Python for Finance: Dominio de las finanzas basadas en datos

Puntuación:   (4,6 de 5)

Python for Finance: Dominio de las finanzas basadas en datos (Yves Hilpisch)

Opiniones de los lectores

Resumen:

El libro sirve de excelente introducción al uso de Python para aplicaciones financieras, abarcando desde la instalación hasta la manipulación de datos, las estrategias de negociación y el análisis de riesgos. Aunque es muy recomendable para principiantes, tiene algunas limitaciones en cuanto a contenido actualizado y dependencia de costosas API de datos.

Ventajas:

Contenido bien estructurado y explicado, ideal para principiantes
cubre una amplia gama de temas relacionados con Python en finanzas
ejemplos prácticos utilizando datos financieros reales
software compatible y herramientas de código abierto
proporciona un trampolín para el análisis básico de datos en finanzas.

Desventajas:

Algunos contenidos están desactualizados y requieren el acceso a APIs costosas para una funcionalidad completa, lo que lo hace menos accesible para usuarios individuales
carece de profundidad en la teoría de las finanzas
partes del código pueden no funcionar como se esperaba, lo que lleva a la frustración
no está dirigido a usuarios avanzados o a aquellos que dominan Python o las finanzas.

(basado en 43 opiniones de lectores)

Título original:

Python for Finance: Mastering Data-Driven Finance

Contenido del libro:

El sector financiero ha adoptado recientemente Python a un ritmo vertiginoso, y algunos de los mayores bancos de inversión y fondos de cobertura lo utilizan para crear sistemas básicos de negociación y gestión de riesgos.

Actualizada para Python 3, la segunda edición de este libro práctico le ayudará a iniciarse en el lenguaje, guiando a desarrolladores y analistas cuantitativos a través de las bibliotecas y herramientas de Python para crear aplicaciones financieras y análisis financieros interactivos. Con ejemplos prácticos a lo largo del libro, el autor Yves Hilpisch también muestra cómo desarrollar un marco completo para el análisis de riesgos y derivados basado en la simulación de Monte Carlo, a partir de un caso realista de gran tamaño.

Gran parte del libro utiliza cuadernos interactivos IPython.

Otros datos del libro:

ISBN:9781492024330
Autor:
Editorial:
Encuadernación:Tapa blanda
Año de publicación:2019
Número de páginas:685

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Última modificación: 2024.11.14 07:32 (GMT)