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課程目錄:Python數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn):構(gòu)建股票量化交易系統(tǒng)培訓(xùn)
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課程大綱:

         Python數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn):構(gòu)建股票量化交易系統(tǒng)培訓(xùn)

 

 

 

1
貫穿小冊(cè):Python金融數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)型項(xiàng)目

2
前置基礎(chǔ):量化交易及應(yīng)用場(chǎng)景簡(jiǎn)介

3
前置基礎(chǔ):開發(fā)環(huán)境及基礎(chǔ)工具說明

4
前置基礎(chǔ):創(chuàng)建一個(gè)Python文件的細(xì)節(jié)

5
前置基礎(chǔ):Python變量類型及動(dòng)態(tài)特性

6
前置基礎(chǔ):玩轉(zhuǎn)Python遍歷工具for..in

7
前置基礎(chǔ):無可或缺的Python異常處理

8
前置基礎(chǔ):NumPy模擬隨機(jī)漫步理論

9
前置基礎(chǔ):Pandas構(gòu)建DataFrame股票數(shù)據(jù)

10
前置基礎(chǔ):Matplotlib函數(shù)式繪圖的方式

11
前置基礎(chǔ):Matplotlib對(duì)象式繪圖的方式

12
前置基礎(chǔ):Matplotlib模擬隨機(jī)漫步軌跡

13
前置基礎(chǔ):從概率角度談市場(chǎng)中的博弈

14
股票數(shù)據(jù)獲取:Pandas金融模塊獲取股票數(shù)據(jù)

15
股票數(shù)據(jù)獲取:差異化分析常用股票數(shù)據(jù)接口

16
股票數(shù)據(jù)獲取:詳解網(wǎng)絡(luò)爬蟲的原理和過程

17
股票數(shù)據(jù)獲取:爬蟲方式獲取行業(yè)板塊數(shù)據(jù)

18
股票數(shù)據(jù)獲取:爬蟲抓取東方財(cái)富網(wǎng)股吧帖子

19
股票數(shù)據(jù)分析:全方位訪問DataFrame格式股票數(shù)據(jù)

20
股票數(shù)據(jù)分析:遍歷DataFrame格式股票數(shù)據(jù)的方法

21
股票數(shù)據(jù)分析:股票分時(shí)明細(xì)數(shù)據(jù)的獲取

22
股票數(shù)據(jù)分析:分時(shí)明細(xì)數(shù)據(jù)周期重采樣

23
股票數(shù)據(jù)分析:如何計(jì)算主力資金的流入流出

24
股票數(shù)據(jù)分析:除權(quán)數(shù)據(jù)前復(fù)權(quán)和后復(fù)權(quán)處理

25
技術(shù)指標(biāo)可視化:自定義Matplotlib版股票行情界面

26
技術(shù)指標(biāo)可視化:pyecharts實(shí)現(xiàn)Web版股票行情界面

27
技術(shù)指標(biāo)可視化:pyecharts從V0.5至V1版的轉(zhuǎn)變

28
技術(shù)指標(biāo)可視化:TA-Lib技術(shù)指標(biāo)庫的擴(kuò)展應(yīng)用

29
技術(shù)指標(biāo)可視化:用TA-Lib封裝更靈活的指標(biāo)庫

30
股票交易策略:線性回歸算法建立選股策略

31
股票交易策略:基于歐奈爾RPS指標(biāo)選股策略

32
股票交易策略:海龜擇時(shí)策略入門量化交易

33
股票交易策略:收益與風(fēng)險(xiǎn)維度度量策略效果

34
股票交易策略:擇時(shí)策略融入ATR風(fēng)險(xiǎn)控制

35
股票交易策略:擇時(shí)策略融入ATR動(dòng)態(tài)倉位管理

36
股票交易策略:蒙特卡洛算法優(yōu)化策略參數(shù)

37
股票交易策略:基于凱利公式的倉位管理

38
量化策略回測(cè):扒一扒量化回測(cè)中常見的陷阱

39
量化策略回測(cè):創(chuàng)建屬于自己的回測(cè)框架

40
量化策略回測(cè):如何利用聚寬平臺(tái)回測(cè)交易策略

41
量化策略回測(cè):基于BackTrader建立雙均線策略

42
遠(yuǎn)程下單方案:微信機(jī)器人實(shí)時(shí)提醒交易

43
遠(yuǎn)程下單方案:SMTP郵件實(shí)時(shí)提醒交易

44
遠(yuǎn)程下單方案:釘釘機(jī)器人實(shí)時(shí)提醒交易

45
自動(dòng)交易方案:模擬股票客戶端交易的原理

46
效率優(yōu)化措施:Python擴(kuò)展C/C++加速執(zhí)行

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