本書詳細闡述了與Python金融數(shù)據(jù)分析相關(guān)的基本解決方案，主要包括獲取金融數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、可視化金融時間序列、探索金融時間序列數(shù)據(jù)、技術(shù)分析和構(gòu)建交互式儀表板、時間序列分析與預(yù)測、基于機器學習的時間序列預(yù)測、多因素模型、使用GARCH類模型對波動率進行建模、金融領(lǐng)域中的蒙特卡羅模擬、資產(chǎn)配置、回測交易策略、識別信用違約、機器學習項目的高級概念、金融領(lǐng)域的深度學習等內(nèi)容。此外，本書還提供了相應(yīng)的示例、代碼，以幫助讀者進一步理解相關(guān)方案的實現(xiàn)過程。