Python para finanzas

Opiniones de los lectores

El libro ofrece una introducción a las finanzas con Python, con capítulos específicos especialmente útiles. Sin embargo, ha recibido críticas por su mala redacción, la ineficacia de los ejemplos de codificación y la falta de utilidad práctica.

Una gran introducción a las finanzas con Python. Los capítulos 10 y 12 son especialmente útiles como material complementario a Opciones, futuros y otros derivados de Hull.

Mal escrito; parece más un apunte de clase que un producto independiente. Muchos ejemplos de código no funcionan o requieren ajustes excesivos. No se recomienda debido a su contenido ineficaz.

(basado en 5 opiniones de lectores)

Título original:

Python for Finance

Contenido del libro:

Aprenda e implemente varios conceptos de Finanzas Cuantitativas utilizando las populares librerías Python.

Características principales:

⬤ Entender los fundamentos de las estructuras de datos de Python y trabajar con datos de series temporales.

⬤ Implementar conceptos clave en finanzas cuantitativas utilizando bibliotecas populares de Python como NumPy, SciPy y matplotlib.

⬤ Un tutorial paso a paso repleto de muchos programas de Python que le ayudarán a aprender cómo aplicar Python a las finanzas.

Descripción del libro:

Este libro utiliza Python como herramienta computacional. Dado que Python es libre, cualquier escuela o.

Organización puede descargar y utilizar.

Este libro está organizado de acuerdo a varios temas de finanzas. En otras palabras, la primera edición se centra más en Python, mientras que la segunda trata realmente de aplicar Python a las finanzas.

El libro comienza explicando temas relacionados exclusivamente con Python. A continuación se tratan partes críticas de Python, explicando conceptos como valor temporal del dinero evaluaciones de acciones y bonos, modelo de valoración de activos de capital, modelos multifactoriales, análisis de series temporales, teoría de carteras,.

Opciones y futuros.

Este libro nos ayudará a aprender o repasar los fundamentos de las finanzas cuantitativas y a aplicar Python para resolver diversos problemas, como la estimación del riesgo de mercado de IBM,.

Ejecución de un modelo Fama-French de 3 factores, 5 factores o Fama-French-Carhart de 4 factores, estimación del VaR de una cartera de 5 acciones, estimación de la cartera óptima y construcción de la frontera eficiente para una cartera de 20 acciones con acciones reales y con simulación Monte Carlo. Más adelante, también aprenderemos a replicar el famoso modelo de opciones Black-Scholes-Merton y a valorar opciones exóticas como la opción de compra a precio medio.

Lo que aprenderá:

⬤ Familiarizarse con Python en los dos primeros capítulos.

⬤ Ejecutar los modelos CAPM, Fama-French de 3 factores y Fama-French-Carhart de 4 factores.

⬤ Aprenda a fijar el precio de una opción de compra, de venta y de varias opciones exóticas.

⬤ Entender la simulación Monte Carlo, cómo escribir un programa Python para replicar el modelo de opciones Black-Scholes-Merton, y cómo valorar algunas opciones exóticas.

⬤ Comprender el concepto de volatilidad y cómo probar la hipótesis de que la volatilidad cambia con los años.

⬤ Comprender los procesos ARCH y GARCH y cómo escribir programas Python relacionados.

A quién va dirigido este libro:

Este libro asume que los lectores tienen algunos conocimientos básicos relacionados con Python. Sin embargo, no tiene conocimientos de finanzas cuantitativas. Además, no tiene conocimientos sobre datos financieros.