MATLAB與金融實驗 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:

作者:張驊月

出品人:

頁數:367

译者:

出版時間:2008-12

價格:40.00元

裝幀:

isbn號碼:9787509509678

叢書系列:

圖書標籤:

• Matlab
• 金融
• 編程
• 對衝係統
• finance
• cs
• MATLAB
• MATLAB
• 金融工程
• 金融建模
• 量化交易
• 金融實驗
• 數學建模
• 算法交易
• 投資分析
• 風險管理
• 時間序列分析

《Python數據分析與實戰》 本書深入淺齣地介紹瞭使用Python進行數據分析的常用技術和方法。全書共分為三個部分，共計十三章，循序漸進地引導讀者掌握從數據獲取、清洗、處理到可視化分析的全過程。 第一部分：Python數據分析基礎 本部分為讀者打下堅實的數據分析基礎，重點講解Python中用於數據分析的核心庫。 第一章：Python數據分析環境搭建與初步探索 詳細介紹Anaconda的安裝與配置，以及Jupyter Notebook的使用技巧，為後續學習提供便捷的操作環境。 介紹Python基礎語法迴顧，包括數據類型、控製流、函數等，幫助讀者快速進入數據分析的語境。 初步接觸NumPy庫，學習其數組（ndarray）的創建、操作、索引和切片，以及常用的數學函數，為後續處理結構化數據奠定基礎。 第二章：Pandas數據處理與分析核心 深入講解Pandas的核心數據結構：Series和DataFrame。詳細闡述它們的創建、訪問、索引、切片、閤並、連接等操作。 重點講解數據清洗的常用方法，包括缺失值處理（填充、刪除）、重復值處理、數據類型轉換、異常值檢測與處理等，這是保證數據質量的關鍵步驟。 介紹數據分組與聚閤（groupby）功能，學習如何根據不同維度對數據進行分組，並應用聚閤函數（如sum, mean, count, max, min）進行統計分析。 講解時間序列數據的處理，包括日期和時間對象的創建、索引、重采樣、滑動窗口等，為金融、經濟等領域的數據分析提供有力支持。 第三章：Matplotlib與Seaborn數據可視化 學習Matplotlib庫，掌握繪製各種基本圖錶的方法，如摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖等。 講解圖錶的定製化，包括標題、坐標軸標簽、圖例、顔色、綫型等的設置，以及子圖的創建和布局。 引入Seaborn庫，利用其更高級的接口繪製更美觀、信息量更大的統計圖錶，如熱力圖、箱綫圖、小提琴圖、分布圖等。 強調可視化在探索性數據分析（EDA）中的重要性，如何通過圖錶發現數據模式、趨勢和關聯性。 第二部分：Python數據分析實戰案例 本部分將理論知識與實際應用相結閤，通過一係列典型的案例，展示Python在不同數據分析場景下的強大能力。 第四章：電商用戶行為數據分析 以一份模擬的電商用戶行為日誌數據為例，進行數據讀取、清洗和預處理。 分析用戶活躍度、用戶轉化漏鬥、用戶生命周期價值（LTV）等關鍵指標。 繪製用戶行為路徑圖、用戶畫像等，為運營和市場推廣提供數據支持。 第五章：社交媒體文本情感分析 介紹文本數據預處理技術，包括分詞、去除停用詞、詞性標注、詞形還原等。 使用NLTK或spaCy等庫進行自然語言處理。 學習構建詞袋模型（Bag-of-Words）或TF-IDF模型。 應用機器學習模型（如樸素貝葉斯、支持嚮量機）進行文本分類，實現情感傾嚮的判斷（正麵/負麵/中性）。 通過詞雲圖等可視化方式展示文本分析結果。 第六章：市場營銷活動效果評估 分析市場營銷活動相關數據，包括廣告投放、促銷活動、用戶反饋等。 使用A/B測試原理，評估不同營銷策略的效果。 計算關鍵營銷指標，如ROI（投資迴報率）、CPA（每次轉化成本）、CAC（客戶獲取成本）等。 通過圖錶展示活動效果對比，為未來營銷策略優化提供建議。 第七章：金融時間序列數據分析入門 介紹金融數據獲取渠道（如雅虎財經API、Quandl等）。 分析股票價格、交易量等時間序列數據，包括趨勢分析、周期性分析。 計算常用的金融指標，如移動平均綫（MA）、相對強弱指數（RSI）等。 使用Pandas進行時間序列重采樣和滑動窗口計算。 初步探討股票價格預測的簡單方法。 第八章：客戶流失預測模型構建 以客戶數據為例，定義客戶流失的特徵和目標變量。 進行特徵工程，提取與客戶流失相關的變量，如消費頻率、服務使用時長、投訴次數等。 應用邏輯迴歸、決策樹、隨機森林等分類算法構建預測模型。 評估模型性能，如準確率、召迴率、F1分數、AUC等。 解釋模型結果，找齣導緻客戶流失的關鍵因素。 第三部分：Python數據分析進階與應用 本部分將進一步拓展Python數據分析的應用範圍，介紹更高級的技術和更復雜的場景。 第九章：數據挖掘基礎與關聯規則 介紹數據挖掘的基本流程和常用算法。 重點講解Apriori算法，用於發現項集之間的關聯規則（如購物籃分析）。 應用Python實現關聯規則的挖掘和評估。 第十章：聚類分析與用戶分群 介紹K-Means、DBSCAN等常用的聚類算法。 學習如何選擇閤適的聚類數量（如使用肘部法則、輪廓係數）。 對客戶數據進行聚類，實現用戶畫像和用戶細分。 通過可視化展示聚類結果。 第十一章：數據可視化高級技巧與交互式圖錶 學習使用Plotly、Bokeh等庫創建交互式圖錶，如縮放、平移、懸停顯示信息等。 介紹地理信息可視化，如繪製地圖和地理熱力圖。 構建儀錶盤（Dashboard），整閤多個可視化圖錶，提供更全麵的數據視圖。 第十二章：大數據處理初步 簡要介紹大數據概念和常用工具（如Hadoop、Spark）。 介紹如何使用Pandas與Dask庫進行並行計算，處理超齣內存容量的數據集。 演示使用Pandas讀取和處理部分大文件（如CSV、Parquet）。 第十三章：Python數據分析項目實戰總結與展望 迴顧本書講解的核心技術和方法。 提供一個綜閤性項目案例，整閤前麵章節的知識點，完成從數據獲取到結果展示的完整流程。 探討Python在數據科學領域的未來發展趨勢，鼓勵讀者持續學習和探索。 本書旨在為讀者提供一個全麵、實用的Python數據分析學習路徑，通過理論講解、代碼示例和案例分析，幫助讀者掌握利用Python解決實際數據問題的能力，從而在科研、工作和個人項目中遊刃有餘。

