Python pentru finanțe: Mastering Data-Driven Finance

Recenzii ale cititorilor

Cartea servește drept o introducere excelentă în utilizarea Python pentru aplicații financiare, acoperind totul, de la instalare la manipularea datelor, strategii de tranzacționare și analiza riscurilor. Deși este foarte recomandată pentru începători, are unele limitări în ceea ce privește conținutul actualizat și dependența de API-uri de date costisitoare.

⬤ Conținut bine structurat și explicat, excelent pentru începători
⬤ acoperă o gamă largă de subiecte legate de Python în finanțe
⬤ exemple practice folosind date financiare reale
⬤ software compatibil și instrumente open-source
⬤ oferă un punct de plecare pentru analiza datelor de bază în finanțe.

⬤ O parte din conținut este depășit și necesită acces la API-uri costisitoare pentru funcționalitate completă, ceea ce îl face mai puțin accesibil pentru utilizatorii individuali
⬤ îi lipsește profunzimea în teoria finanțelor
⬤ porțiuni din cod pot să nu funcționeze conform așteptărilor, ducând la frustrare
⬤ nu se adresează utilizatorilor avansați sau celor care stăpânesc pe deplin Python sau finanțele.

(pe baza a 43 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Python for Finance: Mastering Data-Driven Finance

Conținutul cărții:

Industria financiară a adoptat recent Python într-un ritm extraordinar, unele dintre cele mai mari bănci de investiții și fonduri de hedging folosindu-l pentru a construi sisteme de bază de tranzacționare și de gestionare a riscurilor.

Actualizată pentru Python 3, cea de-a doua ediție a acestei cărți practice vă ajută să începeți să vă familiarizați cu acest limbaj, ghidând dezvoltatorii și analiștii cantitativi prin bibliotecile și instrumentele Python pentru crearea de aplicații financiare și analize financiare interactive. Folosind exemple practice pe tot parcursul cărții, autorul Yves Hilpisch vă arată, de asemenea, cum să dezvoltați un cadru complet pentru analiza instrumentelor derivate și a riscurilor bazate pe simularea Monte Carlo, pe baza unui studiu de caz amplu și realist.

O mare parte a cărții utilizează IPython Notebooks interactive.