Financial Modelling in Python pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
"Fletcher and Gardner have created a comprehensive resource that will be of interest not only to those working in the field of finance, but also to those using numerical methods in other fields such as engineering, physics, and actuarial mathematics. By showing how to combine the high-level elegance, accessibility, and flexibility of Python, with the low-level computational efficiency of C++, in the context of interesting financial modeling problems, they have provided an implementation template which will be useful to others seeking to jointly optimize the use of computational and human resources. They document all the necessary technical details required in order to make external numerical libraries available from within Python, and they contribute a useful library of their own, which will significantly reduce the start-up costs involved in building financial models. This book is a must read for all those with a need to apply numerical methods in the valuation of financial claims." -David Louton, Professor of Finance, Bryant University This book is directed at both industry practitioners and students interested in designing a pricing and risk management framework for financial derivatives using the Python programming language. It is a practical book complete with working, tested code that guides the reader through the process of building a flexible, extensible pricing framework in Python. The pricing frameworks' loosely coupled fundamental components have been designed to facilitate the quick development of new models. Concrete applications to real-world pricing problems are also provided. Topics are introduced gradually, each building on the last. They include basic mathematical algorithms, common algorithms from numerical analysis, trade, market and event data model representations, lattice and simulation based pricing, and model development. The mathematics presented is kept simple and to the point. The book also provides a host of information on practical technical topics such as C++/Python hybrid development (embedding and extending) and techniques for integrating Python based programs with Microsoft Excel. The book is accompanied by a CD ROM containing a code library; and a companion website www.wiley.com/go/fletcher_python which will feature code-based updates relating to Python 3.0.
作者简介
目录信息
读后感