評分☆☆☆☆☆

很实用的一本书，对金融研究方面有帮助 而且不深 不至于经济类学生读起来过难 伴随了我本科毕业论文的一本书

評分☆☆☆☆☆

很实用的一本书，对金融研究方面有帮助 而且不深 不至于经济类学生读起来过难 伴随了我本科毕业论文的一本书

評分☆☆☆☆☆

很实用的一本书，对金融研究方面有帮助 而且不深 不至于经济类学生读起来过难 伴随了我本科毕业论文的一本书

評分☆☆☆☆☆

很实用的一本书，对金融研究方面有帮助 而且不深 不至于经济类学生读起来过难 伴随了我本科毕业论文的一本书

評分☆☆☆☆☆

很实用的一本书，对金融研究方面有帮助 而且不深 不至于经济类学生读起来过难 伴随了我本科毕业论文的一本书

评分☆☆☆☆☆

這本書無疑是近年來金融計算領域的一股清流。我過去嘗試過好幾本類似的入門書籍，但總感覺它們要麼太偏重於某一個特定的軟件平颱，限製瞭讀者的通用能力；要麼就是對金融經濟學的背景假設交代不清，導緻實踐結果與理論預期産生巨大偏差。而這本教材則顯得格外平衡和成熟。它提供的算法實現是高度模塊化的，鼓勵讀者去理解每一步操作背後的經濟含義，而不是簡單地復製粘貼代碼。比如，它對波動率微笑和期限結構的處理，引入瞭多種插值和平滑技術，並詳盡比較瞭它們的優劣，這種對比分析對於提升讀者的判斷力至關重要。讀完後，我最大的收獲是建立瞭一種“模型選擇的審慎態度”——認識到沒有絕對完美的模型，隻有在特定市場環境下最閤適的工具。這本書，更像是陪伴我職業生涯成長的技術夥伴。

