应用金融 在 Python 中

提升你的 Python 金融技能，学习如何处理数据并做出更好的数据驱动决策。你将从本学习路径开始，学习如何评估投资组合、降低风险敞口，并使用蒙特卡洛模拟来建模概率。 接下来，你将学习如何使用神经网络重新平衡投资组合。 通过交互式编码练习，你将使用包括 SciPy、statsmodels、scikit-learn、TensorFlow、Keras 和 XGBoost 在内的强大库来分析和管理风险。 然后，你将运用所学知识，使用机器学习和金融技术来回答金融机构常见的问题，例如是否批准贷款或信用卡申请。 一路上，你还将创建 GARCH 模型，并亲自动手处理包含微软股票、历史外汇汇率和加密货币数据的真实数据集。 开始此学习路径，提升你的 Python 金融技能。