Python金融分析与量化交易实战 from Udemy

What's inside

Syllabus

介绍

课程内容与大纲介绍

Python环境配置与基本操作

Python库安装工具

Notebook工具使用

Python简介

Python数值运算

Python字符串操作

索引结构

本章数据代码下载

Python核心操作

List基础结构

List核心操作

字典基础定义

字典的核心操作

Set结构

赋值机制

判断结构

循环结构

函数定义

模块与包

异常处理模块

文件操作

Python类与习题实例

类的基本定义

类的属性操作

时间操作

Python练习题-1

Python练习题-2

Python练习题-3

Python科学计算库-Numpy基本操作

Numpy工具包概述

数组结构

属性与赋值操作

数据索引方法

数值计算方法

排序操作

数组形状

数组生成常用函数

随机模块

读写模块

Python数据分析处理库-Pandas

Pandas工具包使用简介

数据信息读取与展示

索引方法

groupby函数使用方法

数值运算

merge合并操作

pivot数据透视表

apply自定义函数

常用操作

字符串操作

金融数据时间序列分析

金融时间序列数据统计分析

序列变化情况分析计算

连续指标变化情况分析

时间序列重采样操作

短均与长均计算实例

指标相关情况分析

回归方程与相关系数实例

双均线交易策略实例

金叉与死叉介绍

买点与卖点可视化分析

本章数据代码下载（需PC登录）

策略收益效果分析

均线调参实例

策略收益与风险评估指标解析

回测收益率指标解读

年化指标分析

最大回撤区间

夏普比率的作用

阿尔法与贝塔概述

数据代码下载

量化交易与回测平台解读

量化交易概述

量化交易所需技能分析

Ricequant交易平台简介

Ricequant回测选股分析实战

策略任务分析

股票池筛选

策略效果演示与指标分析

定时器功能与作用

因子数据预处理实例

百分位去极值方法

基于百分位去极值实例

Mad法去极值演示

3Sigma方法实例

标准化处理方法

中性化处理方法通俗解释

策略任务概述

因子选股策略实例

股票数据获取

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Python金融分析与量化交易实战 with these activities:

回顾Python基础知识

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帮助学生巩固Python编程的基础知识，为后续金融数据分析和量化交易的学习打下坚实的基础。

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复习Python语法和数据结构。
完成在线Python练习题。
编写简单的Python程序。

阅读《利用Python进行数据分析》

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通过阅读本书，学生可以深入了解Python数据分析的工具和技术，为量化交易策略的实现提供理论基础。

View 利用Python进行数据分析 on Amazon

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阅读本书的重点章节。
练习书中的代码示例。
尝试将书中的方法应用到金融数据分析中。

练习Pandas数据处理

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通过大量的练习，学生可以熟练掌握Pandas库的使用，提高数据处理的效率和准确性。

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使用Pandas读取金融数据。
进行数据清洗和转换。
使用groupby函数进行数据聚合。
进行时间序列分析。

Four other activities

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构建简单的股票回测系统

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通过构建回测系统，学生可以将所学的知识应用到实践中，深入了解量化交易的流程和策略。

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选择一个简单的交易策略。
获取历史股票数据。
编写回测代码。
分析回测结果。

撰写量化交易策略分析报告

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通过撰写报告，学生可以系统地总结和反思所学的知识，提高分析和表达能力。

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选择一个量化交易策略。
收集相关数据和资料。
分析策略的优缺点。
撰写分析报告。

阅读《Python金融大数据分析》

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通过阅读本书，学生可以了解Python在金融大数据分析中的高级应用，为未来的职业发展做好准备。

View Python金融大数据分析第2版 on Amazon

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阅读本书的重点章节。
尝试复现书中的案例。
思考如何将书中的方法应用到实际工作中。

参与开源量化交易项目

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通过参与开源项目，学生可以学习到实际的软件开发流程，提高编程能力和团队协作能力。

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寻找感兴趣的开源量化交易项目。
阅读项目的文档和代码。
尝试修复bug或添加新功能。
提交代码并参与讨论。

Career center

Learners who complete Python金融分析与量化交易实战 will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

量化分析师

量化分析师利用数学和统计方法来开发和实施交易策略。本课程的内容，特别是关于Python数据科学工具包的实战应用，对于量化分析师至关重要。该课程详细讲解了如何使用Python进行金融数据分析处理，这直接关系到量化分析师日常工作中对金融时间序列数据的统计分析和序列变化分析。量化分析师需要掌握时间序列重采样操作，计算短均和长均，进行指标相关性分析，以及构建回归方程和计算相关系数。本课程通过双均线交易策略实例，展示了金叉和死叉的概念，以及买点和卖点的可视化分析，这些都是量化分析师在构建和评估交易策略时必须具备的知识和技能。学习本课程，量化分析师能够更有效地利用Python进行量化交易策略的开发和回测分析。

