融躍教育

Python金融實(shí)戰(zhàn)3.0智課

價(jià)格: 2580.00

課程簡(jiǎn)介: 該課程利用Python語(yǔ)言的智能性、簡(jiǎn)潔性、高效性與金融的專(zhuān)業(yè)實(shí)戰(zhàn)相結(jié)合,使學(xué)習(xí)該語(yǔ)言的學(xué)員,具備語(yǔ)言匯編能力,將錯(cuò)綜復(fù)雜的金融數(shù)據(jù)進(jìn)行模塊化梳理,進(jìn)而建立科學(xué)的金融模型,協(xié)助做出準(zhǔn)確的投資決策,旨在幫助金融從業(yè)人員增強(qiáng)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力

視頻有效期:12個(gè)月

視頻時(shí)長(zhǎng):約34小時(shí)

詳情介紹

課程大綱

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課程問(wèn)答

課程評(píng)價(jià)

課程試聽(tīng) 推薦

基礎(chǔ)班

  • 1.微課堂

    • 爬蟲(chóng)

    • 注釋和快捷鍵

    • 文件和文件夾的處理

  • 2.經(jīng)典案例

    • Cases —— 哥德巴赫猜想

    • Cases —— 隨機(jī)游走

    • Cases —— 策略回測(cè)函數(shù)的 Excel實(shí)現(xiàn)

    • Cases —— Titanic 幸存分析

    • Cases —— 板塊分析

    • Cases —— 生命游戲

    • Cases —— 股債長(zhǎng)期收益分析

    • Cases —— 賭博游戲

    • Cases - 72 法則

    • Cases - 交易結(jié)算單分析

  • 3.課后練習(xí)

    • 課后練習(xí)1

    • 課后練習(xí)2

    • 課后練習(xí)3

    • 課后練習(xí)4

    • 課后練習(xí)5

  • 4.第一章 介紹

    • 前導(dǎo)

    • 編寫(xiě)第一個(gè)程序——Hello World

    • 隨堂練習(xí)

    • Python 中的函數(shù)

    • 隨堂練習(xí)

    • 一個(gè)稍微復(fù)雜的程序示例——Chaos

    • 隨堂練習(xí)和第一章總結(jié)

  • 5.第二章 編寫(xiě)簡(jiǎn)單的程序

    • 示例程序——匯率換算

    • 程序要素——名稱(chēng)

    • 隨堂練習(xí)

    • 程序要素——表達(dá)式

    • 程序要素——輸出語(yǔ)句

    • 程序要素——賦值語(yǔ)句

    • 隨堂練習(xí)

    • 程序要素——確定循環(huán)

    • 示例程序——計(jì)算終值

    • 隨堂練習(xí)

    • 第二章總結(jié)

  • 6.第三章 數(shù)值計(jì)算

    • Python 中數(shù)值類(lèi)型

    • 類(lèi)型的轉(zhuǎn)換

    • 隨堂練習(xí)

    • Python 中的 Math 庫(kù)

    • 原地運(yùn)算

    • 第三章總結(jié)

  • 7.第四章 字符串

    • 索引和切片

    • 隨堂練習(xí)

    • 字符串的操作

    • 示例程序——生成用戶(hù)名

    • 示例程序——月份縮寫(xiě)

    • Python 中的列表

    • 示例程序——月份縮寫(xiě)(升級(jí)版)

    • 列表與字符串

    • 隨堂練習(xí)

    • 字符串編碼

    • 示例程序——編碼器

    • 字符串方法

    • 示例程序——編碼器

    • 長(zhǎng)字符串

    • 格式化輸出

    • 文件處理

    • 示例程序——批處理

    • 文件對(duì)話框

    • 章節(jié)總結(jié)——第四章

  • 8.第五章 定義函數(shù)

    • 示例程序——生日歌

    • 函數(shù)的定義和調(diào)用

    • 定義多個(gè)參數(shù)的函數(shù)

    • 有返回值的函數(shù)

    • 修改參數(shù)的函數(shù)

    • 默認(rèn)參數(shù)

    • 不定長(zhǎng)參數(shù)

    • 隨堂練習(xí)

    • 匿名函數(shù)

    • 章節(jié)總結(jié)——第五章

  • 9.第六章 條件結(jié)構(gòu)

    • 條件結(jié)構(gòu)

    • 示例程序——溫度警告

    • 條件判斷語(yǔ)句

    • 條件結(jié)構(gòu)的類(lèi)型

    • 單路判斷和兩路判斷

    • 隨堂練習(xí)

    • 多路判斷

    • 隨堂練習(xí)

    • 處理多個(gè)條件

    • 異常處理

    • 三元表達(dá)式

    • 章節(jié)總結(jié)——第六章

    • 隨堂練習(xí)

  • 10.第七章 循環(huán)結(jié)構(gòu)

    • 確定循環(huán)

    • while 語(yǔ)句

    • 交互式循環(huán)

