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2019新版Python股票量化投資課程

『課程目錄』:
├─章節1股市10年400的交易策略
9 V7 k4 h% Z& A/ {$ ?8 f1 s; h
│      課時110年400倍的交易策略(上)
2 u9 ?; D9 k: f: \8 l: u6 h) W7 p
│      課時210年400倍的交易策略(下)
│      
5 P4 ?: R9 o5 ~
└─章節2【2019新版】第1課:Python基礎
        課時03 1.1 Python安裝及環境配置(Windows版)
        課時04 1.1 Python安裝及環境配置(macOS版)
        課時05 1.2 PyCharm安裝(Windows版)
        課時06 1.2 PyCharm安裝(macOS版)
8 Q$ R1 @( k0 d# I
        課時07 1.3 Python介紹
, Z% K' G0 s$ j& V7 L# B/ N# F
        課時08 1.4 用PyCharm寫第一個Python程序
        課時09 1.5 基本類型和計算
        課時10 1.6 Python中的列表-list
        課時11 1.7 Python中的字典-dict
8 k1 ]2 k' c: G8 }% l
        課時12 1.8 Python中的字符串-str
: G+ @7 E* X! Y- j. O
        課時13 1.9 條件語句介紹
        課時14 1.10 循環語句介紹
        課時15 1.11 Python中的函數
        課時16 1.12 異常處理
│  
├─章節03【2019新版】第2課:Pandas基礎
│      課時17 2.0 如何解決Windows下pandas報錯問題
4 W- @5 ]+ B! o6 D
│      課時18 2.1 用Pandas導入數據)
│      課時19 2.2 用Pandas查看數據
│      課時20 2.3 Pandas中的列操作)
│      課時21 2.4 用Pandas篩選數據)
│      課時22 2.5 Pandas空缺值處理)
│      課時23 2.6 Pandas數據整理)
│      課時24 2.7 Pandas中的字符串操作)
│      課時25 2.8 Pandas中的時間處理)
9 t; t$ ~' B/ }- ~" }
│      課時26 2.9 Pandas的滾動操)
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│      課時27 3.1 Pandas批量導入數據)
% M5 \+ G8 _+ R. ]! h3 u0 U
│      課時28 3.2 在Pandas中使用HDF)
│      課時29 3.3 Pandas數據周期轉換
7 ]2 Z( d) j& y# F" \, \
│      課時30 3.4 Pandas分組處理操作
│      
├─章節04【2019新版】第3課:Pandas高階
│      課時27 3.1 Pandas批量導入數據)
│      課時28 3.2 在Pandas中使用HDF)
│      課時29 3.3 Pandas數據周期轉換)
│      課時30 3.4 Pandas分組處理操作)
: w1 e) R" |: `- t% E
│      
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├─章節05【2019新版】第5課:構建自己的股票數據庫
│      課時31 5.1 獲取股票實時數據)
│      課時32 5.2 獲取股票實時日K線數據)
, [: b5 T$ K5 r( u' W
│      課時33 5.3 獲取股票實時分鐘K線數據)
& O* d& L6 B" T7 ?* c4 a
│      課時34 5.4 如何尋找“神奇的網址”)
│      課時35 5.5 曆史數據、複權價格計算()
$ y8 Q# P7 Q6 i! J% W4 I. `5 i4 j, s
│      課時36 5.6 構建完整數據庫)
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│      課時37 5.7 大作業1介紹)

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