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인기도서
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파이썬을 활용한 금융 분석 : 파이썬의 기초부터 금융공학, 머신러닝, 퀀트 분석, 매매 시스템 구현까지
발행연도 - 2022 / 지음: 이브 힐피시 ; 옮김: 김도형 / 한빛미디어- 도서관 청라호수도서관
- 자료실 [청라호수]일반자료실
- 부록 부록없음
- 등록번호 CL0000114928
- ISBN 9791162245170
- 형태 796 p. 24 cm
- 한국십진분류 사회과학 > 경제학 > 금융
- 카테고리분류
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전체도서관 소장정보
| 자료실 | 대출상태 | 반납예정일 | 청구기호 | 등록번호 | 자료예약 | 상호대차 | 책마중 | 정보출력 |
|---|
책소개
현재 파이썬은 데이터와 인공지능이 주도하는 금융 분석 분야에서 대표적인 프로그래밍 언어로 사용되고 있다. 이 책에서는 다양한 파이썬 패키지와 도구를 사용하여 금융 데이터 과학, 알고리즘 트레이딩 및 계산 금융에 활용하는 방법을 설명한다.
서가브라우징
디플레 전쟁
2020 / 지음: 홍춘욱 / 스마트북스
레이어드 머니 돈이 진화한다 : 계층 화폐로 살펴본 금, 달러, 비트코인, 디지털 화폐의 미래
2021 / 지음: 닉 바티아 ; 옮김: 정성환 / 심플라이프
불확실성 극복을 위한 금융투자 : 금융을 알면 미래가 두렵지 않다
2019 / 지음: 신세철 / 연암사
(환율과 금리로 보는)앞으로 3년 경제전쟁의 미래
2019 / 지음: 오건영 / 지식노마드
금융시장의 포식자들= Predators of financial market
2021 / 지음: 장지웅 / 여의도책방
금리의 역습 : 금리는 어떻게 부의 질서를 뒤흔드는가
2023 / 지음: 에드워드 챈슬러 ; 옮김: 임상훈 / 위즈덤하우스
금리, 주가, 환율을 움직이는 경제 원칙 : 금융시장의 흐름을 알면 돈이 보인다
2023 / 지음: 홍성수 / 새로운제안
파이썬을 활용한 금융 분석 : 파이썬의 기초부터 금융공학, 머신러닝, 퀀트 분석, 매매 시스템 구현까지
2022 / 지음: 이브 힐피시 ; 옮김: 김도형 / 한빛미디어
퀀트 투자를 위한 머신러닝·딥러닝 알고리듬 트레이딩 : 파이썬, Pandas, 텐서플로 2.0, Scikit-learn을 활용한 효과적인 트레이딩 전략 : 2/e
2021 / 지음: 스테판 젠슨 ; 옮김: 홍창수, 이기홍 / 에이콘
금리는 답을 알고 있다 : 당신의 자산 가치를 결정하는 금리의 모든 것
2023 / 지음: 김유성 / 경이로움 :
나는 금리로 경제를 읽는다
2016 / 김의경 지음 / 위너스북
제로금리 시대가 온다 : 누구에게는 위기, 누구에게는 기회가 온다
2020 / 지음: 김지만 / 한스미디어
머니쇼크 : 금리가 재편하는 새로운 부의 질서
2026 / 지음: 제이미 러시 , 톰 올릭 , 스테파니 플랜더스 ; 옮김: 임경은 / 교보문고
금리는 경제의 미래를 알고 있다 : 금리를 알면 돈의 흐름이 보인다
2016 / 박종연 지음 / 원앤원북스
슈퍼금리 슈퍼리치 : 금리와 썸 타기
2024 / 지음: 변정규 / 연합인포맥스북스 :
같이 빌린 책
역행자 : 확장판
2023 / 지음: 자청 / 웅진지식하우스 :
(미국적인 너무나 미국적인)영어회화 이디엄 = English conversation idioms
2020 / 지음: 김아영 ; 제니퍼 그릴 [공] / 사람in
(현대인의 튼튼백년을 위한)건강 공부: 무병장수를 꿈꾸는 모든 사람을 위한 건강 가이드
2020 / 지음: 엄융의 / 창비
설국
2018 / 지음: 가와바타 야스나리 ; 옮김: 유숙자 / 민음사
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2018 / 지음: Richard Kwon / 한국경제신문i
(미국인 사용빈도 다반사) 영어회화 구동사
2023 / 지음: 김아영, Jennifer Grill / 사람in
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두 도시 이야기
2021 / 지은이: 찰스 디킨스; 옮긴이: 김소영 / 허밍버드:
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2024 / 지음: 재테크르르 / 알에이치코리아
랭체인으로 LLM 기반의 AI 서비스 개발하기 : 현직 AI specialist에게 배우는 RAG!
2024 / 지음: 서지영 / 길벗
(엣센스)Children's dictionary = 엣센스 초등영어사전
2006 / 크리스틴 조 엮음 / 민중서림
랭체인으로 실현하는 LLM 아키텍처 : LLM 애플리케이션 아키텍처 설계와 실전 개발 퀵 가이드
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파이썬 머신러닝을 이용한 금융 리스크 관리
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주요 키워드
통계(나이)
| 나이 | 대출건수 |
|---|---|
| 10대 미만 | 0 |
| 10대 | 0 |
| 20대 | 1 |
| 30대 | 1 |
| 40대 | 1 |
| 50대 | 3 |
| 60대 | 1 |
| 70대 | 0 |
| 80대 | 0 |
| 90대 | 0 |
통계(연도)
| 연도 | 대출건수 |
|---|---|
| 2017년 | 0 |
| 2018년 | 0 |
| 2019년 | 0 |
| 2020년 | 0 |
| 2021년 | 0 |
| 2022년 | 0 |
| 2023년 | 0 |
| 2024년 | 2 |
| 2025년 | 5 |
| 2026년 | 0 |