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[1] ファイナンスデータ分析
- 株式投資のためのデータ分析をPythonで行う本
- テクニカル分析とファンダメンタル分析の両方がカバーされている
- ファイナンス理論の難所には深入りせずに、Jupyter Notebookを動かしながら学びたい人向け
- 金融データ分析の入門によい
[2] Pythonによるファイナンス入門
- Pythonでファイナンス理論の基本を学べる和書として貴重
- 実務的・実践的というよりは大学の教科書的な内容で、基礎固めのために読む本、という印象
- 割引キャッシュフロー法と債券数理に始まり、ポートフォリオ理論がメイン
- オプションプライシングは入門のみで、アルゴリズムトレードの話題は載っていないので注意
- ファイナンスの観点からサンプルコードが丁寧に解説されている
- Pythonを使ったことがあり、ファイナンス理論に入門したい人におすすめ
[3] Pythonからはじめるアルゴリズムトレード
Pythonからはじめるアルゴリズムトレード ―自動売買の基礎と機械学習の本格導入に向けたPythonプログラミング
- ファイナンスをPythonで学ぶテキストを多数執筆する著者が出した本「Python for Algorithmic Trading」の和訳版
- アルゴリズムトレード（自動売買）に特化しているのが特徴
- 主に想定しているマーケットは仮想通貨ではなく為替（FX）
- 開発環境などのインフラ面、リアルタイムデータの扱いなど実践的な内容も多い
- Conda/Docker/クラウドなどのインフラ、ベクトル化バックテスト、機械学習による予測、イベントベースバックテスト、OandaでCFDトレード、FXCMでFXトレードなど
- Pythonでアルゴリズムトレードを実践的に学びたい人におすすめ
[4] Pythonによるファイナンス
Pythonによるファイナンス 第2版 ―データ駆動型アプローチに向けて
- 金融工学の内容を広く浅くPythonで計算する本
- 扱うのはアルゴリズムトレードとデリバティブプライシング
- ファイナンス理論の解説は少なめでPythonコードがメイン
- 出てくるトピック（特にデリバティブ関連）は、ファイナンスのテキストで一般的に取り上げられているものが多い
- Pythonコードはシンプルで教育的
- 金融工学を学んだことある人が、Pythonで実装してみる入口としておすすめ
[5] ディープラーニング入門
ディープラーニング入門 ―Pythonではじめる金融データ解析―
- サンプルコードが豊富
- サポートベクターマシーン、決定木、ランダムフォレスト、多層ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワークなどが簡潔に解説されている
- 金融データに対する機械学習の応用例が多数掲載されている
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