Pythonタグで同率27位（64冊中）。Zenn・Qiitaなどの1記事で紹介（時点）。
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- Pythonによるファイナンス(第２版)を読んだ感想 企業テックブログ · 虎の穴 ·
投資経験があり、Pythonで自分のポートフォリオ評価や自動取引ができたら楽しそうだと考えて読んだ。Python入門から機械学習、デリバティブ分析まで扱う情報量の多い本で、専門用語が多く金融機関で業務知識のあるエンジニア向けと感じたという。取引APIのFXCMは日本人が口座を作れず使えない点に注意が必要で、学習難易度はかなり高いとしている。
この本について
Pythonを使った金融データの分析と金融計算を、基礎的なプログラミングから機械学習、デリバティブ分析まで扱う書籍である。前半ではPythonの利用環境、データ型とデータ構造、NumPy、pandas、オブジェクト指向を説明する。続いてデータの可視化、金融時系列の要約統計やローリング統計、相関分析、高頻度データ、ファイルやSQLデータベースとの入出力を取り上げる。後半ではPython、NumPy、Numba、Cythonを使った計算の性能比較や、二項ツリー、モンテカルロシミュレーションなどの金融計算を扱い、金融データを分析し、計算処理を実装するための方法を学べる。専門用語が多く、金融機関の業務知識を持つエンジニア向けの内容である。
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