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Python程式設計入門:金融商管實務案例(第三版)

點閱數

作者
林萍珍

出版社
博碩文化

格式
PDF

學習最好用的程式語言Python打造專業的金融分析平台。
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

首部曲(綠色)Python 程式設計入門-金融商管實務案例 (第二版)
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(見封底圖右下圖Python)。Python程式設計入門是二部曲與三部曲的基礎。

二部曲(藍色)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。本書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(黃色)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
歡迎讀者加入作者的LINE@群組與作者聯繫,這是採1對1的方式,若書裡有您不解的地方,也可以利用此管道與作者一起討論。

LINE@ID:@iex5378o
林萍珍
國立高雄科技大學金融資訊系教授
國立高雄科技大學AI金融科技中心主任

我們「接觸」科技,進而想「創造」科技來改善生活。前者像閱讀;後者像寫作。寫作才能創新,想要做金融科技(FinTech)創新,就必須學寫程式。程式設計其實很好玩,撰寫金融商管的程式更好玩,一起來創造這個世界吧。

經歷
‧管科會財務會計輔導顧問
‧經濟部中小企業財務顧問
‧獲國科會特殊研究人才獎勵
‧獲高科大產學績優教師
‧高科大前金融系主任

封面呈現的鳥類為台灣特有種:黑長尾雉(帝雉),從容鎮定的儀態為牠贏得「迷霧中王者」的美譽。

封面攝影/吳祐列
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

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