
Python for Finance: Mastering Data-Driven Finance
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Beschreibung
"Python for Finance: Mastering Data-Driven Finance" von Yves J. Hilpisch ist ein umfassendes Werk, das sich mit der Anwendung von Python in der Finanzwelt beschäftigt. Das Buch richtet sich an Finanzprofis und Programmierer, die ihre Kenntnisse in der Datenanalyse und -verarbeitung vertiefen möchten. Es beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen von Python und dessen Bibliotheken, die für die Finanzanalyse relevant sind, wie NumPy, pandas, und matplotlib. Anschließend behandelt es fortgeschrittene Themen wie Zeitreihenanalyse, stochastische Prozesse und Monte-Carlo-Simulationen. Der Autor erklärt auch den Einsatz von maschinellem Lernen zur Vorhersage von Finanzmärkten. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Implementierung quantitativer Algorithmen für das Risikomanagement und die Portfolio-Optimierung. Durch praxisnahe Beispiele und Fallstudien wird veranschaulicht, wie Python genutzt werden kann, um datengetriebene Entscheidungen im Finanzbereich zu treffen. Insgesamt bietet das Buch eine detaillierte Anleitung zur Nutzung von Python für moderne finanzielle Herausforderungen und vermittelt sowohl theoretisches Wissen als auch praktische Fähigkeiten zur Lösung komplexer Probleme im Bereich der Finanzen.
Produktdetails

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Über den Autor
Dr. Yves J. Hilpisch is founder and managing partner of The Python Quants (http://tpq.io), a group that focuses on the use of open source technologies for financial data science, algorithmic trading and computational finance. He is the author of the books Python for Finance (O'Reilly, 2014), Derivatives Analytics with Python (Wiley, 2015) and Listed Volatility and Variance Derivatives (Wiley, 2017). Yves lectures on computational finance at the CQF Program (http://cqf.com), on data science at htw saar University of Applied Sciences (http://htwsaar.de), and is the director for the online training program leading to the first Python for Finance University Certificate (awarded by htw saar).
- hardcover
- 336 Seiten
- Erschienen 2021
- Wiley
- Kartoniert
- 418 Seiten
- Erschienen 2008
- Wiley-Blackwell
- Gebunden
- 1144 Seiten
- Erschienen 2014
- The MIT Press
- Kartoniert
- 310 Seiten
- Erschienen 2018
- O'Reilly Media
- Kartoniert -
- Erschienen 1970
- Cambridge University Press
- Kartoniert
- 198 Seiten
- Erschienen 2015
- De Gruyter Oldenbourg
- Kartoniert
- 295 Seiten
- Erschienen 2014
- Apress