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Python For Finance : The Complete Guide to Data Analysis, Financial Modeling, Building Quantitative Models, and Algorithmic Trading with Pandas, NumPy, and QuantLib

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  • Build Quantitative and Risk Models – Create professional-grade models for portfolio optimization, Value-at-Risk (VaR), Monte Carlo simulation, and option pricing.
  • Design and Backtest Algorithmic Trading Strategies – Construct robust trading systems that leverage historical market data, test performance metrics, and refine your strategies for real-world execution.
  • Apply Machine Learning in Finance – Integrate regression models, predictive analytics, and AI-driven decision frameworks to improve forecasts and portfolio outcomes.
  • Achieve Reproducibility and Scalability – Learn environment management, testing, and Docker-based deployment to take your financial models from concept to cloud.
  • Financial analysts and quants who want to automate and enhance their workflows
  • Data scientists entering the world of financial engineering
  • Traders eager to design and test algorithmic strategies
  • Students and researchers in quantitative finance and machine learning for finance
  • Anyone who wants to bridge the gap between financial theory and computational reality

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