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Yves Hilpisch

    Kapitalmarktorientierte Unternehmensführung
    Python for Finance
    Artificial Intelligence in Finance
    Python for Finance
    Python for Algorithmic Trading
    Financial Theory with Python
    • Financial Theory with Python

      A Gentle Introduction

      • 192pages
      • 7 heures de lecture
      3,7(11)Évaluer

      Combining finance, mathematics, and programming, this guide offers foundational knowledge essential for entering computational finance. It emphasizes the interconnection of these disciplines, using mathematical concepts as a backdrop to explore financial theories and programming methods. The practical approach equips readers with the fundamental tools needed to understand financial economics effectively.

      Financial Theory with Python
    • Python for Algorithmic Trading

      From Idea to Cloud Deployment

      • 350pages
      • 13 heures de lecture
      3,8(55)Évaluer

      Focusing on practical applications, this book guides readers through using Python for algorithmic trading, making it accessible to individuals and small organizations. It covers essential topics such as setting up a Python environment, retrieving financial data, and vectorized backtesting with tools like NumPy and pandas. Additionally, it explores machine learning for market predictions and real-time data processing. By providing insights into automated trading strategies using platforms like OANDA and FXCM, the book empowers traders to compete effectively in the financial markets.

      Python for Algorithmic Trading
    • Python for Finance

      Mastering Data-Driven Finance

      • 720pages
      • 26 heures de lecture
      3,5(30)Évaluer

      This second edition provides a comprehensive introduction to essential libraries and tools for developers and quantitative analysts, focusing on their applications in development and financial analytics. It equips readers with the necessary skills and knowledge to effectively utilize these resources in their work, enhancing their analytical capabilities in the financial sector.

      Python for Finance
    • Artificial Intelligence in Finance

      A Python-Based Guide

      • 475pages
      • 17 heures de lecture
      3,2(15)Évaluer

      The book explores the transformative impact of AI and machine learning on the financial industry, particularly in algorithmic trading. It offers practical insights into leveraging historical and real-time financial data to identify and exploit statistical inefficiencies in the markets. Readers will gain valuable knowledge on integrating advanced technologies into trading strategies, enhancing their ability to navigate and succeed in a rapidly evolving financial landscape.

      Artificial Intelligence in Finance
    • Python for Finance

      • 606pages
      • 22 heures de lecture

      This hands-on guide helps both developers and quantitative analysts get started with Python, and guides you through the most important aspects of using Python for quantitative finance.

      Python for Finance
    • Kapitalmarktorientierte Unternehmensführung

      Grundlagen der Finanzierung, Wertorientierung und Corporate Finance

      • 296pages
      • 11 heures de lecture

      Der Wandel der Finanzmärkte und die veränderten Erwartungen der Shareholder erfordern eine kapitalmarktorientierte Unternehmensführung. Yves Hilpisch beleuchtet in diesem Werk die entscheidenden Aspekte von Finanzierung, Wertorientierung und Corporate Governance. Durch die Integration dieser Themen bietet das Buch Unternehmen wertvolle Einblicke, um sich in einem dynamischen Umfeld erfolgreich zu positionieren und den neuen Herausforderungen zu begegnen.

      Kapitalmarktorientierte Unternehmensführung
    • Options based management

      Vom Realoptionsansatz zur optionsbasierten Unternehmensführung

      • 299pages
      • 11 heures de lecture

      Das heutige wirtschaftliche Umfeld ist geprägt durch ein hohes Maß an Unsicherheit. Ferner verfügen Manager häufig über ein weit reichendes Maß an strategischer, operativer und finanzieller Flexibilität in ihren Entscheidungen. In einem solchen Umfeld versagen die traditionellen Bewertungs- und Entscheidungsverfahren (z. B. Net Present Value). Nur der Realoptionsansatz ermöglicht es dem Management, fundierte Entscheidungen herbeizuführen. Seine konsequente Anwendung ermöglicht letztlich den Übergang vom Value Based Management zu einem wesentlich leistungsstärkeren Paradigma der Unternehmensführung, dem Options Based Management.

      Options based management