Teoria finanziaria con Python: Una delicata introduzione

Recensioni dei lettori

Il libro offre una copertura completa dei concetti matematici legati alla programmazione, ma soffre di spiegazioni contorte e di una scarsa esecuzione. È apprezzato da alcuni per il suo contenuto, ma criticato per l'impaginazione e la chiarezza, oltre che per i problemi di qualità della versione digitale.

⬤ Copertura completa dei concetti matematici
⬤ forte background dell'autore
⬤ discreto contenuto matematico quando ben spiegato.

⬤ Spiegazioni e layout contorti
⬤ cattive abitudini di codifica
⬤ mancanza di spiegazioni intuitive
⬤ problemi di qualità nell'edizione digitale
⬤ copie fisiche danneggiate.

(basato su 4 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Financial Theory with Python: A Gentle Introduction

Contenuto del libro:

Al giorno d'oggi, finanza, matematica e programmazione sono intrinsecamente legate. Questo libro fornisce le basi di ciascuna disciplina per fornire gli strumenti principali necessari per iniziare a lavorare nel mondo della finanza computazionale.

Utilizzando un approccio in cui i concetti matematici costituiscono lo sfondo comune per l'apprendimento delle idee finanziarie e delle tecniche di programmazione, questa guida pratica insegna le basi dell'economia finanziaria. Scritto dall'autore del best-seller Python for Finance, Yves Hilpisch, Financial Theory with Python spiega i concetti finanziari, matematici e di programmazione Python in modo integrato, in modo che i concetti interdisciplinari si rafforzino a vicenda.

⬤ Attrae dalla matematica per apprendere i fondamenti della teoria finanziaria e della programmazione Python.

⬤ Imparare la teoria finanziaria, la modellazione dei dati finanziari e l'uso di Python per la finanza computazionale.

⬤ Utilizzare semplici modelli economici per comprendere meglio le nozioni di base della finanza e i concetti della programmazione Python.

⬤ Utilizzare la modellistica finanziaria statica e dinamica per affrontare i problemi fondamentali della finanza, come il pricing, il processo decisionale, l'equilibrio e l'asset allocation.

⬤ Imparare le basi dei pacchetti Python utili per la modellazione finanziaria, come NumPy, pandas, Matplotlib e SymPy.