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  • 融躍教育

    Python金融實戰3.0智課

    價格: 2580.00

    課程簡介: 該課程利用Python語言的智能性、簡潔性、高效性與金融的專業實戰相結合,使學習該語言的學員,具備語言匯編能力,將錯綜復雜的金融數據進行模塊化梳理,進而建立科學的金融模型,協助做出準確的投資決策,旨在幫助金融從業人員增強行業競爭力

    視頻有效期:12個月

    視頻時長:約34小時

    詳情介紹

    課程大綱

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    課程問答

    課程評價

    課程試聽 推薦

    基礎班

    • 1.微課堂

      • 爬蟲

      • 注釋和快捷鍵

      • 文件和文件夾的處理

    • 2.經典案例

      • Cases —— 哥德巴赫猜想

      • Cases —— 隨機游走

      • Cases —— 策略回測函數的 Excel實現

      • Cases —— Titanic 幸存分析

      • Cases —— 板塊分析

      • Cases —— 生命游戲

      • Cases —— 股債長期收益分析

      • Cases —— 賭博游戲

      • Cases - 72 法則

      • Cases - 交易結算單分析

    • 3.課后練習

      • 課后練習1

      • 課后練習2

      • 課后練習3

      • 課后練習4

      • 課后練習5

    • 4.第一章 介紹

      • 前導

      • 編寫第一個程序——Hello World

      • 隨堂練習

      • Python 中的函數

      • 隨堂練習

      • 一個稍微復雜的程序示例——Chaos

      • 隨堂練習和第一章總結

    • 5.第二章 編寫簡單的程序

      • 示例程序——匯率換算

      • 程序要素——名稱

      • 隨堂練習

      • 程序要素——表達式

      • 程序要素——輸出語句

      • 程序要素——賦值語句

      • 隨堂練習

      • 程序要素——確定循環

      • 示例程序——計算終值

      • 隨堂練習

      • 第二章總結

    • 6.第三章 數值計算

      • Python 中數值類型

      • 類型的轉換

      • 隨堂練習

      • Python 中的 Math 庫

      • 原地運算

      • 第三章總結

    • 7.第四章 字符串

      • 索引和切片

      • 隨堂練習

      • 字符串的操作

      • 示例程序——生成用戶名

      • 示例程序——月份縮寫

      • Python 中的列表

      • 示例程序——月份縮寫(升級版)

      • 列表與字符串

      • 隨堂練習

      • 字符串編碼

      • 示例程序——編碼器

      • 字符串方法

      • 示例程序——編碼器

      • 長字符串

      • 格式化輸出

      • 文件處理

      • 示例程序——批處理

      • 文件對話框

      • 章節總結——第四章

    • 8.第五章 定義函數

      • 示例程序——生日歌

      • 函數的定義和調用

      • 定義多個參數的函數

      • 有返回值的函數

      • 修改參數的函數

      • 默認參數

      • 不定長參數

      • 隨堂練習

      • 匿名函數

      • 章節總結——第五章

    • 9.第六章 條件結構

      • 條件結構

      • 示例程序——溫度警告

      • 條件判斷語句

      • 條件結構的類型

      • 單路判斷和兩路判斷

      • 隨堂練習

      • 多路判斷

      • 隨堂練習

      • 處理多個條件

      • 異常處理

      • 三元表達式

      • 章節總結——第六章

      • 隨堂練習

    • 10.第七章 循環結構

      • 確定循環

      • while 語句

      • 交互式循環

      • 哨兵循環

      • 文件循環

      • 嵌套循環

      • 隨堂練習

      • break 和 continue 語句

      • 章節總結——第七章

    • 11.第八章 模擬與設計

      • 隨機數

      • 示例程序——計算圓周率

      • 示例程序——壁球游戲

    • 12.第九章 模塊與封裝

      • 自定義模塊

      • 導入同級目錄下的模塊

      • 導入不同級目錄下的模塊

      • __name__ 屬性

    • 13.第十章 Python Principal

      • 數據類型

      • 輸入與輸出

      • 函數

      • 選擇結構

      • 循環結構

      • 模塊

      • 隨機數

      • 模擬與設計

    • 14.第十一章 其他專題

      • 海龜作圖

      • 使用 with 進行文件操作

    • 15.第十二章 遞歸(選學)

      • 示例程序——計算階乘

      • 示例程序——反轉字符串

      • 示例程序——漢諾塔

      • 效率問題

      • 示例程序——Fibonacci

      • 示例程序——分形樹

    • 16.第十三章 數據集合

      • 列表

      • 隨堂練習

      • 元組

      • 字典

      • 集合

    • 17.第十四章 高級語法

      • 生成表達式

      • 高階函數

    • 18.第十五章 Numpy

      • Numpy 數組的介紹

      • 使用列舉創建數組

      • 數組的屬性

      • 創建等差數組

      • 創建隨機數組

      • 其他創建數組的方法

      • 數組的數據類型

      • 索引和切片

      • 布爾索引

      • 智能索引

      • 數組的形態操作

      • 數組的運算

      • 通用函數

      • 統計函數

      • 數組的遍歷

      • 線性代數

    • 19.第十六章 廣播和布爾索引

      • 廣播

      • 布爾數組和布爾索引

    • 20.第十七章 Pandas I

      • DataFrame 數據結構

      • Series 數據結構

      • 數據表的讀寫

      • 提取數據表的行和列

      • 提取數據表的某一區域

      • DataFrame 中的作圖

      • 新增字段

    • 21.第十八章 Pandas II

      • 重命名

      • 整體統計與分組統計

      • 數據表的排序

      • Long to Wide

      • 數據透視表

      • Wide to Long

      • 數據表的縱向合并

      • 數據表的橫向合并

      • 處理時間序列數據

      • 處理文本數據

    • 22.第十九章 Pandas III

      • 創建 Series

      • 將 Series 轉換為 Numpy Array

      • Series 的索引和切片

      • Series 的運算

      • 創建 DataFrame

      • 丟棄數據

      • 設置 Index

      • DataFrame 的索引和切片

      • 向 DataFrame 中添加列

      • 滾動計算

    • 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 數據可視化 I

      • Stateful approach

      • Stateless approach

      • 調整圖形

      • 常用圖形

    • 25.第二十二章 數據可視化 II

      • 單組數據的可視化

      • 多組數據關系的可視化

    • 26.第二十三章 獲取金融數據

      • tushare

      • pandas-datareader

    • 27.第二十四章 面向對象程序設計(選學)

      • 類和對象

      • 類的方法

      • 二叉樹模型

      • 模型實現

    • 28.第二十五章 金融模型

      • 資產組合模型 / CTA 策略

      • 風險平價策略 / 單因子策略

      • 衍生品定價 / 期權組合管理

      • 基金定投研究 / 機器學習量化策略

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