Python已成為數(shù)據(jù)驅(qū)動和AI優(yōu)先的金融界的編程語言。一些投資銀行和對沖基金現(xiàn)在都使用Python及其生態(tài)系統(tǒng)來構(gòu)建核心交易和風(fēng)險管理系統(tǒng)。 　　在《Python金融大數(shù)據(jù)分析（第2版 版）》的第二版中，YvesHilpisch向開發(fā)人員和定量分析師展示了如何使用Python和工具進(jìn)行金融數(shù)據(jù)科學(xué)、算法交易和計算金融學(xué)。第二版針對Python3進(jìn)行了更新，其中的大部分代碼都采用了JupyterNotebooks的形式，為幾乎所有的示例提供了可執(zhí)行交互式版本。在共5部分內(nèi)容中，你將學(xué)習(xí)到Python及其生態(tài)系統(tǒng)是如何為從事金融業(yè)務(wù)的公和個人提供技術(shù)框架的。

增強(qiáng)學(xué)習(xí)導(dǎo)論中文版 Reinforcement learning an introduction 中文版

Reinforcement Learning An Introduction (2nd Edition)

Learning OpenCV 4 Computer Vision with Python 3

If you are interested in quantitative finance, financial modeling, and trading, or simply want to learn how Python and pandas can be applied to finance, then this book is ideal for you. Some knowledge of Python and pandas is assumed. Interest in financial concepts is helpful, but no prior knowledge is expected.

Python Concurrency with asyncio

在Python中，切片(slice)是對序列型對象(如list, string, tuple)的一種高級索引方法。 普通索引只取出序列中 一個下標(biāo) 對應(yīng)的元素，而切片取出序列中 一個范圍 對應(yīng)的元素，這里的范圍不是狹義上的連續(xù)片段。通俗一點就是在一定范圍里面.用刀切出一部分,達(dá)到自己需要的一部分.

當(dāng)python要做編碼轉(zhuǎn)換的時候，會借助于內(nèi)部的編碼

一、首先需要思考，我們在頁面導(dǎo)出excel，用python導(dǎo)出如何寫入文件的 封裝前需要確認(rèn)python導(dǎo)出excel接口返回的是一個什么樣的數(shù)據(jù)類型 如下：我們先看下不對返回結(jié)果做處理，直接接收數(shù)據(jù)類型是一個對象，無法獲取返回值

本著 「路漫漫其修遠(yuǎn)兮, 吾將上下而求索」 的精神。終于要開始深入研究 Python 中 asyncio 的源碼實現(xiàn)啦。 本文章可能篇幅較長，因為是逐行分析 asyncio 的實現(xiàn)，也需要讀者具有一定的 asyncio 編碼經(jīng)驗和功底，推薦剛開始踏上 Python 異步編程之旅的朋友們可以先從官方文檔入手，由淺入深步步為營。 若在讀的你對此感興趣，那么很開心能與你分享我的學(xué)習(xí)成果。 本次源碼分析將在 Python 3.11.3 的版本上進(jìn)行探索。