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| 編輯推薦： |
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掌握Python，从零到一速成金融分析高手！实战案例深剖，让数字说话，让决策更精准！深入了解金融数据分析的具体过程和方法，提高实操能力。附赠书中案例源代码。
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| 內容簡介： |
《Python金融大数据分析快速入门与案例详解》共分为11 章，全面介绍了以Python为工具的金融大数据的理论和实践，特别是量化投资和交易领域的相关应用，并配有项目实战案例。书中涵盖的内容主要有Python概览，结合金融场景演示Python的基本操作，金融数据的获取及实战，MySQL数据库详解及应用，Python在金融大数据分析方面的核心模块详解，金融分析及量化投资，Python量化交易，数据可视化Matplotlib，基于NumPy的股价统计分析实战，基于Matplotlib的股票技术分析实战，以及量化交易策略实战案例等。
《Python金融大数据分析快速入门与案例详解》内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合以下人群阅读：金融行业的从业者、数据分析师、量化投资者、希望提高数据分析能力的投资者，以及对大数据分析感兴趣的编程人员。另外，《Python金融大数据分析快速入门与案例详解》也适合作为相关培训机构的教材。
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| 關於作者： |
张颖
资深量化工程师，负责量化交易策略的开发、实现和优化。
曾经担任过上海微京科技股份有限公司的量化工程师。现任上海清颖电子科技发展有限公司CEO。
编写过《Python网络爬虫框架Scrapy从入门到精通》。
拥有丰富的金融行业经验，对金融市场和量化交易有着深刻的理解和独到的见解。
精通Python语言，善于利用数据分析、挖掘和建模技术，对量化交易策略有着深入的研究和实践经验。
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| 目錄：
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第1篇 Python金融大数据分析基础篇
第1章 Python概览
1.1 Python的优势
1.2 搭建开发环境
1.2.1 对操作系统的要求
1.2.2 Windows 系统的优点
1.2.3 下载并安装Python和PyCharm
1.2.4 Python在PyCharm里的配置
1.3 Django 框架的优势
1.4 安装和配置Django框架
1.5 小结
第2章 结合金融场景演示Python的基本操作
2.1 Python在金融领域的应用
2.1.1 Python在金融领域的应用背景和优势
2.1.2 Python在金融领域的应用场景
2.1.3 Python在金融领域的挑战与展望
2.2 金融领域常用的Python内置函数及示例
2.2.1 数学函数
2.2.2 数据处理函数
2.3 金融领域常用的Python的库及其作用
2.4 小结
第3章 金融数据的获取及实战
3.1 数据的选择与获取
3.2 获取新浪财经数据案例讲解
3.2.1 新浪财经数据的重要作用
3.2.2 如何获取新浪财经数据
3.3 获取Wind数据并进行简单的择时分析
3.4 数据预处理
3.4.1 金融数据的特点
3.4.2 Python在金融数据预处理中的应用
3.4.3 Python在金融数据预处理中的示例分析
3.5 数据分析与挖掘
3.6 可视化展示
3.7 机器学习的应用
3.7.1 金融领域常用的机器学习算法
3.7.2 金融领域机器学习的应用案例
3.8 实战案例：JQData数据的获取及分析
3.8.1 计算涨跌幅
3.8.2 计算买入卖出信号
3.8.3 计算持仓收益率
3.9 小结
第4章 MySQL数据库详解及应用
4.1 MySQL 数据库简介
4.1.1 MySQL 的特点
4.1.2 MySQL的安装与配置
4.2 MySQL 数据库的基本操作
4.3 MySQL 数据库操作详解
4.3.1 执行SQL语句
4.3.2 关闭游标和连接
4.3.3 使用预处理语句
4.3.4 处理异常情况
4.4 实战案例：Wind 金融数据在MySQL数据库里的应用
4.5 小结
第5章 核心模块详解
5.1 NumPy模块操作详解
5.1.1 数组操作
5.1.2 矩阵运算
5.1.3 线性代数运算
5.1.4 随机数生成
5.2 实战案例：NumPy在金融场景中的应用
5.3 Pandas模块操作详解
5.3.1 Pandas的主要数据结构：Series和DataFrame
5.3.2 数据处理
5.3.3 数据可视化
5.4 实战案例：Pandas 在金融场景中的应用
5.5 SciPy模块操作详解
5.6 实战案例：SciPy在金融场景中的应用
5.7 小结