评分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度，讓我感到非常震撼。它不僅僅停留在介紹幾種主流的金融模型上，更重要的是，它教會瞭讀者如何“思考”金融問題。我特彆喜歡其中關於迴溯測試有效性和穩健性分析的部分。很多書籍在展示策略效果時往往隻給齣理想化的結果，但這本書卻毫不避諱地討論瞭過擬閤的風險、數據清洗的必要性以及如何構建對抗性測試集。這種近乎“反嚮教學”的誠實態度，非常難得。書中的章節組織結構清晰，就像一張精心繪製的金融工程地圖，引導讀者從基礎概念一路探索到高級應用。我甚至開始把書裏的某些章節作為我日常工作流程的參考標準。它所傳授的不僅僅是知識點，更是一種嚴謹、批判性的研究方法論，這是任何金融從業者都夢寐以求的核心競爭力。

评分☆☆☆☆☆

這套書簡直是金融學習者的福音，特彆是對於那些希望在量化交易和風險管理領域深耕的人來說。作者在深入淺齣地講解復雜金融模型的同時，巧妙地融入瞭大量的實際案例，讓抽象的數學概念變得觸手可及。我印象最深的是關於期權定價那一章，它不像教科書那樣乾巴巴地羅列公式，而是通過一個生動的故事背景，引導讀者一步步推導齣布萊剋-斯科爾斯模型的精髓。書中的代碼實現部分也做得非常紮實，既考慮瞭理論的嚴謹性，又兼顧瞭實際操作的可行性，對於初學者來說，這簡直是一本“保姆級”的指南，可以避免走很多彎路。閱讀體驗非常流暢，語言風格詼諧又不失專業，讓人感覺像是在和一個經驗豐富的導師對話。唯一略感遺憾的是，在某些高頻交易策略的探討上，篇幅可以再增加一些，畢竟這是當前金融市場最熱門的前沿領域之一。總而言之，這是一本兼具理論深度和實踐廣度的優秀著作，強烈推薦給所有對現代金融工程感興趣的讀者。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我一開始對這類技術性很強的書籍抱有很高的期望，但同時也擔心它會不會變成一本“華而不實”的擺設。幸運的是，這本書完全超齣瞭我的預期。它的敘事節奏把握得非常好，不會讓人感到壓抑或疲憊。作者似乎深諳讀者的學習麯綫，總能在關鍵轉摺點提供及時的“拐杖”。例如，在講解濛特卡洛模擬在衍生品定價中的應用時，它並沒有直接給齣復雜的積分形式，而是先用最直觀的隨機遊走概念來建立直覺，然後再逐步過渡到數值計算的實現。這種循序漸進的方式，讓復雜的計算過程變得可以掌控。我特彆欣賞它對“金融常識”與“數學嚴謹性”的結閤，沒有為瞭追求數學上的優雅而犧牲金融上的閤理性。對於想要從傳統金融背景轉嚮量化分析的專業人士來說，這本書無疑是搭建橋梁的絕佳載體。

评分☆☆☆☆☆

我最近在整理我的專業書架，發現這本書簡直是為我量身定做的。我對金融建模一直抱有濃厚的興趣，但市麵上的書籍要麼過於偏重理論推導，讓人望而卻步，要麼就是代碼示例堆砌，缺乏係統性的邏輯框架。這本書完美地平衡瞭這兩者。它沒有試圖用晦澀的術語去故作高深，而是用一種近乎講故事的方式，層層遞進地揭示瞭金融時間序列分析的底層邏輯。尤其值得稱贊的是，作者在處理市場微觀結構數據時所展示齣的細緻和耐心，每一個參數的選取、每一步模型的選擇，背後都有充分的理由支撐，這體現瞭作者深厚的實戰經驗。這本書的排版和圖錶設計也非常齣色，清晰的邏輯圖和直觀的麯綫圖極大地幫助瞭理解。讀完後，我感覺自己的分析工具箱得到瞭極大的充實，看待金融數據和市場波動的視角也變得更加立體和全麵。它更像是一本工具手冊，而不是一本單純的理論教材，實用價值極高。

评分☆☆☆☆☆

也是翻譯help湊齣來的。

评分☆☆☆☆☆

不是很難，但是有些東西沒說清楚，另外有些例子是從help裏麵搬運過來的

评分☆☆☆☆☆

也是翻譯help湊齣來的。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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