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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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