    • 哨兵循環(huán)

    • 文件循環(huán)

    • 嵌套循環(huán)

    • 隨堂練習(xí)

    • break 和 continue 語(yǔ)句

    • 章節(jié)總結(jié)——第七章

  • 11.第八章 模擬與設(shè)計(jì)

    • 隨機(jī)數(shù)

    • 示例程序——計(jì)算圓周率

    • 示例程序——壁球游戲

  • 12.第九章 模塊與封裝

    • 自定義模塊

    • 導(dǎo)入同級(jí)目錄下的模塊

    • 導(dǎo)入不同級(jí)目錄下的模塊

    • __name__ 屬性

  • 13.第十章 Python Principal

    • 數(shù)據(jù)類(lèi)型

    • 輸入與輸出

    • 函數(shù)

    • 選擇結(jié)構(gòu)

    • 循環(huán)結(jié)構(gòu)

    • 模塊

    • 隨機(jī)數(shù)

    • 模擬與設(shè)計(jì)

  • 14.第十一章 其他專(zhuān)題

    • 海龜作圖

    • 使用 with 進(jìn)行文件操作

  • 15.第十二章 遞歸(選學(xué))

    • 示例程序——計(jì)算階乘

    • 示例程序——反轉(zhuǎn)字符串

    • 示例程序——漢諾塔

    • 效率問(wèn)題

    • 示例程序——Fibonacci

    • 示例程序——分形樹(shù)

  • 16.第十三章 數(shù)據(jù)集合

    • 列表

    • 隨堂練習(xí)

    • 元組

    • 字典

    • 集合

  • 17.第十四章 高級(jí)語(yǔ)法

    • 生成表達(dá)式

    • 高階函數(shù)

  • 18.第十五章 Numpy

    • Numpy 數(shù)組的介紹

    • 使用列舉創(chuàng)建數(shù)組

    • 數(shù)組的屬性

    • 創(chuàng)建等差數(shù)組

    • 創(chuàng)建隨機(jī)數(shù)組

    • 其他創(chuàng)建數(shù)組的方法

    • 數(shù)組的數(shù)據(jù)類(lèi)型

    • 索引和切片

    • 布爾索引

    • 智能索引

    • 數(shù)組的形態(tài)操作

    • 數(shù)組的運(yùn)算

    • 通用函數(shù)

    • 統(tǒng)計(jì)函數(shù)

    • 數(shù)組的遍歷

    • 線性代數(shù)

  • 19.第十六章 廣播和布爾索引

    • 廣播

    • 布爾數(shù)組和布爾索引

  • 20.第十七章 Pandas I

    • DataFrame 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

    • Series 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

    • 數(shù)據(jù)表的讀寫(xiě)

    • 提取數(shù)據(jù)表的行和列

    • 提取數(shù)據(jù)表的某一區(qū)域

    • DataFrame 中的作圖

    • 新增字段

  • 21.第十八章 Pandas II

    • 重命名

    • 整體統(tǒng)計(jì)與分組統(tǒng)計(jì)

    • 數(shù)據(jù)表的排序

    • Long to Wide

    • 數(shù)據(jù)透視表

    • Wide to Long

    • 數(shù)據(jù)表的縱向合并

    • 數(shù)據(jù)表的橫向合并

    • 處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)

    • 處理文本數(shù)據(jù)

  • 22.第十九章 Pandas III

    • 創(chuàng)建 Series

    • 將 Series 轉(zhuǎn)換為 Numpy Array

    • Series 的索引和切片

    • Series 的運(yùn)算

    • 創(chuàng)建 DataFrame

    • 丟棄數(shù)據(jù)

    • 設(shè)置 Index

    • DataFrame 的索引和切片

    • 向 DataFrame 中添加列

    • 滾動(dòng)計(jì)算

  • 23.第二十章 缺失值的處理

    • None 與 NaN

    • 處理 Pandas 中的缺失值

  • 24.第二十一章 數(shù)據(jù)可視化 I

    • Stateful approach

    • Stateless approach

    • 調(diào)整圖形

    • 常用圖形

  • 25.第二十二章 數(shù)據(jù)可視化 II

    • 單組數(shù)據(jù)的可視化

    • 多組數(shù)據(jù)關(guān)系的可視化

  • 26.第二十三章 獲取金融數(shù)據(jù)

    • tushare

    • pandas-datareader

  • 27.第二十四章 面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)(選學(xué))

    • 類(lèi)和對(duì)象

    • 類(lèi)的方法

    • 二叉樹(shù)模型

    • 模型實(shí)現(xiàn)

  • 28.第二十五章 金融模型

    • 資產(chǎn)組合模型 / CTA 策略

    • 風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)策略 / 單因子策略

    • 衍生品定價(jià) / 期權(quán)組合管理

    • 基金定投研究 / 機(jī)器學(xué)習(xí)量化策略

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