第2篇 Python金融大数据分析提高篇
第6章 金融分析及量化投资
6.1 金融分析
6.1.1 金融分析的方法
6.1.2 金融分析的目的
6.1.3 金融分析在投资决策中的重要性
6.2 量化投资
6.3 量化策略
6.3.1 双均线策略及应用
6.3.2 因子选股策略及应用
6.3.3 动量策略及应用
6.4 小结
第7章 Python量化交易
7.1 量化交易数据获取
7.2 Python基本面量化选股
7.3 Python量化择时及应用
7.3.1 量化择时策略
7.3.2 未来发展趋势
7.4 量化策略回测实现
7.5 Python量化交易策略实战案例
7.6 小结
第8章 数据可视化Matplotlib
8.1 Anaconda的安装
8.2 配置Jupyter Notebook
8.3 配置Matplotlib
8.4 直方图、条形图、折线图与饼图的绘制及示例
8.5 散点图、箱线图的绘制及示例
8.6 极线图、阶梯图的绘制及示例
8.7 图标参数配置
8.8 堆积图的绘制及示例
8.9 分块图的绘制及示例
8.10 气泡图的绘制及示例
8.11 结合金融场景的Matplotlib基础案例
8.12 小结
第3篇 基 金础融篇企业级项目实战篇
第9章 基于NumPy的股价统计分析实战
9.1 项目需求分析
9.2 数据获取及处理
9.3 基于NumPy的股价均线实战
9.4 基于NumPy的股票成交量统计分析
9.5 小结
第10章 基于Matplotlib的股票技术分析实战
10.1 项目需求分析
10.2 数据获取及处理
10.3 基于Matplotlib实现MACD
10.4 基于Matplotlib实现KDJ
10.5 基于Matplotlib绘制布林带
10.6 小结
第11章 量化交易策略实战案例
11.1 低估值量化交易策略实战
11.2 大小盘轮动策略实战
11.3 逆三因子量化交易策略实战
11.4 小结
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| 內容試閱：
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大数据分析技术的前景
在当今这个信息爆炸的时代，数据已经成了我们生活中不可或缺的一部分。随着科技的飞速发展，大数据分析技术应运而生，为各行各业带来了前所未有的变革。金融行业作为全球经济的核心，对数据十分依赖。因此，掌握大数据分析技术对于金融从业者来说具有重要的现实意义和广阔的发展前景。
Python作为一种简单易学、功能强大的编程语言，已经成了大数据分析领域的主流工具。本书旨在帮助读者快速掌握Python在大数据分析领域的应用，特别是在金融领域的实践技巧。通过对本书的学习，读者能够熟练运用Python进行金融数据的处理、分析和挖掘，为企业和个人提供有价值的决策依据。
在未来的金融市场中，大数据技术将发挥越来越重要的作用。掌握大数据分析技能，不仅能够帮助金融从业者更好地应对市场变化、提高投资回报，还能够为企业和个人提供更加精准的决策依据。而且Python已经成为商业数据分析的重要工具，熟练运用Python进行数据分析是应聘数据分析岗位的加分项。因此，学习Python金融大数据分析无疑是一个明智的选择。
笔者的应用体会
作为长期从事金融数据分析的专业人士，笔者有幸将自己在这个行业中的经验融入这本书中，希望能够为读者提供一份实用且易于理解的学习资源。
Python作为一种高级编程语言，因简洁明了的语法和强大的数据处理能力在金融数据分析领域得到了广泛的应用。通过运用Python，我们可以快速地处理大量的金融数据，进行复杂的数据分析和模型建立，从而为决策提供有力的支持。
此外，Python的生态系统非常丰富，有许多优秀的数据分析和机器学习库，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，这些库为我们提供了丰富的工具，使数据分析变得更加简单和高效。
在编写这本书的过程中，笔者尽力将理论知识和实际应用结合，通过大量的案例，让读者能够更好地理解和掌握Python在金融大数据分析领域的应用。同时，笔者也注意到，虽然Python在金融数据分析领域的应用非常广泛，但是这个领域的知识和技能需要不断地学习和实践，因此，笔者鼓励读者在学习这本书的同时，也要积极参与实际的项目，通过实践来提高自己的技能。
本书特色
从零开始：本书从Python编程基础开始，逐步介绍数据处理和可视化的基本方法，让读者能够轻松上手。同时，书中还提供了丰富的案例，帮助读者巩固所学知识。
内容新颖：书中涉及的大部分软件包采用官网较新版本（截至本书撰写时）。
经验总结：笔者全面归纳和整理了自己多年的金融数据分析实践经验。
内容实用：书中包含大量的案例，涉及金融数据分析领域的很多方面。通过这些案例，读者可以深入了解金融数据分析的具体过程和方法，提高自己的实际操作能力。
赠送代码资源：为了让读者更好地理解和掌握所学知识，本书附带了大量的示例代码资源。读者可以直接运行这些代码，快速验证自己的学习成果。
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