Extrait de Python pour la finance - Maîtriser la finance algorithmique
Date de parution
2 octobre 2024
Éditeur
First Interactive
Caractéristiques techniques
Langue
Français
Langue originale
Anglais
Taille du fichier
18.7 MB
ISBN 13
9782412100172
Format
Epub
Protection
Watermark
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- Impression Oui
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Python pour la finance - Maîtriser la finance algorithmique
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Un livre unique pour opérer l'implémentation de Python dans les applications de core trading
L'industrie de la finance a récemment adopté Python comme langage de développement pour toutes les applications d'analyse financière, de trading algorithmique et de gestion des risques.
Basé sur la version 3 de Python, ce livre propose au lecteur de le guider dans le développement d'applications d'analyse quantitative à travers les différentes bibliothèques Python et les outils spécifiquement destinés aux applications financières et d'analyse financière interactive.
A travers de nombreux exemples pratiques, Yves Hilpisch met également en avant le développement d'un outil destiné à la méthode de simulation de Monte-Carlo qui permet d'introduire une approche statistique du risque dans une décision financière.
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L'industrie de la finance a récemment adopté Python comme langage de développement pour toutes les applications d'analyse financière, de trading algorithmique et de gestion des risques.
Basé sur la version 3 de Python, ce livre propose au lecteur de le guider dans le développement d'applications d'analyse quantitative à travers les différentes bibliothèques Python et les outils spécifiquement destinés aux applications financières et d'analyse financière interactive.
A travers de nombreux exemples pratiques, Yves Hilpisch met également en avant le développement d'un outil destiné à la méthode de simulation de Monte-Carlo qui permet d'introduire une approche statistique du risque dans une décision financière.
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Code produit : 9782412100172
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Date de parution
2 octobre 2024
Éditeur
First Interactive
Caractéristiques techniques
Langue
Français
Langue originale
Anglais
Taille du fichier
18.7 MB
ISBN 13
9782412100172
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