"Fletcher and Gardner have created a comprehensive resource that will be of interest not only to those working in the field of finance, but also to those using numerical methods in other fields such as engineering, physics, and actuarial mathematics. By sho...
评分"Fletcher and Gardner have created a comprehensive resource that will be of interest not only to those working in the field of finance, but also to those using numerical methods in other fields such as engineering, physics, and actuarial mathematics. By sho...
评分"Fletcher and Gardner have created a comprehensive resource that will be of interest not only to those working in the field of finance, but also to those using numerical methods in other fields such as engineering, physics, and actuarial mathematics. By sho...
评分"Fletcher and Gardner have created a comprehensive resource that will be of interest not only to those working in the field of finance, but also to those using numerical methods in other fields such as engineering, physics, and actuarial mathematics. By sho...
评分"Fletcher and Gardner have created a comprehensive resource that will be of interest not only to those working in the field of finance, but also to those using numerical methods in other fields such as engineering, physics, and actuarial mathematics. By sho...
用户评价
《Financial Modelling in Python》这本书，我拿到手里就感觉沉甸甸的，这不仅是书本本身的重量，更是它所承载的知识分量的体现。作为一名对金融数据分析有着强烈求知欲的学生，我一直希望能够找到一本既能深入讲解金融建模理论，又能手把手教我如何用Python实现的教材。市面上关于Python的书籍很多，但真正能将金融建模的核心概念与Python实践完美结合的却屈指可数。《Financial Modelling in Python》恰好满足了我的这一需求。我尤其期待书中能够详细介绍Python在数据获取、清洗、处理、可视化以及模型构建等全流程中的应用。例如，如何利用Pandas库进行高效的数据操作，如何使用Matplotlib和Seaborn进行金融数据的可视化分析，以及如何利用NumPy和SciPy进行复杂的数值计算和统计分析。此外，我对于书中关于期权定价模型（如Black-Scholes模型）、VaR（风险价值）计算、蒙特卡洛模拟等经典金融模型的Python实现非常感兴趣。我希望这本书能够帮助我从零开始，一步步构建出自己能够独立使用的金融模型，解决实际的金融问题。我还会仔细审视书中关于模型验证和优化的章节，相信这对于提升模型的可靠性和有效性至关重要。这本书的出现，无疑为我提供了一个绝佳的学习平台，让我能够更自信、更高效地在金融领域展开探索。
评分《Financial Modelling in Python》这本书，对我来说，简直就像在茫茫书海中找到了一盏指路明灯。作为一名正在攻读金融学的研究生，我在学术研究和未来职业规划中都面临着一个共同的挑战：如何将抽象的金融理论与实际的量化分析相结合。而Python，以其强大的数据处理和编程能力，正日益成为金融领域不可或缺的工具。我非常希望这本书能够提供一个系统化的学习路径，帮助我从基础的Python语法和金融库应用，逐步深入到复杂的金融模型构建。我尤其关注书中是否会涵盖常见的金融建模范畴，例如股票估值、固定收益分析、衍生品定价以及宏观经济预测模型等，并且会详细展示如何利用Python的Pandas、NumPy、SciPy、Statsmodels甚至更高级的机器学习库（如Scikit-learn）来一一实现这些模型。对我来说，理论知识的学习固然重要，但更关键的是能够掌握如何将这些理论转化为可执行的代码，并从中获得有意义的洞察。因此，我非常期待书中能够提供大量清晰、可运行的代码示例，并辅以详尽的解释，让我能够融会贯通，举一反三。我相信，通过学习《Financial Modelling in Python》，我能够为我的毕业论文研究打下坚实的量化基础，并且为我未来进入金融行业做好充分的准备，能够自信地运用Python来解决复杂的金融问题。
