دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش:
نویسندگان: Van Der Post. Hayden
سری:
ناشر: Reactive Publishing
سال نشر: 2024
تعداد صفحات: 879
زبان: English
فرمت فایل : EPUB (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود)
حجم فایل: 2 Mb
در صورت تبدیل فایل کتاب Quantitative Finance: Advanced Analysis with Python: A Comprehensive Guide for 2024 به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب مالی کمی: تجزیه و تحلیل پیشرفته با پایتون: راهنمای جامع برای سال 2024 نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
Title Page Dedication Contents Chapter 1: Introduction to Algorithmic Trading 1.1 Definition of Algorithmic Trading 1.2 Key Benefits of Algorithmic Trading 1.3 Fundamentals of Algorithm Design 1.4 Regulatory and Ethical Considerations Chapter 2: Understanding Financial Markets 2.1 Market Structure and Microstructure 2.2 Asset Classes and Instruments 2.3 Fundamental and Technical Analysis 2.4 Trading Economics Chapter 3: Python for Finance 3.1 Basics of Python Programming 3.2 Data Handling and Manipulation 3.3 API Integration for Market Data 3.4 Performance and Scalability Chapter 4: Quantitative Analysis and Modeling 4.1 Statistical Foundations 4.2 Portfolio Theory 4.3 Value at Risk (VaR) 4.4 Algorithm Evaluation Metrics Chapter 5: Strategy Identification and Hypothesis 5.1 Identifying Market Opportunities 5.2 Strategy Hypothesis Formulation 5.3 Data Requirements and Sources 5.4 Tools for Strategy Development Chapter 6: Building and Backtesting Strategies 6.1 Strategy Coding in Python 6.2 Backtesting Frameworks 6.3 Performance Analysis 6.4 Optimization Techniques Chapter 7: Advanced Trading Strategies 7.1 Machine Learning for Predictive Modeling 7.2 High-Frequency Trading Algorithms 7.3 Sentiment Analysis Strategies 7.4 Multi-Asset and Cross-Asset Trading Chapter 8: Real-Time Back testing and Paper Trading 8.1 Simulating Live Market Conditions 8.2 Refinement and Iteration 8.3 Robustness and Stability 8.4 Compliance and Reporting in Algorithmic Trading Chapter 9: Machine Learning and AI 9.1 Deep Learning and Neural Networks 9.2 Reinforcement Learning for Trading 9.3 Natural Language Processing (NLP) 9.4 NLP Integration in Market Prediction Models Chapter 10 : Blockchain and Cryptocurrency Markets 10.1 Fundamentals of Blockchain Technology 10.2 Trading Cryptocurrencies 10.3 Tokenization and Asset Representation 10.4 Decentralized Finance (DeFi) Chapter 11: Quantum Computing in Finance 11.1 Quantum Computing Fundamentals 11.2 Quantum Algorithms for Optimization 11.3 Quantum Computing for Risk Analysis 11.4 Future Prospects of Quantum Computing in Trading Epilogue Additional Resources