第二版精通 Python for Finance将指导您使用下一代方法，完成金融行业中的复杂金融计算。通过利用公开可用的工具成功地进行研究和建模，您将掌握 Python 生态系统，并学习如何使用高级示例管理风险。
您将从设置 Jupyter 笔记本开始，以实现本书中的任务。您将学习如何使用流行的库（如 TensorFlow、Keras、NumPy、SciPy、scikit learn 等）做出高效、强大的数据驱动的金融决策。您还将学习如何通过掌握股票、期权、利率及其衍生品等概念以及使用计算方法进行风险分析来构建金融应用程序。有了这些基础，您将学习如何应用时间序列数据的统计分析，并了解如何利用高频数据来设计构建算法交易平台的交易策略。您将学习通过实施事件驱动的回溯测试系统来验证您的交易策略，并测量其性能。最后，您将探索应用于金融领域的机器学习和深度学习技术。
在本书的结尾，您将学习如何将 Python 应用于金融行业的不同范例，并执行高效的数据分析。
如果您是金融或数据分析师，或金融行业的软件开发人员，对使用高级 Python 技术实现定量方法感兴趣，那么这本书就是您需要的！如果您想使用智能机器学习技术扩展现有金融应用程序的功能，您也会发现本书很有用
有 Python 相关经验者优先。
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本书中使用了许多文本约定。
CodeInText：表示文本中的码字、数据库表名、文件夹名、文件名、文件扩展名、路径名、虚拟 URL、用户输入和 Twitter 句柄。下面是一个示例：“默认情况下，pandas 的.plot()命令使用matplotlib库来显示图形。”
代码块设置如下：
In [ ]:
%matplotlib inline
import quandl
quandl.ApiConfig.api_key = QUANDL_API_KEY
df = quandl.get('EURONEXT/ABN.4')
daily_changes = df.pct_change(periods=1)
daily_changes.plot();当我们希望提请您注意代码块的特定部分时，相关行或项目以粗体显示：
2015-02-26 TICK WIKI/AAPL open: 128.785 close: 130.415
2015-02-26 FILLED BUY 1 WIKI/AAPL at 128.785
2015-02-26 POSITION value:-128.785 upnl:1.630 rpnl:0.000
2015-02-27 TICK WIKI/AAPL open: 130.0 close: 128.46任何命令行输入或输出的编写方式如下：
$ cd my_project_folder
$ virtualenv my_env粗体：表示一个新术语、一个重要单词或您在屏幕上看到的单词。例如，菜单或对话框中的单词出现在文本中，如下所示。下面是一个示例：“要启动第一个笔记本，请选择新建，然后选择Python 3
Warnings or important notes appear like this. Tips and tricks appear like this.
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