書中佐以大量金融實務案例並應用Yahoo Finance及pandas套件開啟程式交易之門!
本書特色:
★ Python語法簡潔好學,適合程式設計入門課程。
★ 圖例說明程式設計的重要觀念。
★ 金融實務案例應用在統計分析、技術分析、貨幣時間價值應用、會計折舊與資本預算應用Yahoo Finance自動下載股票日資料。
★ Python資料科學套件完整功能強大,結合統計做資料分析。
★ pandas套件與excel整合做資料匯入與匯出;以OOP撰寫方式自訂套件計算有效利率。
本書適合閱讀的對象:
★ 沒有程式概念但想要學程式設計的讀者
★ 對程式設計在金融科技(Fintech)應用有興趣者
★ 做金融大數據分析入門有興趣者
★ 對程式交易應用之基礎入門應用有興趣者
對於沒有程式設計的新兵來說,建議選擇以Python建立基礎的程式設計觀念與實力。本書以圖例說明程式設計的觀念,適合自修者。實務案例實作包含貨幣時間價值應用如退休金規劃;存款與利率試算等;資本預算評估;會計折舊費用試算;所得稅試算;技術指標分析;上網爬蟲抓股價日資料等。提升學習興趣與累積實作經驗。
首部曲的範圍即本書的內容。
首部曲Python程式設計入門是二部曲與三部曲的基礎。
二部曲 Fintech Web 應用-程式交易實作
此平台發展 Fintech Web 網頁應用程式,提供手機、平板、筆電等行動上網的程式交易平台。
介紹如何規劃股票或期貨選擇權的交易策略,設計明確的交易規則,藉由程式依照所設定的交易策略,線上自動執行交易。除日資料外,本書另將實作高頻交易策略的歷史回測與實單交易。
三部曲金融大數據 (即將出版)
銀行、證劵、保險等金融大數據分析應用廣泛,金融大數據需要用到統計模型與機器學習之資料探勘技術,最佳化出最適的規則,提昇金融投資應用的價值。
本書線上教材資源: https://github.com/letylin/pyprogbook
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Chapter 01 Python 簡介 1-1 Python 發展與特色 1-2 Python 與其他語言的比較 1-3 Python 與 R 之各別優勢 1-4 應用Python 實踐 FinTech 平台的原因 1-5 Python 金融大數據三部曲
Chapter 02 整合開發環境 2-1 Anaconda 檔案下載 2-2 Anaconda 程式安裝 2-3 Anaconda 程式編輯平台 2-4 Anaconda 支援的套件清單
Chapter 03 資料型別 3-1 可變與不可變 3-2 變數命名規則 3-3 數值型別 3-4 字串型別 3-5 字串的方法 3-6 抽象資料型別 3-7 容器型別 3-8 不同型別的共用方法
Chapter 04 資料運算 4-1 運算式 4-2 內建函數 4-3 模組簡介與應用
Chapter 05 程式設計 5-1 邏輯判斷 5-2 重覆迴圈 5-3 Spyder 除錯應用 5-4 實務案例
Chapter 06 自訂函數 6-1 自訂函數的定義、特點與語法 6-2 呼叫函數與回傳值用法 6-3 參數 6-4 變數命名空間的搜尋路徑 6-5 除錯 6-6 實務案例
Chapter 07 檔案處理 7-1 檔案串流物件 7-2 檔案存取方法 7-3 檔案路徑處理 7-4 網路取得資料 7-5 實務案例
Chapter 08 物件導向程式設計 8-1 物件導向程式設計簡介 8-2 類別、物件與實體 8-3 繼承 8-4 多重繼承 8-5 多型 8-6 錯誤與異常 8-7 模組與套件 8-8 實務案例