Name: Python for Finance
ISBN: 9781492024330

作者: Yves Hilpisch
出版社: O′Reilly
副标题: Mastering Data-Driven Finance
出版年: 2018-9-30
页数: 600
定价: GBP 55.99
装帧: Paperback
ISBN: 9781492024330

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作者简介 · · · · · ·

Yves Hilpsch是Python Quants（德国）股份有限公司的创始人和任事股东，也是Python Quants（纽约）有限责任公司的共同创办人。该集团提供基于Python的金融和衍生品分析软件（参见http://pythonquants.com，http://quant-platfrom.com和http://dx-analytics.com），以及和Python及金融相关的咨询、开发和培训服务。

Yves还是Derivatives Analytics with Python（Wiley Finance，2015）的作者。作为获得数理金融学博士学位的商业管理专业研究生，他在萨尔州大学讲授计算金融学中的数值化方法课程。

原文摘录 · · · · · ·

NumPy提供了常规数组（至少缺乏dtype限制）的广义形式，但是我们暂时坚持使用常规数组，以观察这种专门化措施对性能的影响。做个简单的练习，假定我们要生成一个5000 x 5000个元素组成的矩阵/数组，填入标准正态分布（伪）随机数，然后计算所有元素的总和。首先采用纯Python方法，大量使用列表推导和函数式编程方法以及lambda函数： In [111]: import random I = 5000 In [112]: %time mat = [[random.gauss(0,1) for j in range(l)] for i in range(l)] » a nested list comprehension 0ut[112]: CPU times: user 36.5 s, sys: 408 ms, total: 36.9 s Wall time: 36.4 s In [113]: %time reduce(lambda x, y: x + y, reduce(lambda x, y: x + y, row for row in mat]) 0ut[113]: CPU times: user 4.3 s, sys: 52ms, total: 4.35s 678.5908519876647 现在转向NumPy,看看同一个问题如何解决。为方便起见，NumPy子库random提供了多种函数，以初始化numpy.ndarray对象，同时填入（伪）随机数： In [114]: %time mat = np.random.standard_normal((I, I)) 0ut[114]: CPU times: user 1.83 s, sys: 40 ms, total: 1.87 s Wall time: 1.87 s in [115]:... (查看原文)

九识澪 2017-08-30 20:10:59

—— 引自第89页

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热门只看本版本的评论

霁然 2021-03-29 22:33:30 人民邮电出版社2020版

读本书的收获、踩过的坑和发现的错误

一共看了三本python与数据分析的动物书，《利用python进行数据分析》、《python数据科学手册》还有这本。原计划用1个月读完，结果由于工作的关系拖到了3个月。手敲了每一行代码，收获比预期的大。作者偏业界，好像是CQF的导师，书的内容也很实用，期权部分是完整的工程项目，但... (展开)

29 10回应

豆瓣酱 2020-11-16 16:02:45 人民邮电出版社2015版

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