
Python編程和金融分析應(yīng)用培訓(xùn)
Python編程和金融分析應(yīng)用
第一章:初識(shí)Python
1.1 Python語言概述
1.2 Python的優(yōu)勢(shì)
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(chǔ)
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(yùn)算符
2.3.2 表達(dá)式和類型轉(zhuǎn)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(dǎo)入模塊random
2.6.2 日期時(shí)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(fù)制和深復(fù)制
第四章:程序控制結(jié)構(gòu)
4.1 順序結(jié)構(gòu)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(dá)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(kù)1
5.7.2 第三方庫(kù)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(guān)閉和讀寫
6.2.3 文件操作3_二進(jìn)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(shí)例
第七章:NumPy科學(xué)計(jì)算
7.1 numpy基礎(chǔ)
7.2 存取數(shù)組元素
7.3 數(shù)組運(yùn)算和排序
7.4.1 numpy函數(shù)1
7.4.2 numpy函數(shù)多項(xiàng)式圖片變換
7.5 數(shù)組組合和文件存取
7.6 應(yīng)用實(shí)例
第八章:Pandas數(shù)據(jù)分析庫(kù)
8.1 Pandas的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
8.2 訪問數(shù)據(jù)
8.3 算術(shù)運(yùn)算和對(duì)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(jì)
8.7 時(shí)間序列
8.8.1 實(shí)例1泰坦尼克號(hào)
8.8.2 實(shí)例2電影票房
8.8.3 實(shí)例3股票基本面
第九章:Matplotlib繪圖庫(kù)
9.1.1 Matplotlib簡(jiǎn)介1
9.1.2 Matplotlib簡(jiǎn)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(xiàng)1
9.4.2 圖形裝飾項(xiàng)2
9.5 使用Pandas繪圖
第十章:Tushare財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)接口
10.1.1 Tushare接口簡(jiǎn)介1
10.1.2 Tushare接口簡(jiǎn)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(zhì)基本面股票池創(chuàng)建
第十一章:Python金融分析應(yīng)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(jì)算
11.2.2 單只股票和時(shí)長(zhǎng)平均收益率比較
11.2.3 歷史波動(dòng)率計(jì)算
11.2.4 股票收益率相關(guān)分析
11.3.1 價(jià)格趨勢(shì)分析
11.3.2 超賣超買分析KDJ
11.4.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和GDP
11.4.2 人均GDP和匯率