Python金融大數據分析快速入門與案例詳解 張穎 9787301355695 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：北京大學
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202410*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：Python金融大數據分析快速入門與案例詳解 ISBN：9787301355695 出版社：北京大學 著編譯者：張穎 頁數：204 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1687732 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書共分為11章，全面介紹了以Python為工具的金融大數據的理論和實踐，特別是量化投資和交易領域的相關應用，並配有項目實戰案例。書中涵蓋的內容主要有Python概覽，結合金融場景演示Python的基本操作，金融數據的獲取及實戰，MySQL資料庫詳解及應用，Python在金融大數據分析方面的核心模塊詳解，金融分析及量化投資，Python量化交易，數據可視化Matplotlib，基於NumPy的股價統計分析實戰，基於Matplotlib的股票技術分析實戰，以及量化交易策略實戰案例等。 本書內容通俗易懂，案例豐富，實用性強，特別適合以下人群閱讀：金融行業的從業者、數據分析師、量化投資者、希望提高數據分析能力的投資者，以及對大數據分析感興趣的編程人員。另外，本書也適合作為相關培訓機構的教材。作者簡介 張穎，資深量化工程師，負責量化交易策略的開發、實現和優化。 曾經擔任過上海微京科技股份有限公司的量化工程師。現任上海清穎電子科技發展有限公司CEO。 編寫過《Python網路爬蟲框架Scrapy從入門到精通》。 擁有豐富的金融行業經驗，對金融市場和量化交易有著深刻的理解和獨到的見解。 精通Python語言，善於利用數據分析、挖掘和建模技術，對量化交易策略有著深入的研究和實踐經驗。目錄 第1篇 Python金融大數據分析基礎篇第1章 Python概覽 1 1 Python的優勢 1 2 搭建開發環境 1 2 1 對操作系統的要求 1 2 2 Windows系統的優點 1 2 3 下載並安裝Python和PyCharm 1 2 4 Python在PyCharm里的配置 1 3 Django框架的優勢 1 4 安裝和配置Django框架 1 5 小結 第2章 結合金融場景演示Python的基本操作 2 1 Python在金融領域的應用 2 1 1 Python在金融領域的應用背景和優勢 2 1 2 Python在金融領域的應用場景 2 1 3 Python在金融領域的挑戰與展望 2 2 金融領域常用的Python內置函數及示例 2 2 1 數學函數 2 2 2 數據處理函數 2 3 金融領域常用的Python的庫及其作用 2 4 小結 第3章 金融數據的獲取及實戰 3 1 數據的選擇與獲取 3 2 獲取新浪財經數據案例講解 3 2 1 新浪財經數據的重要作用 3 2 2 如何獲取新浪財經數據 3 3 獲取Wind數據並進行簡單的擇時分析 3 4 數據預處理 3 4 1 金融數據的特點 3 4 2 Python在金融數據預處理中的應用 3 4 3 Python在金融數據預處理中的示例分析 3 5 數據分析與挖掘 3 6 可視化展示 3 7 機器學習的應用 3 7 1 金融領域常用的機器學習演算法 3 7 2 金融領域機器學習的應用案例 3 8 實戰案例：JQData數據的獲取及分析 3 8 1 計算漲跌幅 3 8 2 計算買入賣出信號 3 8 3 計算持倉收益率 3 9 小結 第4章 MySQL資料庫詳解及應用 4 1 MySQL資料庫簡介 4 1 1 MySQL的特點 4 1 2 MySQL的安裝與配置 4 2 MySQL資料庫的基本操作 4 3 MySQL資料庫操作詳解 4 3 1 執行SQL語句 4 3 2 關閉游標和連接 4 3 3 使用預處理語句 4 3 4 處理異常情況 4 4 實戰案例：Wind金融數據在MySQL資料庫里的應用 4 5 小結 第5章 核心模塊詳解 5 1 NumPy模塊操作詳解 5 1 1 數組操作 5 1 2 矩陣運算 5 1 3 線性代數運算 5 1 4 隨機數生成 5 2 實戰案例：NumPy在金融場景中的應用 5 3 Pandas模塊操作詳解 5 3 1 Pandas的主要數據結構：Series和DataFrame 5 3 2 數據處理 5 3 3 數據可視化 5 4 實戰案例：Pandas在金融場景中的應用 5 5 SciPy模塊操作詳解 5 6 實戰案例：SciPy在金融場景中的應用 5 7 小結 第2篇 Python金融大數據分析提高篇 第6章 金融分析及量化投資 6 1 金融分析 6 1 1 金融分析的方法 6 1 2 金融分析的目的 6 1 3 金融分析在投資決策中的重要性 6 2 量化投資 6 3 量化策略 6 3 1 雙均線策略及應用 6 3 2 因子選股策略及應用 6 3 3 動量策略及應用 6 4 小結 第7章 Python量化交易 7 1 量化交易數據獲取 7 2 Python基本面量化選股 7 3 Python量化擇時及應用 7 3 1 量化擇時策略 7 3 2 未來發展趨勢 7 4 量化策略回測實現 7 5 Python量化交易策略實戰案例 7 6 小結 第8章 數據可視化Matplotlib 8 1 Anaconda的安裝 8 2 配置Jupyter Notebook 8 3 配置Matplotlib 8 4 直方圖、條形圖、折線圖與餅圖的繪製及示例 8 5 散點圖、箱線圖的繪製及示例 8 6 極線圖、階梯圖的繪製及示例 8 7 圖標參數配置 8 8 堆積圖的繪製及示例 8 9 分塊圖的繪製及示例 8 10 氣泡圖的繪製及示例 8 11 結合金融場景的Matplotlib基礎案例 8 12 小結 第3篇 基金礎融篇企業級項目實戰篇 第9章 基於NumPy的股價統計分析實戰 9 1 項目需求分析 9 2 數據獲取及處理 9 3 基於NumPy的股價均線實戰 9 4 基於NumPy的股票成交量統計分析 9 5 小結 第10章 基於Matplotlib的股票技術分析實戰 10 1 項目需求分析 10 2 數據獲取及處理 10 3 基於Matplotlib實現MACD 10 4 基於Matplotlib實現KDJ 10 5 基於Matplotlib繪製布林帶 10 6 小結 第11章 量化交易策略實戰案例 11 1 低估值量化交易策略實戰 11 2 大小盤輪動策略實戰 11 3 逆三因子量化交易策略實戰 11 4 小結 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
