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      融跃教育

      Python金融实战3.0智课

      价格: 2580.00

      课程简介: 该课程利用Python语言的智能性、简洁性、高效性与金融的专业实战相结合,使学习该语言的学员,具备语言汇编能力,将错综复杂的金融数据进行模块化梳理,进而建立科学的金融模型,协助做出准确的投资决策,旨在帮助金融从业人员增强行业竞争力

      视频有效期:12个月

      视频时长:约34小时

      详情介绍

      课程大纲

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      课程问答

      课程评价

      课程试听 推荐

      基础班

      • 1.微课堂

        • 爬虫

        • 注释和快捷键

        • 文件和文件夹的处理

      • 2.经典案例

        • Cases —— 哥德巴赫猜想

        • Cases —— 随机游走

        • Cases —— 策略回测函数的 Excel实现

        • Cases —— Titanic 幸存分析

        • Cases —— 板块分析

        • Cases —— 生命游戏

        • Cases —— 股债长期收益分析

        • Cases —— 赌博游戏

        • Cases - 72 法则

        • Cases - 交易结算单分析

      • 3.课后练习

        • 课后练习1

        • 课后练习2

        • 课后练习3

        • 课后练习4

        • 课后练习5

      • 4.第一章 介绍

        • 前导

        • 编写第一个程序——Hello World

        • 随堂练习

        • Python 中的函数

        • 随堂练习

        • 一个稍微复杂的程序示例——Chaos

        • 随堂练习和第一章总结

      • 5.第二章 编写简单的程序

        • 示例程序——汇率换算

        • 程序要素——名称

        • 随堂练习

        • 程序要素——表达式

        • 程序要素——输出语句

        • 程序要素——赋值语句

        • 随堂练习

        • 程序要素——确定循环

        • 示例程序——计算终值

        • 随堂练习

        • 第二章总结

      • 6.第三章 数值计算

        • Python 中数值类型

        • 类型的转换

        • 随堂练习

        • Python 中的 Math 库

        • 原地运算

        • 第三章总结

      • 7.第四章 字符串

        • 索引和切片

        • 随堂练习

        • 字符串的操作

        • 示例程序——生成用户名

        • 示例程序——月份缩写

        • Python 中的列表

        • 示例程序——月份缩写(升级版)

        • 列表与字符串

        • 随堂练习

        • 字符串编码

        • 示例程序——编码器

        • 字符串方法

        • 示例程序——编码器

        • 长字符串

        • 格式化输出

        • 文件处理

        • 示例程序——批处理

        • 文件对话框

        • 章节总结——第四章

      • 8.第五章 定义函数

        • 示例程序——生日歌

        • 函数的定义和调用

        • 定义多个参数的函数

        • 有返回值的函数

        • 修改参数的函数

        • 默认参数

        • 不定长参数

        • 随堂练习

        • 匿名函数

        • 章节总结——第五章

      • 9.第六章 条件结构

        • 条件结构

        • 示例程序——温度警告

        • 条件判断语句

        • 条件结构的类型

        • 单路判断和两路判断

        • 随堂练习

        • 多路判断

        • 随堂练习

        • 处理多个条件

        • 异常处理

        • 三元表达式

        • 章节总结——第六章

        • 随堂练习

      • 10.第七章 循环结构

        • 确定循环

        • while 语句

        • 交互式循环

        • 哨兵循环

        • 文件循环

        • 嵌套循环

        • 随堂练习

        • break 和 continue 语句

        • 章节总结——第七章

      • 11.第八章 模拟与设计

        • 随机数

        • 示例程序——计算圆周率

        • 示例程序——壁球游戏

      • 12.第九章 模块与封装

        • 自定义模块

        • 导入同级目录下的模块

        • 导入不同级目录下的模块

        • __name__ 属性

      • 13.第十章 Python Principal

        • 数据类型

        • 输入与输出

        • 函数

        • 选择结构

        • 循环结构

        • 模块

        • 随机数

        • 模拟与设计

      • 14.第十一章 其他专题

        • 海龟作图

        • 使用 with 进行文件操作

      • 15.第十二章 递归(选学)

        • 示例程序——计算阶乘

        • 示例程序——反转字符串

        • 示例程序——汉诺塔

        • 效率问题

        • 示例程序——Fibonacci

        • 示例程序——分形树

      • 16.第十三章 数据集合

        • 列表

        • 随堂练习

        • 元组

        • 字典

        • 集合

      • 17.第十四章 高级语法

        • 生成表达式

        • 高阶函数

      • 18.第十五章 Numpy

        • Numpy 数组的介绍

        • 使用列举创建数组

        • 数组的属性

        • 创建等差数组

        • 创建随机数组

        • 其他创建数组的方法

        • 数组的数据类型

        • 索引和切片

        • 布尔索引

        • 智能索引

        • 数组的形态操作

        • 数组的运算

        • 通用函数

        • 统计函数

        • 数组的遍历

        • 线性代数

      • 19.第十六章 广播和布尔索引

        • 广播

        • 布尔数组和布尔索引

      • 20.第十七章 Pandas I

        • DataFrame 数据结构

        • Series 数据结构

        • 数据表的读写

        • 提取数据表的行和列

        • 提取数据表的某一区域

        • DataFrame 中的作图

        • 新增字段

      • 21.第十八章 Pandas II

        • 重命名

        • 整体统计与分组统计

        • 数据表的排序

        • Long to Wide

        • 数据透视表

        • Wide to Long

        • 数据表的纵向合并

        • 数据表的横向合并

        • 处理时间序列数据

        • 处理文本数据

      • 22.第十九章 Pandas III

        • 创建 Series

        • 将 Series 转换为 Numpy Array

        • Series 的索引和切片

        • Series 的运算

        • 创建 DataFrame

        • 丢弃数据

        • 设置 Index

        • DataFrame 的索引和切片

        • 向 DataFrame 中添加列

        • 滚动计算

      • 23.第二十章 缺失值的处理

        • None 与 NaN

        • 处理 Pandas 中的缺失值

      • 24.第二十一章 数据可视化 I

        • Stateful approach

        • Stateless approach

        • 调整图形

        • 常用图形

      • 25.第二十二章 数据可视化 II

        • 单组数据的可视化

        • 多组数据关系的可视化

      • 26.第二十三章 获取金融数据

        • tushare

        • pandas-datareader

      • 27.第二十四章 面向对象程序设计(选学)

        • 类和对象

        • 类的方法

        • 二叉树模型

        • 模型实现

      • 28.第二十五章 金融模型

        • 资产组合模型 / CTA 策略

        • 风险平价策略 / 单因子策略

        • 衍生品定价 / 期权组合管理

        • 基金定投研究 / 机器学习量化策略

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