评分拿到《Financial Modelling in Python》这本书，我第一反应就是它的内容应该相当有料。封面设计虽然朴实，但透着一股扎实的研究气息，这让我对书中的内容充满了期待。我是一名资深的金融从业者，在市场摸爬滚打多年，深知数据分析和模型在决策中的关键作用。然而，随着技术的飞速发展，Excel等传统工具在处理复杂金融问题时显得力不从心，Python凭借其灵活性和强大的生态系统，已成为金融界不可忽视的力量。因此，我一直寻找一本能够系统讲解如何将Python应用于金融建模的权威书籍，而《Financial Modelling in Python》似乎正是我一直在寻找的那一本。我非常期待书中能够深入探讨各种经典的金融模型，例如DCF（现金流折现）、DDM（股息折现）、RI（剩余收益）等，并且详细阐述如何用Python代码实现这些模型，并进行敏感性分析和场景模拟。此外，我对于书中是否会涉及一些更高级的量化策略，如因子模型、事件驱动策略，以及如何利用Python进行回测和性能评估等内容非常感兴趣。我相信，这本书能够帮助我将多年积累的金融知识与现代化的技术工具相结合，从而在投资决策和风险管理方面取得更大的突破。我对书中对Python金融库的介绍深度和实用性有很高的期望，希望它不仅仅是简单的API罗列，而是能够深入讲解其背后的原理和实际应用场景，让我能够真正掌握构建和优化金融模型的强大能力，从而在日新月异的金融市场中保持竞争力。
评分当我拿到《Financial Modelling in Python》这本充满吸引力的书时，我便知道我找到了我一直在寻找的学习资源。我是一名正在金融领域寻求职业发展的年轻专业人士，我深刻认识到掌握现代化的数据分析和建模工具是必不可少的。Python，以其卓越的灵活性和强大的库支持，已经成为金融界不可或缺的技能。《Financial Modelling in Python》这本书，对我来说，是一本能填补我知识空白、提升我实操能力的绝佳教材。我特别期待书中能够详尽地介绍如何利用Python进行数据驱动的金融决策。例如，我希望能学习到如何使用Pandas来高效地处理和分析大量的金融市场数据，如何利用NumPy和SciPy进行复杂的数值计算，以及如何使用Matplotlib和Seaborn将分析结果可视化，以便更好地呈现我的发现。此外，我对书中关于如何构建各种金融模型，如股票估值模型、债券定价模型，以及如何利用Python进行投资组合风险管理和绩效评估的内容充满了浓厚的兴趣。我希望这本书能够提供丰富的代码示例，让我能够亲自动手实践，真正理解模型的工作原理，并学会如何根据实际需求进行模型的调整和优化。我相信，通过深入学习《Financial Modelling in Python》，我将能够为我的职业发展打下坚实的量化基础，并更有信心应对未来金融行业中日益复杂的挑战。
评分《Financial Modelling in Python》这本书，在我收到它的那一刻，就感觉到一种强烈的吸引力。作为一名金融科技创业公司的技术负责人，我一直致力于将最新的技术应用于金融服务领域，而金融建模是其中的核心环节。Python凭借其在数据科学领域的统治地位，已经成为我们团队技术栈的重要组成部分，但我们仍在不断寻求更深入、更系统的金融建模解决方案。这本书的出现，对我来说，无疑是一个宝贵的资源。我非常期待书中能够提供关于如何利用Python构建高阶金融模型的实践指南，例如在风险管理、资产定价、量化交易以及金融衍生品定价等方面的应用。我希望书中能够详细介绍各种Python库在金融建模中的最佳实践，如Pandas在数据处理中的高级技巧，NumPy和SciPy在数值计算中的效率优化，以及Scikit-learn等机器学习库在预测模型构建中的应用。我还会仔细研究书中关于模型部署和生产环境的内容，这对于将实验室中的模型转化为实际可用的产品至关重要。此外，我对书中是否会涵盖一些新兴的金融建模技术，如区块链在金融模型中的应用、自然语言处理在文本数据分析中的应用等也抱有很大的期待。我相信，《Financial Modelling in Python》将为我们团队提供宝贵的理论指导和实践范例，帮助我们构建出更强大、更具创新性的金融产品和服务，从而在竞争激烈的金融科技市场中取得领先地位。
评分《Financial Modelling in Python》这本书，我早在几个月前就加入了心愿单，一直在等待一个合适的时机入手。这次终于如愿以偿，迫不及待地翻开。这本书的装帧设计就给我一种专业、严谨的感觉，封面简洁大气，没有过多的花哨元素，点明了主题——Python在金融建模中的应用，这正是我一直以来渴望深入学习的领域。我并非科班出身，但对金融市场有着浓厚的兴趣，并希望能够运用现代化的工具来提升自己的分析能力。市面上关于金融建模的书籍不少，但很多要么过于理论化，要么依赖于Excel等传统工具，而《Financial Modelling in Python》则恰好填补了这一空白。我尤其期待书中能够系统地介绍如何利用Python强大的数据处理和科学计算库，如Pandas、NumPy、SciPy等，来构建各种金融模型，例如估值模型、风险模型、投资组合优化模型等。同时，我也希望书中能够提供丰富的代码示例，让我能够边学边练，将理论知识转化为实际操作。我对书中关于时间序列分析、回测策略以及机器学习在金融预测中的应用等章节尤为关注，相信这些内容将极大地拓展我的分析视野。此外，我还会仔细考察书中在讲解金融概念时，是否能做到通俗易懂，并且与Python代码实现紧密结合，确保我这样的非专业读者也能循序渐进地掌握。本书的篇幅看上去相当可观，预示着其内容的深度和广度，我希望能通过它，真正掌握利用Python进行金融建模的精髓，摆脱过去那种依赖手工计算和零散工具的低效模式。
