课程描述:

本课程旨在通过Python编程语言深入探讨金融量化分析的各个方面。课程内容包括基础金融知识、股票市场分析、金融量化投资方法，以及利用Python和各种数据分析库（如NumPy、pandas、Matplotlib）进行数据处理和可视化的技能。通过本课程，学员将掌握以下关键内容：

  1. 基本金融知识介绍：了解金融市场的基本概念和运作机制。
  2. 股票基本知识和分类：学习股票的基础知识、分类及其市场结构。
  3. 影响股价因素和股票买卖知识：分析影响股票价格的各种因素和股票买卖的基本知识。
  4. 金融量化投资：介绍量化投资的基本理念和方法。
  5. Python编程：掌握Python在金融量化分析中的应用，包括ipython的基础和高级功能。
  6. 数据处理与分析：
    • NumPy：学习NumPy库的使用，包括数组的创建、索引、切片和统计方法等。
    • pandas：掌握pandas库的数据处理技巧，如DataFrame的创建、索引、切片、数据对齐和缺失值处理等。
    • 时间序列分析：处理和分析时间序列数据的方法。
  7. 数据可视化：
    • Matplotlib：利用Matplotlib进行数据可视化，包括绘制数学函数图像、柱状图、饼图和K线图等。
  8. 实战策略：学习并实现多种量化投资策略，如双均线策略、因子选股策略、均值回归策略、布林带策略、PEG策略和动量策略等。
  9. 量化回测：了解简易回测框架的介绍与实现，学习上下文数据存储和历史数据获取的方法，以及如何进行订单处理和回测框架的搭建。

通过理论讲解与实战相结合的学习模式，本课程将帮助学员全面掌握金融量化分析的理论与实践技能，为在金融行业中的应用打下坚实的基础。

 

主要内容:

01. 基本金融知识介绍
02. 股票基本知识和股票分类
03. 股票市场构成
04. 影响股价因素&股票买卖知识
05. 金融分析
06. 金融量化投资介绍
07. 量化投资与Python&ipython初识
08. ipython魔术命令
09. ipython高级功能
10. numpy-array基础
11. numpy-array创建
12. numpy-array索引和切片
13. numpy-array布尔型索引
14. numpy-array花式索引
15. numpy-array通用函数
16. numpy-统计方法和随机数生成
17. series介绍
18. series整数素引问题
19. series数据对齐
20. series缺失值处理
21. series小结
22. DataFrame的创建
23. DataFrame常用属性
24. DataFrame索引和切片
25. DataFrame数据对齐与缺失数据处理
26. pandas常用函数
27. 时间处理对象
28. 时间对象生成
29. 时间序列
30. 文件读取
31. 文件操作3+pandas收尾
33. matplotlib介绍
34. plot函数周边
35. pandas与Matplotlib
36. 使用matplotlib绘制数学函数图像
37. matplotlib画布与子图
38. matplotlib柱状图和饼图
39. matplotlibK线图
40. tushare包介绍
41. 股票分析作业说明
42. 股票分析作业
43. 双均线分析作业说明
44. 双均线分析作业1
45. 双均线分析作业2
47. 第一个量化策略-1
48. 第一个量化策略-2
49. 第一个量化策略-3
50. 第一个量化策略-4
51. 双均线策略-1
52. 双均线策略-2
53. 因子选股策略-1
54. 因子选股策略-2
55. 多因子选股策略
56. 多因子选股策略实现
57. 均值回归理论讲解
58. 均值回归理论实现
59. 布林带策略
60. 布林带策略实现
61. PEG策略
62. PEG策略实现
63. 动量策略vs反转策略
64. 羊驼交易法则
65. 简易回测框架介绍
66. 上下文数据存储
67. 获取历史数据
68. 下单函数1
69. 下单函数2
70. 回测框架
71. 回测框架展示

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