【零基础】Python金融分析与量化交易实战

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  • Python环境配置与基本操作

    • 课程内容与大纲介绍
    • Python环境配置(数据代码下载----------》)
    • Python库安装工具
    • Notebook工具使用
    • Python简介
    • Python数值运算
    • Python字符串操作
    • 索引结构
  • Python核心操作

    • List基础结构
    • List核心操作
    • 字典基础定义
    • 字典的核心操作
    • Set结构
    • 赋值机制
    • 判断结构
    • 循环结构
    • 函数定义
    • 模块与包
    • 异常处理模块
    • 文件操作
  • Python类与习题实例

    • 类的基本定义
    • 类的属性操作
    • 时间操作
    • Python练习题-1
    • Python练习题-2
    • Python练习题-3
  • Python科学计算库-Numpy

    • Numpy工具包概述
    • 数组结构
    • 属性与赋值操作
    • 数据索引方法
    • 数值计算方法
    • 排序操作
    • 数组形状
    • 数组生成常用函数
    • 随机模块
    • 读写模块
  • Python数据分析处理库-Pandas

    • Pandas工具包使用简介
    • 数据信息读取与展示
    • 索引方法
    • groupby函数使用方法
    • 数值运算
    • merge合并操作
    • pivot数据透视表
    • 时间操作
    • apply自定义函数
    • 常用操作
    • 字符串操作
  • 金融数据时间序列分析

    • 金融时间序列数据统计分析
    • 序列变化情况分析计算
    • 连续指标变化情况分
    • 时间序列重采样操作
    • 短均与长均计算实例
    • 指标相关情况分析
    • 回归方程与相关系数实例
  • 双均线交易策略实例

    • 金叉与死叉介绍
    • 买点与卖点可视化分析
    • 策略收益效果分析
    • 均线调参实例
  • 策略收益与风险评估指标解析

    • 回测收益率指标解读
    • 年化指标分析
    • 最大回撤区间
    • 夏普比率的作用
    • 阿尔法与贝塔概述
  • 量化交易与回测平台解读

    • 量化交易概述
    • 量化交易所需技能分析
    • Ricequant交易平台简介
  • Ricequant回测选股分析实战

    • 策略任务分析
    • 股票池筛选
    • 策略效果演示与指标分析
    • 定时器功能与作用
  • 因子数据预处理实例

    • 百分位去极值方法
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    • 3Sigma方法实例
    • 标准化处理方法
    • 中性化处理方法通俗解释
    • 策略任务概述
  • 因子选股策略实例

    • 股票数据获取
    • 过滤筛选因子指标数据
    • 因子数据预处理
    • 股票池筛选
    • 策略效果评估分析
  • 因子分析实战

    • 因子分析概述
    • Alphalens工具包介绍
    • 获取因子指标数据
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    • 数据格式转换
    • IC指标值计算
    • 工具包绘图展示
    • 因子收益率简介
  • 因子打分选股实战

    • 打分法选股策略概述
    • 整体任务流程梳理
    • 策略初始化与数据读取
    • 因子打分与排序
    • 完成选股方法
    • 完成策略交易展示结果
    • 策略总结与分析
  • 回归分析策略

    • 回归问题概述
    • 误差项定义
    • 独立同分布的意义
    • 似然函数的作用
    • 参数求解
    • 梯度下降通俗解释
    • 参数更新方法
    • 优化参数设置
    • 回归任务概述
    • 特征可视化展示
    • 构建回归方程
    • 回归分析结果
  • 聚类分析策

    • KMEANS算法概述
    • KMEANS工作流程
    • KMEANS迭代可视化展示
    • DBSCAN聚类算法
    • DBSCAN工作流程
    • DBSCAN可视化展示
    • 聚类分析实例
    • 统计分析所需数据准备
    • 统计效果展示
  • 拓展:fbprophet时间序列预测神器

    • fbprophet股价预测任务概述
    • 时间序列分析
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    • 任务目标与数据源
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  • 拓展:可视化库-Matplotlib

    • Matplotlib概述
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    • 风格设置
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    • 直方图与散点图
    • 3D图绘制
    • pie图
    • 子图布局
    • 结合pandas与sklearn
  • 拓展:可视化库-Seaborn

    • 整体布局风格设置
    • 风格细节设置
    • 调色板
    • 调色板颜色设置
    • 单变量分析绘图
    • 回归分析绘图
    • 多变量分析绘图
    • 分类属性绘图
    • Facetgrid使用方法
    • Facetgrid绘制多变量
    • 热度图绘制
    • Python练习题-4
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Python金融分析与量化交易实战课程旨在帮助同学们快速掌握Python数据分心核心技能与交易交易系统策略部署与回测分析。全部课程内容皆以实战为主,通俗讲解数据分析常用方法与经典解决方案。主要包括三大核心模块:1.Python数据科学必备工具包实战;2.金融数据分析处理与分析实例;3.量化交易平台策略分析实战。整体风格通俗易懂,零基础即可入门,适合准备转行就业与进阶提升的同学们。


课程特色:
1、机器学习算法全面覆盖,每个算法均有配套项目实战!
2、通俗易懂,用最接地气的方式讲解复杂的算法与代码!
3、五年沉底,精选配套案例,打造最适合初学者的实战路线图!
4、机器学习教材免费领取,课程持续更新,永久有效!
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