Python for Finance Cookbook
Eryk Lewinson
Venduto da Majestic Books, Hounslow, Regno Unito
Venditore AbeBooks dal 19 gennaio 2007
Nuovi - Brossura
Condizione: Nuovo
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Quantità: 4 disponibili
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Codice articolo 369464077
Solve common and not-so-common financial problems using Python libraries such as NumPy, SciPy, and pandas
Python is one of the most popular programming languages used in the financial industry, with a huge set of accompanying libraries.
In this book, you'll cover different ways of downloading financial data and preparing it for modeling. You'll calculate popular indicators used in technical analysis, such as Bollinger Bands, MACD, RSI, and backtest automatic trading strategies. Next, you'll cover time series analysis and models, such as exponential smoothing, ARIMA, and GARCH (including multivariate specifications), before exploring the popular CAPM and the Fama-French three-factor model. You'll then discover how to optimize asset allocation and use Monte Carlo simulations for tasks such as calculating the price of American options and estimating the Value at Risk (VaR). In later chapters, you'll work through an entire data science project in the financial domain. You'll also learn how to solve the credit card fraud and default problems using advanced classifiers such as random forest, XGBoost, LightGBM, and stacked models. You'll then be able to tune the hyperparameters of the models and handle class imbalance. Finally, you'll focus on learning how to use deep learning (PyTorch) for approaching financial tasks.
By the end of this book, you'll have learned how to effectively analyze financial data using a recipe-based approach.
This book is for financial analysts, data analysts, and Python developers who want to learn how to implement a broad range of tasks in the finance domain. Data scientists looking to devise intelligent financial strategies to perform efficient financial analysis will also find this book useful. Working knowledge of the Python programming language is mandatory to grasp the concepts covered in the book effectively.
Eryk Lewinson received his Master's degree in Quantitative Finance from Erasmus University Rotterdam. In his professional career, he gained experience in the practical application of data science methods while working for two "Big 4" companies and a Dutch FinTech scale-up. In his work, he focuses on using machine learning for providing business value to the company. In his free time, he enjoys writing about topics related to data science, playing video games, and traveling with his girlfriend.
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