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本书作为《基于 Python 的金融分析与风险管理（第2版）》一书的姊妹篇，整合了源于现实金融市场和日常实务的119个原创案例，涉及403项编程任务。本书囊括了丰富多样的金融场景，涵盖利率、汇率、债券、股票、基金、信托、资管、远期、互换、期货、期权等金融产品，还涉及商业银行、证券公司、期货公司、保险公司、信托公司、资产管理公司、基金管理公司、金融控股公司等不同业态的金融机构，尽可能覆盖金融实战中涉及Python编程的各种场景。 本书着眼于从业者可能涉及的金融实战案例，并结合具体的职场角色给出了基于Python的高性能解决方案。通过阅读本书，读者能够全方位地了解金融市场的运作，深刻洞察处理各类金融工作的实战技能。
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高顿财经Python金融编程：快速入门与项目实操高顿财经研究院 著东方出版中心9787547315637 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书以Python基础知识为教学脉络，配以相应的金融编程案例加以讲解。全书分为3部分，共19章。第1部分：基础知识（第1-12章）；第2部分：Python金融编程的常用库（第13-16章）；第3部分：实战项目（第17-19章）。 其中，第1部分以Python基础知识为主，从如何安装开始，通过对变量、赋值、注释的讲解，让读者了解的编程要素，再添以条件、循环语句、函数等，赋予程序不同功能。后讲解包、模块、类的概念，让大家知道代码如何存储和取用更方便。 第2部分围绕金融编程常用的几个Python库——NumPy、Pandas和Matplotlib，分别解决金融编程中关于数组、时间序列和数据可视化的问题。在第一部分的基础上，让大家了解在解决实际相关金融数据分析问题时，需要将大量的数据进行怎样的操作，相关代码如何编写使得其后的输出是我们可以运用于分析的形式。 第3
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本书系统介绍了经典的机器学习算法，并通过实践案例对算法进行解析。 本书内容包含三部分: 部分（第1章和第2章）为入门篇，着重介绍Python开发基础及数据分析与处理；第二部分（第3章和第4章）为基础篇，着重介绍机器学习的理论框架和常用机器学习模型；第三部分（第5～11章）为实战篇，介绍经典机器学习算法及应用，包括KNN分类算法、KMeans聚类算法、算法、回归算法、支持向量机算法、神经网络算法以及深度学习理论及项目实例。 本书力求叙述简练，概念清晰，通俗易懂。书中的案例选取了接近实际应用的典型问题，以应用能力、创新能力的培养为核心目标。 本书可作为高等院校计算机、软件工程、大数据、通信、电子等相关专业的教材，也可作为成人教育及自学考试用书，还可作为机器学习相关领域开发人员、工程技术人员和研究人员的参考用书。
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