Python pour la finance : maîtriser la finance algorithmique

Fiche technique

Format : Broché
Nb de pages : XXIII-689 pages
Poids : 1400 g
Dimensions : 19cm X 23cm
Date de parution :
ISBN : 978-2-412-07746-7
EAN : 9782412077467

Python pour la finance

maîtriser la finance algorithmique

de

chez First interactive

Paru le | Broché XXIII-689 pages

Perfectionnement

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Quatrième de couverture

Python pour la finance

Python est devenu le langage de choix pour les traitements du secteur financier exploitant l'apprentissage machine et l'intelligence artificielle. De plus en plus d'institutions financières et de fonds d'investissement adoptent Python pour créer leurs systèmes de trading et de gestion des risques. Ce livre s'adresse autant aux développeurs qu'aux analystes en leur montrant comment tirer profit des paquetages et outils de Python pour leurs besoins en science des données, en trading algorithmique et en finance pilotée par les données.

Les exemples (en Python 3) sont disponibles sous forme de calepins Jupyter interactifs et directement exécutables. Ce livre compte cinq parties de richesse fonctionnelle croissante et se termine par la création d'un sous-système complet d'estimation de portefeuilles d'options call et put européennes et américaines.

Grâce à ce livre, vous apprendrez à maîtriser :

  • Python et la finance : premier contact avec les capacités de Python dans un contexte d'analyse financière.
  • Les fondamentaux : rappel des concepts essentiels du langage Python : types, structures NumPy, pandas, programmation orientée objets.
  • La science des données financière : techniques et paquetages Python pour les séries temporelles, les entrées/sorties, la stochastique, l'apprentissage machine et les performances.
  • Le trading algorithmique : rétrotests et déploiement de stratégies de trading automatisé.
  • L'analyse de produits dérivés : construction d'un paquetage souple et puissant de gestion des risques et de pricing de produits dérivés.

Biographie

Yves Hilpisch est docteur en mathématiques financières. Il est fondateur et associé du groupe The Python Quants dédié à l'emploi de technologies open source dans la science des données financière, le trading algorithmique et la finance automatisée. Il dirige également la société The Al Machine, qui vise à dompter la puissance de l'intelligence artificielle pour le trading sur une plateforme d'exploitation propriétaire. Il est en outre directeur du premier cycle de formation en ligne sanctionné par un diplôme universitaire en Python pour le trading algorithmique.