评分当我拿到《Financial Modelling in Python》这本厚重的书时，我的内心是充满激动和期待的。作为一名有多年交易经验的独立投资者，我一直深知数据驱动决策的重要性，但过去主要依赖于一些交易软件自带的分析工具，这些工具的功能往往有限，且定制化程度不高。我一直在寻找一种能够让我更自由、更深入地挖掘市场数据、构建个性化交易策略的方法，而Python无疑是最佳选择。我希望这本书能够像一个经验丰富的向导，带领我走进Python金融建模的精彩世界。我非常关注书中关于如何利用Python获取实时和历史市场数据的内容，这对于构建任何有效的金融模型都至关重要。同时，我也期待书中能够详细讲解如何利用Pandas进行数据清洗、预处理和特征工程，为后续的模型构建打下坚实的基础。我尤其对书中关于技术指标分析、量化策略开发（如均值回归、趋势跟踪）以及回测框架的介绍充满兴趣。我希望能够学习到如何用Python编写出能够模拟真实交易环境的回测系统，并能对策略进行科学的评估和优化。此外，我对书中是否会涉及一些更高级的主题，如机器学习在预测模型中的应用、高频交易数据的处理等方面也抱有很高的期望。这本书的出现，对我来说，意味着我能够将过去零散的交易经验与现代化的技术手段相结合，从而在竞争激烈的金融市场中找到属于自己的优势，做出更明智、更具盈利潜力的交易决策。
评分拿到《Financial Modelling in Python》这本新书，我迫不及待地翻阅起来，尤其是它所承诺的“Python金融建模”这一主题，对我来说有着特别的吸引力。我是一名对金融市场充满好奇的学习者，虽然我并非金融专业的科班出身，但我对用技术手段分析金融市场有着浓厚的兴趣，并希望能够提升自己的数据分析能力，以便能更深入地理解市场动态。市面上关于Python的书籍很多，但能够将复杂的金融建模概念用清晰易懂的方式讲解，并且提供实用的Python代码示例的，却并不多见。《Financial Modelling in Python》让我看到了希望。我非常期待书中能够从基础的Python数据处理技能讲起，逐步过渡到各种常见的金融模型，比如股票的估值模型、期权定价模型，以及如何利用Python进行投资组合的构建和优化。我希望书中能够提供详细的代码片段，让我能够一步步跟着操作，理解每一个环节的设计思路和技术实现。同时，我也关注书中是否会讲解如何利用Python进行数据的可视化，这对于理解模型的结果和发现数据中的模式非常有帮助。这本书的出现，无疑为我打开了一扇通往金融量化世界的大门，让我能够以一种更科学、更系统的方式来学习和探索金融领域，为我未来的学习和职业发展奠定坚实的基础。
评分我拿到《Financial Modelling in Python》这本期待已久的书，翻开第一页就感受到一股浓厚的学术气息和实践指导。我一直从事着金融咨询行业，日常工作中需要处理大量的数据，并为客户提供基于数据的决策支持。过去，我主要依赖Excel和一些通用的统计软件，但随着金融市场的复杂化和数据量的爆炸式增长，我越来越意识到传统工具的局限性，迫切需要掌握更强大的数据分析和建模工具。Python，凭借其开源、免费、灵活以及丰富的库支持，自然成为了我的首选。我非常看重这本书在理论深度和实践操作之间的平衡。《Financial Modelling in Python》的篇幅和目录预示着它将是一个全面的金融建模指南。我尤其关注书中是否能够详细讲解如何利用Python构建财务预测模型，包括收入预测、成本分析、现金流预测等，以及如何进行敏感性分析和情景模拟，帮助客户更好地理解业务风险和机遇。此外，我对书中关于投资组合构建和优化的章节充满期待，希望它能教会我如何利用Python实现各种优化算法，并进行回测和性能评估，为客户提供更具竞争力的投资建议。我还会仔细阅读书中关于风险管理模型的介绍，例如信用风险、市场风险的量化分析，以及如何利用Python来构建和评估风险模型。这本书的出现，对我来说，不仅仅是一本技术书籍，更是我职业发展道路上的一个重要里程碑，让我有信心能够应对未来更复杂、更具挑战性的金融建模任务。
评分《Financial Modelling in Python》这本书，刚一拿到手，就给我一种沉甸甸的专业感。作为一名在金融机构工作多年的资深分析师，我深知模型在金融决策中的重要性。但随着技术的进步，传统的Excel建模方式已经越来越难以满足我们处理海量数据和复杂算法的需求。Python，凭借其强大的数据处理能力和丰富的库生态，已成为我们部门的重点学习方向。《Financial Modelling in Python》正是我一直在寻找的那本能够系统指导我们如何将Python应用于金融建模的书籍。我非常期待书中能够详细介绍如何利用Python构建各种核心的金融模型，例如用于资产估值的现金流折现模型（DCF），用于风险管理的VaR（风险价值）模型，以及用于投资组合优化的均值-方差模型等。我希望书中能够提供清晰的代码实现，并对模型背后的数学原理和经济含义进行深入浅出的解释。此外，我对书中关于数据爬取、清洗和处理的章节尤为关注，因为高质量的数据是构建可靠金融模型的基础。我也期待书中能够涉及一些更高级的主题，如机器学习在金融预测中的应用，以及如何利用Python进行模型回测和性能评估。这本书的出现，对于我个人和我们部门来说，都将是一次重要的技术升级，能够帮助我们更高效、更准确地进行金融分析和决策，从而提升机构的整体竞争力。
评分terrible
评分terrible
评分Bought this book because it was written by one of my collegues (Shaye). It might be worthwhile to play with the source code rather than purely reading the book.
评分terrible
评分Bought this book because it was written by one of my collegues (Shaye). It might be worthwhile to play with the source code rather than purely reading the book.
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