Реклама
Постоплата
Hands-On Financial Trading with Python. A practical guide to using Zipline and other Python libraries for backtesting trading strategies
Тип книги:
О товаре
Перейти к описанию
Автор на обложке
Jiri Pik, Sourav Ghosh
Год выпуска
2024
Тип бумаги в книге
Офсетная
Тип обложки
Мягкая обложка
Тип книги
Печать по требованию
О книге
Discover how to build and backtest algorithmic trading strategies with Zipline
Key Features:
Get to grips with market data and stock analysis and visualize data to gain quality insightsFind out how t
1 257 ₽ 7 930 ₽
Магазин
Подписаться
Т8 Издательские Тех...
Перейти4.9
Чат
Заказы
703 K
О магазине
Часто задаваемые вопросы
Описание
Hands-On Financial Trading with PythonDiscover how to build and backtest algorithmic trading strategies with Zipline
Key Features:
Get to grips with market data and stock analysis and visualize data to gain quality insightsFind out how to systematically approach quantitative research and strategy generation/backtesting in algorithmic tradingLearn how to navigate the different features in Python's data analysis libraries
Book Description:
Algorithmic trading helps you stay ahead of the markets by devising strategies in quantitative analysis to gain profits and cut losses.
The book starts by introducing you to algorithmic trading and explaining why Python is the best platform for developing trading strategies. You'll then cover quantitative analysis using Python, and learn how to build algorithmic trading strategies with Zipline using various market data sources. Using Zipline as the backtesting library allows access to complimentary US historical daily market data until 2018. As you advance, you will gain an in-depth understanding of Python libraries such as NumPy and pandas for analyzing financial datasets, and explore Matplotlib, statsmodels, and scikit-learn libraries for advanced analytics. You'll also focus on time series forecasting, covering pmdarima and Facebook Prophet.
By the end of this trading book, you will be able to build predictive trading signals, adopt basic and advanced algorithmic trading strategies, and perform portfolio optimization.
What You Will Learn:
Discover how quantitative analysis works by covering financial statistics and ARIMAUse core Python libraries to perform quantitative research and strategy development using real datasetsUnderstand how to access financial and economic data in PythonImplement effective data visualization with MatplotlibApply scientific computing and data visualization with popular Python librariesBuild and deploy backtesting algorithmic trading strategies
Who this book is for:
This book is for data analysts and financial traders who want to explore how to design algorithmic trading strategies using Python's core libraries. If you are looking for a practical guide to backtesting algorithmic trading strategies and building your own strategies, then this book is for you. Beginner-level working knowledge of Python programming and statistics will be helpful.
Packt — это книги, написанные разработчиками для разработчиков, – экспертные знания, которые вы больше нигде не найдете в Интернете
Packt — это книги, написанные разработчиками для разработчиков, – экспертные знания, которые вы больше нигде не найдете в Интернете
Key Features:
Get to grips with market data and stock analysis and visualize data to gain quality insightsFind out how to systematically approach quantitative research and strategy generation/backtesting in algorithmic tradingLearn how to navigate the different features in Python's data analysis libraries
Book Description:
Algorithmic trading helps you stay ahead of the markets by devising strategies in quantitative analysis to gain profits and cut losses.
The book starts by introducing you to algorithmic trading and explaining why Python is the best platform for developing trading strategies. You'll then cover quantitative analysis using Python, and learn how to build algorithmic trading strategies with Zipline using various market data sources. Using Zipline as the backtesting library allows access to complimentary US historical daily market data until 2018. As you advance, you will gain an in-depth understanding of Python libraries such as NumPy and pandas for analyzing financial datasets, and explore Matplotlib, statsmodels, and scikit-learn libraries for advanced analytics. You'll also focus on time series forecasting, covering pmdarima and Facebook Prophet.
By the end of this trading book, you will be able to build predictive trading signals, adopt basic and advanced algorithmic trading strategies, and perform portfolio optimization.
What You Will Learn:
Discover how quantitative analysis works by covering financial statistics and ARIMAUse core Python libraries to perform quantitative research and strategy development using real datasetsUnderstand how to access financial and economic data in PythonImplement effective data visualization with MatplotlibApply scientific computing and data visualization with popular Python librariesBuild and deploy backtesting algorithmic trading strategies
Who this book is for:
This book is for data analysts and financial traders who want to explore how to design algorithmic trading strategies using Python's core libraries. If you are looking for a practical guide to backtesting algorithmic trading strategies and building your own strategies, then this book is for you. Beginner-level working knowledge of Python programming and statistics will be helpful.
Packt — это книги, написанные разработчиками для разработчиков, – экспертные знания, которые вы больше нигде не найдете в Интернете
Packt — это книги, написанные разработчиками для разработчиков, – экспертные знания, которые вы больше нигде не найдете в Интернете
- Артикул
- 260515945
- Автор на обложке
- Jiri Pik, Sourav Ghosh
- Год выпуска
- 2024
- Тип бумаги в книге
- Офсетная
- Тип обложки
- Мягкая обложка
- Тип книги
- Печать по требованию
- Язык издания
- Английский
- Количество страниц
- 360
- Размеры, мм
- 205 x 260
- ISBN
- 9781838982881
- Соответствие стандарту (ФГОС)
- Нет
Подборки товаров в категории Научная и научно-популярная литература
Отзывы о товаре
16
Hands-On Financial Trading with Python. A practical guide to using Zipline and other Python libraries for backtesting trading strategies
Показать сначала:
новые и полезные
с высокой оценкой
М
Максим М.
6 января 2026
супер.
Вам помог этот отзыв?
А
Анна Е.
20 сентября 2025
подарок
Вам помог этот отзыв?
И
Иванов Сергей
27 мая 2024
Хорошо упаковано. Привезли в цеорсти и сохранности. В книге шрифт хороший, легко читается. Много кода, текста меньше.
Вам помог этот отзыв?
А
Алексей Ф.
21 апреля 2026
Достаточно мало внимания уделено принципам, алгоритмам и "общим" библиотекам; намного больше места занимают простыни, посвященные специфичным для запада движкам.
Вам помог этот отзыв?
П
Пользователь предпочёл скрыть свои данные
10 апреля 2026
Л
Леонид У.
6 марта 2026
Д
Дмитрий К.
7 июня 2025
Ю
Юля М.
23 апреля 2025
П
Пользователь предпочёл скрыть свои данные
2 февраля 2025
Г
Георгий Х.
18 ноября 2024
Н
Наталья И.
26 февраля 2024
В
Виталий П.
9 декабря 2023
M
Mohamed E.
23 июня 2023
П
Пользователь предпочёл скрыть свои данные
3 июня 2023
Д
Дхилуксан Н.
31 марта 2025
П
ПД УДАЛЕНЫ
16 апреля 2023
4.5 / 5
5 звёзд
14
4 звезды
1
3 звезды
1
2 звезды
0
1 звезда
0
Вопросы и ответы 0
Как правильно задавать вопросы?
Будьте вежливы и спрашивайте о товаре, на карточке которого вы находитесь
Если вы обнаружили ошибку в описанием товара, воспользуйтесь функцией
Как отвечать на вопросы?
Отвечать на вопросы могут клиенты, купившие товар, и официальные представители.
Выбрать «Лучший ответ» может только автор вопроса, если именно этот ответ ему помог.