Python金融数据分析入门到实战

Python金融数据分析入门到实战
共24节 14658人在学 课程详情
  • NumPy关键点讲解

    • 认识N维数组ndarray对象
    • 数组的矢量化处理特性
    • 常用的元素级处理函数
    • 随机变量分布数组的生成
  • Pandas关键点讲解

    • Series数据的生成和访问
    • DataFrame数据生成的几种方法
    • 时间序列的生成和处理
    • DataFrame数据的全方位访问
    • DataFrame数据的规整化处理(一)
    • DataFrame数据的规整化处理(二)
    • DataFrame数据的分组与聚合
    • DataFrame数据的高效遍历
    • DataFrame数据的导入和导出
  • Matplotlib关键点讲解

    • 函数式API方式绘制图形属性
    • 如何绘制常用的数据分析图形
    • 对象式绘图方式的方法和特点
    • 如何自定义布局多子图页面
  • 基于股票数据的实战应用

    • 股票数据的API获取方法罗列
    • 从源生数据绘制常用技术指标 (一)
    • 从源生数据绘制常用技术指标 (二)
    • 从均线指标分析股股票价格的趋势
  • 总结与梳理

    • 课程总结
  • 课程介绍

    • 开篇词
    • 深入理解金融数据分析

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    课时介绍

    DataFrame数据的分组与聚合

    课程介绍

    会用Python分析金融数据 or 金融行业会用Python

    职场竞争力更高




    Python金融数据分析入门到实战

    Get√金融行业数据分析必备技能



    以股票量化交易为应用场景

    完成技术指标实现的全过程


    课程选取股票量化交易为应用场景,由股票数据的获取、技术指标的实现,逐步进阶到策略的设计和回测,由浅入深、由技术到思维地为同学们讲解Python金融数据分析在股票量化交易中的应用。





    以Python为编程语言

    解锁3大主流数据分析工具


    Python做金融具有先天优势,课程提取了Python数据分析工具NumPy、Pandas及可视化工具Matplotlib的关键点详细讲解,帮助同学掌握数据分析的关键技能。


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