视频教程-【零基础】Python金融分析与量化交易实战-机器学习

【零基础】Python金融分析与量化交易实战

计算机博士，专注于机器学习与计算机视觉领域，深度学习领域一线实战讲师。在图像识别领域有着丰富经验，实现过包括人脸识别，物体识别，关键点检测等多种应用的新算法。 参与多个国家级计算机视觉项目，多年数据领域培训经验，丰富的教学讲解经验，出品多套机器学习与深度学习系列课程，课程生动形象，风格通俗易懂。

唐宇迪

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视频教程-【零基础】Python金融分析与量化交易实战-机器学习

学习有效期：永久观看

学习时长：1563分钟

学习计划：27天

难度：中

 

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讲师姓名：唐宇迪

高校教师 / 培训机构讲师

讲师介绍：计算机博士，专注于机器学习与计算机视觉领域，深度学习领域一线实战讲师。在图像识别领域有着丰富经验，实现过包括人脸识别，物体识别，关键点检测等多种应用的新算法。 参与多个国家级计算机视觉项目，多年数据领域培训经验，丰富的教学讲解经验，出品多套机器学习与深度学习系列课程，课程生动形象，风格通俗易懂。

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Python金融分析与量化交易实战课程旨在帮助同学们快速掌握Python数据分心核心技能与交易交易系统策略部署与回测分析。全部课程内容皆以实战为主，通俗讲解数据分析常用方法与经典解决方案。主要包括三大核心模块：1.Python数据科学必备工具包实战；2.金融数据分析处理与分析实例；3.量化交易平台策略分析实战。整体风格通俗易懂，零基础即可入门，适合准备转行就业与进阶提升的同学们。

课程特色：
１、机器学习算法全面覆盖，每个算法均有配套项目实战！
２、通俗易懂，用最接地气的方式讲解复杂的算法与代码！
３、五年沉底，精选配套案例，打造最适合初学者的实战路线图！
４、机器学习教材免费领取，课程持续更新，永久有效！

 

「课程学习目录」

第1章：Python环境配置与基本操作

1.课程内容与大纲介绍

2.Python环境配置（数据代码下载----------》）

3.Python库安装工具

4.Notebook工具使用

5.Python简介

6.Python数值运算

7.Python字符串操作

8.索引结构

第2章：Python核心操作

1.List基础结构

2.List核心操作

3.字典基础定义

4.字典的核心操作

5.Set结构

6.赋值机制

7.判断结构

8.循环结构

9.函数定义

10.模块与包

11.异常处理模块

12.文件操作

第3章：Python类与习题实例

1.类的基本定义

2.类的属性操作

3.时间操作

4.Python练习题-1

5.Python练习题-2

6.Python练习题-3

7.Python练习题-4

第4章：Python科学计算库-Numpy

1.Numpy工具包概述

2.数组结构

3.属性与赋值操作

4.数据索引方法

5.数值计算方法

6.排序操作

7.数组形状

8.数组生成常用函数

9.随机模块

10.读写模块

第5章：Python数据分析处理库-Pandas

1.Pandas工具包使用简介

2.数据信息读取与展示

3.索引方法

4.groupby函数使用方法

5.数值运算

6.merge合并操作

7.pivot数据透视表

8.时间操作

9.apply自定义函数

10.常用操作

11.字符串操作

第6章：金融数据时间序列分析

1.金融时间序列数据统计分析

2.序列变化情况分析计算

3.连续指标变化情况分

4.时间序列重采样操作

5.短均与长均计算实例

6.指标相关情况分析

7.回归方程与相关系数实例

第7章：双均线交易策略实例

1.金叉与死叉介绍

2.买点与卖点可视化分析

3.策略收益效果分析

4.均线调参实例

第8章：策略收益与风险评估指标解析

1.回测收益率指标解读

2.年化指标分析

3.最大回撤区间

4.夏普比率的作用

5.阿尔法与贝塔概述

第9章：量化交易与回测平台解读

1.量化交易概述

2.量化交易所需技能分析

3.Ricequant交易平台简介

第10章：Ricequant回测选股分析实战

1.策略任务分析

2.股票池筛选

3.策略效果演示与指标分析

4.定时器功能与作用

第11章：因子数据预处理实例

1.百分位去极值方法

2.基于百分位去极值实例

3.Mad法去极值演示

4.3Sigma方法实例

5.标准化处理方法

6.中性化处理方法通俗解释

7.策略任务概述

第12章：因子选股策略实例

1.股票数据获取

2.过滤筛选因子指标数据

3.因子数据预处理

4.股票池筛选

5.策略效果评估分析

第13章：因子分析实战

1.因子分析概述

2.Alphalens工具包介绍

3.获取因子指标数据

4.获取给定区间全部数据

5.数据格式转换

6.IC指标值计算

7.工具包绘图展示

8.因子收益率简介

第14章：因子打分选股实战

1.打分法选股策略概述

2.整体任务流程梳理

3.策略初始化与数据读取

4.因子打分与排序

5.完成选股方法

6.完成策略交易展示结果

7.策略总结与分析

第15章：回归分析策略

1.回归问题概述

2.误差项定义

3.独立同分布的意义

4.似然函数的作用

5.参数求解

6.梯度下降通俗解释

7.参数更新方法

8.优化参数设置

9.回归任务概述

10.特征可视化展示

11.构建回归方程

12.回归分析结果

第16章：聚类分析策

1.KMEANS算法概述

2.KMEANS工作流程

3.KMEANS迭代可视化展示

4.DBSCAN聚类算法

5.DBSCAN工作流程

6.DBSCAN可视化展示

7.聚类分析实例

8.统计分析所需数据准备

9.统计效果展示

第17章：拓展：fbprophet时间序列预测神器

1.fbprophet股价预测任务概述

2.时间序列分析

3.fbprophet时间序列预测实例

4.亚马逊股价趋势

5.突变点调参

第18章：拓展：基于深度学习的时间序列预测

1.任务目标与数据源

2.构建时间序列数据

3.训练时间序列数据预测结果

4.多特征预测结果

5.序列结果预测

第19章：拓展：可视化库-Matplotlib

1.Matplotlib概述

2.子图与标注

3.风格设置

4.条形图

5.条形图细节

6.条形图外观

7.盒图绘制

8.盒图细节

9.绘图细节设置

10.绘图细节设置2

11.直方图与散点图

12.3D图绘制

13.pie图

14.子图布局

15.结合pandas与sklearn

第20章：拓展：可视化库-Seaborn

1.整体布局风格设置

2.风格细节设置

3.调色板

4.调色板颜色设置

5.单变量分析绘图

6.回归分析绘图

7.多变量分析绘图

8.分类属性绘图

9.Facetgrid使用方法

10.Facetgrid绘制多变量

11.热度图绘制

 

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