Python for Finance
Lingua: inglese
Editore: Packt Publishing Limited, GB, 2023
- Brossura
- Nuovo

Da: Rarewaves.com UK, London, Regno UnitoRarewaves.com UK
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Key FeaturesBook DescriptionA hands-on guide with easy-to-follow examples to help you learn about option theory, quantitative finance, financial modeling, and time series using Python. Python for Finance is perfect for graduate students, practitioners, and application developers who wish to learn how to utilize Python to handle their financial needs. Basic knowledge of Python will be helpful but knowledge of programming is necessary.What you will learnBuild a financial calculator based on PythonLearn how to price various types of options such as European, American, average, lookback, and barrier optionsWrite Python programs to download data from Yahoo! FinanceEstimate returns and convert daily returns into monthly or annual returnsForm an nstock portfolio and estimate its variancecovariance matrixEstimate VaR (Value at Risk) for a stock or portfolioRun CAPM (Capital Asset Pricing Model) and the FamaFrench 3factor modelLearn how to optimize a portfolio and draw an efficient frontierConduct various statistic tests such as Ttests, Ftests, and normality testsWho this book is for.…
Codice articolo LU-9781783284375
- Titolo
- Python for Finance
- Autore
- Yuxing Yan
- Editore
- Packt Publishing Limited, GB
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Digital
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1783284374
- ISBN 13
- 9781783284375
Python for Finance is perfect for graduate students, practitioners, and application developers who wish to learn how to utilize Python to handle their financial needs. Basic knowledge of Python will be helpful but knowledge of programming is necessary.
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Informazioni sull’autore
Dr. Yan has also been active doing research, and his work has been published in numerous publications including the Journal of Accounting and Finance, Journal of Banking and Finance, Journal of Empirical Finance, Real Estate Review, Pacific Basin Finance Journal, Applied Financial Economics, and Annals of Operations Research. His research areas include investment, market microstructure, and open source finance.
He is an expert on SAS, R, Matlab, C, and Python. He also worked as a technical director at Wharton Research Data Services (WRDS) for eight years. At WRDS, he debugged over several hundred programs for WRDS users. Recently, he introduced R to his Financial Modeling and Quantitative Financial Analysis courses. He has just finished the first draft of a textbook titled Financial Modeling using R, which is based on his teaching notes.
In addition, he is an expert on financial data. When teaching at NTU in Singapore, he offered a course called Introduction to Financial Databases to doctoral students. When working at WRDS, he answered thousands of questions related to financial databases and helped update CRSP, Compustat, IBES, and TAQ (NYSE high-frequency database) several times. In 2007, together with S.W. Zhu, he published a book titled Financial Databases.
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