[Ulasan] Python for Finance: Mastering Data-Driven Finance (Yves Hilpisch) Diringkaskan.

Python for Finance: Mastering Data-Driven Finance (Yves Hilpisch)

- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1492024333?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Python-for-Finance%3A-Mastering-Data-Driven-Finance-Yves-Hilpisch.html

- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/data-science-with-python-for-beginners-a-beginners/id1778851365?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree

- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Python+for+Finance+Mastering+Data+Driven+Finance+Yves+Hilpisch+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1

- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Python-for-Finance-Yves-Hilpisch.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Python-for-Finance-Yves-Hilpisch.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Python-for-Finance-Yves-Hilpisch.html

- Baca selanjutnya: https://malaysian.9natree.com/read/1492024333/

#Sirimasakewangandenganpandas #PengiraanvektorNumPy #Ujianbelakangstrategitrend #SimulasiMonteCarloderivatif #PenilaianrisikodanprestasiPython #PythonforFinance

Python for Finance: Mastering Data-Driven Finance, edisi kedua, ialah buku teknikal oleh Yves Hilpisch tentang penggunaan Python dalam kerja kewangan kuantitatif dan analitik data. Buku ini bukan panduan pelaburan untuk memilih saham, sebaliknya ia menerangkan cara membina aliran kerja pengaturcaraan bagi mengurus data pasaran, menjalankan pengiraan, membuat visualisasi, menguji strategi, dan menilai instrumen derivatif. Dikemas kini untuk Python 3, kandungannya menggunakan pendekatan praktikal melalui contoh kod dan Notebook IPython yang boleh dicuba secara interaktif. Skopnya bergerak daripada asas Python serta pustaka seperti NumPy dan pandas, kepada data siri masa kewangan, prestasi pengiraan, simulasi Monte Carlo, dan rangka kerja penilaian derivatif berasaskan kes yang lebih besar. Hilpisch menulis dari sudut seorang pengamal kewangan kuantitatif, jadi penekanan diberikan pada ketepatan model, kecekapan pengiraan, dan struktur kod yang boleh digunakan semula. Pembaca perlu memahami asas model kewangan dan sekurang-kurangnya biasa dengan konsep pengaturcaraan, walaupun tidak semestinya pernah menggunakan Python.