Einverständniserklärung zu Cookies, Daten- und Trackinginformationen Wir verwenden Cookies, um Inhalte und Anzeigen zu personalisieren. Beim Besuch dieser Webseite werden Informationen gespeichert. Bei der Darstellung von Produkten werden Bilder von an anderen Webseiten geladen. Um das zu ermöglichen, ist es nötig, dass ihr Browser Verbindungen zu anderen Servern aufbaut und dorthin Daten überträgt. Die Verarbeitung der an Kostenscout.de gesendeten Daten erfolgt zur Leistungserbringung, zu statistischen sowie werbetechnischen Zwecken. Wenn Sie auf der Seite weitersurfen, stimmen Sie der Cookie-Nutzung und Datenverarbeitung zu. Datenschutzinformationen ansehen
Take your financial skills to the next level by mastering cutting-edge mathematical and statistical financial applicationsKey FeaturesExplore advanced financial models used by the industry and ways of solving them using PythonBuild state-of-the-art infrastructure for modeling, visualization, trading, and moreEmpower your financial applications by applying machine learning and deep learningBook DescriptionThe second edition of Mastering Python for Finance will guide you through carrying out complex financial calculations practiced in the industry of finance by using next-generation methodologies. You will master the Python ecosystem by leveraging publicly available tools to successfully perform research studies and modeling, and learn to manage risks with the help of advanced examples.You will start by setting up your Jupyter notebook to implement the tasks throughout the book. You will learn to make efficient and powerful data-driven financial decisions using popular libraries such as TensorFlow, Keras, Numpy, SciPy, and sklearn. You will also learn how to build financial applications by mastering concepts such as stocks, options, interest rates and their derivatives, and risk analytics using computational methods. With these foundations, you will learn to apply statistical analysis to time series data, and understand how time series data is useful for implementing an event-driven backtesting system and for working with high-frequency data in building an algorithmic trading platform. Finally, you will explore machine learning and deep learning techniques that are applied in finance.By the end of this book, you will be able to apply Python to different paradigms in the financial industry and perform efficient data analysis.What you will learnSolve linear and nonlinear models representing various financial problemsPerform principal component analysis on the DOW index and its componentsAnalyze, predict, and forecast stationary and non-stationary time series processesCreate an event-driven backtesting tool and measure your strategiesBuild a high-frequency algorithmic trading platform with PythonReplicate the CBOT VIX index with SPX options for studying VIX-based strategiesPerform regression-based and classification-based machine learning tasks for predictionUse TensorFlow and Keras in deep learning neural network architectureWho this book is forIf you are a financial or data analyst or a software developer in the financial industry who is interested in using advanced Python techniques for quantitative methods in finance, this is the book you need! You will also find this book useful if you want to extend the functionalities of your existing financial applications by using smart machine learning techniques. Prior experience in Python is required.
Die bei uns gelisteten Preise basieren auf Angaben der gelisteten Händler zum Zeitpunkt unserer Datenabfrage. Diese erfolgt einmal täglich. Von diesem Zeitpunkt bis jetzt können sich die Preise bei den einzelnen Händlern jedoch geändert haben. Bitte prüfen sie auf der Zielseite die endgültigen Preise.
Die Sortierung auf unserer Seite erfolgt nach dem besten Preis oder nach bester Relevanz für Suchbegriffe (je nach Auswahl).
Für manche Artikel bekommen wir beim Kauf über die verlinkte Seite eine Provision gezahlt. Ob es eine Provision gibt und wie hoch diese ausfällt, hat keinen Einfluß auf die Suchergebnisse oder deren Sortierung.
Unser Preisvergleich listet nicht alle Onlineshops. Möglicherweise gibt es auf anderen bei uns nicht gelisteten Shops günstigere Preise oder eine andere Auswahl an Angeboten.
Versandkosten sind in den angezeigten Preisen und der Sortierung nicht inkludiert.
* - Angaben ohne Gewähr. Preise und Versandkosten können sich zwischenzeitlich geändert haben. Bitte prüfen sie vor dem Kauf auf der jeweiligen Seite, ob die Preise sowie Versandkosten noch aktuell sind.
