Python for Finance Cookbook - Segunda edición: Más de 80 potentes recetas para el análisis eficaz de datos financieros

Opiniones de los lectores

Python for Finance Cookbook» es una guía completa que proporciona información práctica sobre el análisis de datos financieros con Python. Abarca una amplia gama de temas, desde la adquisición de datos, el preprocesamiento y el análisis de series temporales hasta aplicaciones avanzadas de aprendizaje automático. Aunque ha sido elogiado por sus explicaciones detalladas y sus claros ejemplos de codificación, algunos lectores han encontrado que algunas secciones carecen de claridad o relevancia, en particular en lo que se refiere a los factores del modelo y los aspectos del aprendizaje automático.

⬤ Cobertura exhaustiva de temas de análisis de datos financieros.
⬤ Presentación clara y estructurada de conceptos y ejemplos de codificación.
⬤ Aplicaciones prácticas con instrucciones paso a paso para problemas del mundo real.
⬤ Accesible para aquellos con conocimientos básicos de Python.
⬤ Recursos útiles y consejos para evitar errores comunes.
⬤ Formato atractivo que descompone escenarios complejos en segmentos manejables.

⬤ Algunas secciones, en particular sobre los factores del modelo, pueden resultar confusas o no ajustarse a las expectativas.
⬤ Asume un cierto nivel de familiaridad con Python y las finanzas, que puede ser un reto para los principiantes.
⬤ Los temas avanzados pueden resultar abrumadores para quienes no tengan una base sólida.
⬤ El deseo de una exploración más profunda de temas específicos podría llevar a la decepción, ya que el libro cubre una gran amplitud en lugar de profundidad.

(basado en 25 opiniones de lectores)

Título original:

Python for Finance Cookbook - Second Edition: Over 80 powerful recipes for effective financial data analysis

Contenido del libro:

Utilice bibliotecas modernas de Python como pandas, NumPy y scikit-learn y métodos populares de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para resolver problemas de modelado financiero.

La compra del libro impreso o Kindle incluye un libro electrónico gratuito en formato PDF

Características principales:

⬤ Explore recetas únicas para el procesamiento y análisis de datos financieros con Python.

⬤ Aplique enfoques clásicos y de aprendizaje automático al análisis de series temporales financieras.

⬤ Calcular varios indicadores de análisis técnico y backtesting backtest estrategias de trading.

Descripción del libro:

Python es uno de los lenguajes de programación más populares en la industria financiera, con una enorme colección de bibliotecas que lo acompañan. En esta nueva edición de Python for Finance Cookbook, explorará los enfoques clásicos de las finanzas cuantitativas para el modelado de datos, como GARCH, CAPM, modelos de factores y soluciones modernas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.

Utilizará bibliotecas populares de Python que, en unas pocas líneas de código, proporcionan los medios para procesar, analizar y extraer conclusiones rápidamente a partir de datos financieros. En esta nueva edición, se ha puesto más énfasis en el análisis exploratorio de datos para ayudarle a visualizar y comprender mejor los datos financieros. Al mismo tiempo, también aprenderá a utilizar Streamlit para crear aplicaciones web elegantes e interactivas para presentar los resultados de los análisis técnicos. Por último, se familiarizará con los modernos modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo que puede utilizar para tareas como la predicción de impagos, la previsión de series temporales, etc.

Utilizando las recetas de este libro, adquirirás destreza en el análisis de datos financieros, ya sea para proyectos personales o profesionales. También comprenderá los posibles problemas que pueden surgir con estos análisis y, lo que es más importante, cómo superarlos.

Lo que aprenderá

⬤ Preprocesar, analizar y visualizar datos financieros.

⬤ Explorar el modelado de series temporales con modelos estadísticos (suavizado exponencial, ARIMA) y de aprendizaje automático.

⬤ Descubrir algoritmos avanzados de previsión de series temporales como Meta's Prophet.

⬤ Utilizar simulaciones Monte Carlo para la valoración de derivados y la evaluación de riesgos.

⬤ Explorar la modelización de la volatilidad mediante modelos GARCH univariantes y multivariantes.

⬤ Investigar varios enfoques para la asignación de activos.

⬤ Aprenda cómo abordar los proyectos de ML con un ejemplo de predicción de incumplimiento.

⬤ Explorar modelos modernos de aprendizaje profundo como TabNet de Google, DeepAR de Amazon y NeuralProphet.

A quién va dirigido este libro:

Este libro está dirigido a analistas financieros, analistas y científicos de datos y desarrolladores de Python familiarizados con conceptos financieros. Aprenderá a utilizar correctamente enfoques avanzados para el análisis, evitar posibles trampas y errores comunes, y llegar a conclusiones correctas para una amplia gama de problemas financieros.

Es necesario un conocimiento práctico del lenguaje de programación Python (en particular de bibliotecas como pandas y NumPy).