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Financial Data Analysis Using Python (Zherlitsyn, Dmytro)
Financial Data Analysis Using Python
Autor Zherlitsyn, Dmytro
Verlag Mercury Learning and Information
Sprache Englisch
Einband Kartonierter Einband (Kt)
Erscheinungsjahr 2025
Seiten 504 S.
Artikelnummer 48670677
ISBN 978-1-5015-2386-1
Auflage 25001 A. 1. Auflage
CHF 69.15
Lieferbar in ca. 5 Arbeitstagen
Zusammenfassung

This book will introduce essential concepts in financial analysis methods & models, covering time-series analysis, graphical analysis, technical and fundamental analysis, asset pricing and portfolio theory, investment and trade strategies, risk assessment and prediction, and financial ML practices. The Python programming language and its ecosystem libraries, such as Pandas, NumPy, SciPy, statsmodels, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, Prophet, and other data science tools will demonstrate these rooted financial concepts in practice examples. This book will also help you understand the concepts of financial market dynamics, estimate the metrics of financial asset profitability, predict trends, evaluate strategies, optimize portfolios, and manage financial risks. You will also learn data analysis techniques using the Python programming language to understand the basics of data preparation, visualization, and manipulation in the world of financial data. FEATURES ¿ Illustrates financial data analysis using Python data science libraries & techniques ¿ Uses Python visualization tools to justify investment and trading strategies ¿ Covers asset pricing & portfolio management methods with Python

Dmytro Zherlitsyn, PhD, has dedicated over 20 years to university teaching, business training, financial consulting, scientific research & data analysis. He has authored over 250 academic publications (e-learning courses, textbooks, scientific papers & monographs) in Economics, Finance, Data Science, System Analysis & Software Engineering. His work encompasses the development of predictive models for business & market analysis, including advanced regression, simulation & machine learning methods for financial sectors & the cryptocurrency market.