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課程目錄: Python編程和金融分析應用培訓
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課程大綱:

          Python編程和金融分析應用培訓

 

 

 

Python編程和金融分析應用
第一章:初識Python
1.1 Python語言概述

1.2 Python的優(yōu)勢

1.3 安裝Python

1.4 IDLE開發(fā)環(huán)境

1.5.1 Python軟件包管理工具

1.5.2 Anaconda軟件包

第二章:Python語言基礎
2.1.1 基本數(shù)據(jù)類型介紹

2.1.2 %和format格式

2.2 變量

2.3.1 運算符

2.3.2 表達式和類型轉換

2.4 輸入與輸出

2.5.1 函數(shù)1

2.5.2 函數(shù)2

2.6.1 導入模塊random

2.6.2 日期時間模塊

第三章:Python容器數(shù)據(jù)類型
3.1.1 列表基本操作

3.1.2 列表常用函數(shù)生成方式

3.2 元組

3.3 字典

3.4 集合

3.5 可變和不可變類型

3.6 淺復制和深復制

第四章:程序控制結構
4.1 順序結構和編碼規(guī)范

4.2.1 二分支和單分支

4.2.2 多分支-嵌套選擇

4.3.1 for和while

4.3.2 break和else

4.4 異常處理

第五章:函數(shù)
5.1 函數(shù)

5.2.1 函數(shù)參數(shù)1

5.2.2 函數(shù)參數(shù)2

5.3 變量的作用域

5.4 lambda表達式

5.5 嵌套-修飾器-生成器

5.6 遞歸函數(shù)

5.7.1 第三方庫1

5.7.2 第三方庫2

第六章:文件
6.1 文件概念

6.2.1 文件操作1_打開

6.2.2 文件操作2_關閉和讀寫

6.2.3 文件操作3_二進制文件和定位

6.2.4 文件操作4_Word和Excel文件

6.3 文件夾操作

6.4 編程實例

第七章:NumPy科學計算
7.1 numpy基礎

7.2 存取數(shù)組元素

7.3 數(shù)組運算和排序

7.4.1 numpy函數(shù)1

7.4.2 numpy函數(shù)多項式圖片變換

7.5 數(shù)組組合和文件存取

7.6 應用實例

第八章:Pandas數(shù)據(jù)分析庫
8.1 Pandas的基本數(shù)據(jù)結構

8.2 訪問數(shù)據(jù)

8.3 算術運算和對齊

8.4 讀寫數(shù)據(jù)文件

8.5.1 數(shù)據(jù)整理1

8.5.2 數(shù)據(jù)整理2

8.6 分組統(tǒng)計

8.7 時間序列

8.8.1 實例1泰坦尼克號

8.8.2 實例2電影票房

8.8.3 實例3股票基本面

第九章:Matplotlib繪圖庫
9.1.1 Matplotlib簡介1

9.1.2 Matplotlib簡介2

9.2.1 常見圖形1

9.2.2 常見圖形2

9.2.3 常見圖形3

9.3 多圖繪制

9.4.1 圖形裝飾項1

9.4.2 圖形裝飾項2

9.5 使用Pandas繪圖

第十章:Tushare財經(jīng)數(shù)據(jù)接口
10.1.1 Tushare接口簡介1

10.1.2 Tushare接口簡介2股票行情數(shù)據(jù)

10.2.1 股票行情數(shù)據(jù)可視化1

10.2.2 股票行情數(shù)據(jù)可視化2

10.3 優(yōu)質基本面股票池創(chuàng)建

第十一章:Python金融分析應用
11.1.1 Numpy金融函數(shù)1

11.1.2 Numpy金融函數(shù)2

11.2.1 股票收益率計算

11.2.2 單只股票和時長平均收益率比較

11.2.3 歷史波動率計算

11.2.4 股票收益率相關分析

11.3.1 價格趨勢分析

11.3.2 超賣超買分析KDJ

11.4.1 數(shù)據(jù)準備和GDP

11.4.2 人均GDP和匯率

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