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Leverage Python for expert-level volatility and variance derivative trading Listed Volatility and Variance Derivatives is a comprehensive treatment of all aspects of these increasingly popular derivatives products, and has the distinction of being both the first to cover European volatility and variance products provided by Eurex and the first to offer Python code for implementing comprehensive quantitative analyses of these financial products. For those who want to get started right away, the book is accompanied by a dedicated Web page and a Github repository that includes all the code from the book for easy replication and use, as well as a hosted version of all the code for immediate execution. Python is fast making inroads into financial modelling and derivatives analytics, and recent developments allow Python to be as fast as pure C++ or C while consisting generally of only 10% of the code lines associated with the compiled languages. This complete guide offers rare insight into the use of Python to undertake complex quantitative analyses of listed volatility and variance derivatives. Learn how to use Python for data and financial analysis, and reproduce stylised facts on volatility and variance markets Gain an understanding of the fundamental techniques of modelling volatility and variance and the model-free replication of variance Familiarise yourself with micro structure elements of the markets for listed volatility and variance derivatives Reproduce all results and graphics with IPython/Jupyter Notebooks and Python codes that accompany the book Listed Volatility and Variance Derivatives is the complete guide to Python-based quantitative analysis of these Eurex derivatives products.
Die wichtigsten Tools für die Datenanalyse und-bearbeitung im praktischen Einsatz Python effizient für datenintensive Berechnungen einsetzen mit IPython und Jupyter Laden, Speichern und Bearbeiten von Daten und numerischen Arrays mit NumPy und Pandas Visualisierung von Daten mit Matplotlib Python ist für viele die erste Wahl für Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools. Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen. Dieses Handbuch erläutert die Verwendung der folgenden Tools: ● IPython und Jupyter für datenintensive Berechnungen ● NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in Python ● Matplotlib für vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von Daten ● Scikit-Learn zur effizienten und sauberen Implementierung der wichtigsten und am meisten verbreiteten Algorithmen des Machine Learnings Der Autor zeigt Ihnen, wie Sie die zum Betreiben von Data Science verfügbaren Pakete nutzen, um Daten effektiv zu speichern, zu handhaben und Einblick in diese Daten zu gewinnen. Grundlegende Kenntnisse in Python werden dabei vorausgesetzt. Leserstimme zum Buch: »Wenn Sie Data Science mit Python betreiben möchten, ist dieses Buch ein hervorragender Ausgangspunkt. Ich habe es sehr erfolgreich beim Unterrichten von Informatik- und Statistikstudenten eingesetzt. Jake geht weit über die Grundlagen der Open-Source-Tools hinaus und erläutert die grundlegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.« – Brian Granger, Physikprofessor, California Polytechnic State University, Mitbegründer des Jupyter-Projekts
Mit diesem Buch erhalten Sie das E-Book inklusive! Ein Buch, das die Börse zum Beben bringt Michael Lewis, begnadeter Sachbuchautor, lüftet mit seinem neuen Buch "das dunkelste Geheimnis der Börse". Wer an Börse denkt, hat oft ein Bild im Kopf: wild gestikulierende Makler, die unter immensem Zeitdruck Dinge kaufen, um sie gleich wieder zu verkaufen. Doch das ist Geschichte. Die Realität an der Börse sieht anders aus - das Parkett hat längst neue Regeln. Michael Lewis, Wirtschaftsjournalist und begnadeter Sachbuchautor, sorgte mit seinem neuen Buch für ein Erdbeben. Der Erzähler unter den Sachbuchautoren enthüllt die Geschichte einer Gruppe genialer Wall-Street-Außenseiter. Sie haben herausgefunden, wie die Börse zum Vorteil von Insidern manipuliert wird, die ohne Risiko Milliarden absahnen und abends ohne eine einzige Aktie nach Hause gehen. Ein Buch über die neuen "Helden" an der Börse Der Entschluss der "Helden": Sie schaffen ein paralleles System, das sich den raffgierigen "Flash Boys" in den Weg stellt. Lewis bringt Licht in die dunkelste Ecke der Börse. Seine filmreife Geschichte über den Kampf um Geschwindigkeit - auf einem Markt, den zwar keiner sieht, der unsere Wirtschaft aber ernsthaft bedroht - bringt die Wall Street zum Beben. Dieses Buch lässt die Börsenwelt erzittern. Einen Tag nach seinem Erscheinen kündigten FBI und amerikanisches Justizministerium an, sie würden Untersuchungen gegen den von Lewis gegeißelten Hochfrequenzhandel an den Börsen einleiten. Lewis ... - "... hat eine neue Ebene der Aufmerksamkeit erreicht". (FAZ) - ... lässt den "The Wolf of Wall Street" wie ein Lamm wirken. - ... ist der derzeit packendste (Reality-)Thriller über die Finanzwelt gelungen. - ... enthüllt, wie Märkte und Privatanleger manipuliert werden. Links: http://www.faz.net/aktuell/feuilleton/buecher/rezensionen/sachbuch/rezension-flash-boys-von-michael-lewis-12899266.html http://www.handelsblatt.com/finanzen/fonds/nachrichten/hochfrequenzhandel-staatsfonds-fluechtet-vor-den-flash-boys/10019622.html http://www.manager-magazin.de/finanzen/boerse/hochfrequenzhandel-lewis-gefahr-jedermannn-flashcrash-a-973311.html
Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen.Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.Aus dem Inhalt:Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook für das explorative ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek einVerwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-DatenFür diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn.
Die Starthilfe Finanz- und Rechnungswesen soll den Einstieg in das BWL-Studium erleichtern. Sie wendet sich an Schüler, die ein Studium aufnehmen möchten und an Studierende im ersten Studienjahr. Das Buch vermittelt in kompakter Weise einen prägnanten und anschaulichen Überblick über die Grundlagen des Finanz- und Rechnungswesens. Grundbegriffe und Zusammenhänge werden erklärt und Aspekte der EDV-Unterstützung diskutiert.

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