Carlo, cum să scrieți un program Python pentru a reproduce modelul de opțiuni Black-Scholes-Merton și cum să stabiliți prețul câtorva opțiuni exotice.

⬤ Înțelegerea conceptului de volatilitate și a modului de testare a ipotezei conform căreia volatilitatea se modifică de-a lungul anilor.

⬤ Înțelegeți procesele ARCH și GARCH și cum să scrieți programele Python aferente.

Pentru cine este această carte:

Această carte presupune că cititorul are unele cunoștințe de bază legate de Python. Cu toate acestea, el/ea nu are cunoștințe de finanțe cantitative. În plus, el/ea nu are cunoștințe despre datele financiare.