邢不行—Python股票量化投资课程(前五章) 资源介绍
适用人群
对量化投资有较大兴趣,无需python或者编程基础。
课程特色:
★ 无需编程基础小白从零上手
★ 大量实战案例作为配套作业
★ 配套社群、助教,全程答疑
资源目录:
├─章节1【免费试听】股市10年400的交易策略 │ 课时1【免费试听】10年400倍的交易策略(上) │ 课时2【免费试听】10年400倍的交易策略(下) │ └─章节2【2019新版】第1课:Python基础 课时03 1.1 Python安装及环境配置(Windows版) 课时04 1.1 Python安装及环境配置(macOS版) 课时05 1.2 PyCharm安装(Windows版) 课时06 1.2 PyCharm安装(macOS版) 课时07 1.3 Python介绍 课时08 1.4 用PyCharm写第一个Python程序 课时09 1.5 基本类型和计算 课时10 1.6 Python中的列表-list 课时11 1.7 Python中的字典-dict 课时12 1.8 Python中的字符串-str 课时13 1.9 条件语句介绍 课时14 1.10 循环语句介绍 课时15 1.11 Python中的函数 课时16 1.12 异常处理 ├─章节03【2019新版】第2课:Pandas基础 │ 课时17 2.0 如何解决Windows下pandas报错问题 │ 课时18 2.1 用Pandas导入数据) │ 课时19 2.2 用Pandas查看数据 │ 课时20 2.3 Pandas中的列操作) │ 课时21 2.4 用Pandas筛选数据) │ 课时22 2.5 Pandas空缺值处理) │ 课时23 2.6 Pandas数据整理) │ 课时24 2.7 Pandas中的字符串操作) │ 课时25 2.8 Pandas中的时间处理) │ 课时26 2.9 Pandas的滚动操) │ 课时27 3.1 Pandas批量导入数据) │ 课时28 3.2 在Pandas中使用HDF) │ 课时29 3.3 Pandas数据周期转换 │ 课时30 3.4 Pandas分组处理操作 │ ├─章节04【2019新版】第3课:Pandas高阶 │ 课时27 3.1 Pandas批量导入数据) │ 课时28 3.2 在Pandas中使用HDF) │ 课时29 3.3 Pandas数据周期转换) │ 课时30 3.4 Pandas分组处理操作) │ ├─章节05【2019新版】第5课:构建自己的股票数据库 │ 课时31 5.1 获取股票实时数据) │ 课时32 5.2 获取股票实时日K线数据) │ 课时33 5.3 获取股票实时分钟K线数据) │ 课时34 5.4 如何寻找“神奇的网址”) │ 课时35 5.5 历史数据、复权价格计算() │ 课时36 5.6 构建完整数据库) │ 课时37 5.7 大作业1介绍)
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