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金融数据分析师

金融数据分析师负责收集、清洗、分析和解释金融数据，为投资决策提供支持。本课程特别适合希望成为金融数据分析师的学员，因为它以实战为主，通俗易懂地讲解了数据分析的常用方法。课程内容涵盖了Python数据科学必备工具包的实战应用，包括Numpy和Pandas等工具包的使用。金融数据分析师需要熟练掌握这些工具，以便能够高效地进行数据处理和分析。本课程还包括金融数据时间序列分析，这对于分析师来说至关重要，因为他们需要能够从时间序列数据中提取有用的信息。此外，课程还介绍了量化交易平台策略分析的实战案例，这可以帮助金融数据分析师更好地理解量化交易的原理和方法。因此，本课程能够帮助学员快速掌握金融数据分析的核心技能，为他们进入金融数据分析领域做好充分准备。

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量化交易员

量化交易员利用算法和模型进行交易决策，本课程为有志于成为量化交易员的学员提供了宝贵的实战经验。课程内容涵盖了量化交易平台策略分析的实战，这是量化交易员必备的技能。量化交易员需要熟练掌握如何使用平台进行回测选股分析，评估策略效果，并分析相关指标。课程还介绍了定时器的功能和作用，这对于自动化交易策略的执行至关重要。此外，课程还深入讲解了因子数据预处理的实例，包括百分位去极值方法、Mad法去极值演示、3Sigma方法实例，以及标准化和中性化处理方法。这些预处理技术能够有效地提高交易策略的稳健性和盈利能力。通过学习本课程，量化交易员可以更好地理解量化交易的原理和方法，从而在实际交易中取得更好的业绩。

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风险管理分析师

风险管理分析师负责识别、评估和管理金融风险，本课程中关于策略收益与风险评估指标的解析对于风险管理分析师尤为重要。风险管理分析师需要能够解读回测收益率指标，分析年化指标，评估最大回撤区间，并理解夏普比率的作用。课程还概述了阿尔法和贝塔的概念，这些都是评估投资组合风险调整后收益的重要指标。风险管理分析师需要能够利用这些指标来评估交易策略的风险收益特征，并制定相应的风险管理措施。量化交易平台策略分析的实战内容也能够帮助风险管理分析师更好地理解量化交易的风险，并进行有效的风险控制。通过学习本课程，风险管理分析师可以提升其风险评估能力，从而更好地保护金融机构的利益。

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投资组合经理

投资组合经理负责管理投资组合，以实现客户的投资目标，本课程通过量化交易平台策略分析的实战，为投资组合经理提供了新的视角。投资组合经理可以利用量化交易平台进行回测选股分析，评估不同策略的效果，并分析相关指标. 课程涉及的策略收益与风险评估指标解析，包括回测收益率指标解读、年化指标分析、最大回撤区间和夏普比率的作用，这些都是投资组合经理在构建和评估投资组合时需要考虑的关键因素。学习本课程，投资组合经理可以更好地利用量化方法来优化投资组合，从而提高投资回报并控制风险。此外，了解阿尔法和贝塔的概念可以帮助投资组合经理更好地理解投资组合的收益来源和风险特征。

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金融工程师

金融工程师运用数学、统计学和计算机科学的知识来解决金融问题。金融工程师需要精通Python编程，以便能够开发金融模型和算法。本课程涵盖了Python数据科学必备工具包的实战应用，包括Numpy和Pandas等工具包的使用。金融工程师需要熟练掌握这些工具，以便能够高效地进行数据处理和分析。课程还深入讲解了金融数据时间序列分析，这对于构建金融模型至关重要。量化交易平台策略分析的实战案例也有助于金融工程师更好地理解量化交易的原理和方法。因此，本课程为金融工程师提供了宝贵的实践经验，帮助其更好地应用所学知识解决实际问题。

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算法交易开发者

算法交易开发者设计、构建和维护自动化的交易系统。本课程中关于量化交易平台策略分析的实战内容对于算法交易开发者至关重要。算法交易开发者需要熟练掌握如何使用平台进行回测选股分析，评估策略效果，并分析相关指标。课程还深入讲解了因子数据预处理的实例，包括百分位去极值方法、Mad法去极值演示、3Sigma方法实例，以及标准化和中性化处理方法。这些预处理技术能够有效地提高交易系统的稳健性和盈利能力。此外，课程还介绍了定时器的功能和作用，这对于构建自动化的交易系统至关重要。通过学习本课程，算法交易开发者可以提升其算法交易系统的开发能力，从而在实际交易中取得更好的业绩。

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量化研究员

量化研究员负责开发和测试量化交易策略。本课程的学习**可能**对量化研究员**有所帮助**，特别是课程中介绍的量化交易平台策略分析实战和策略收益与风险评估指标解析。量化研究员可以利用量化交易平台进行回测选股分析，评估不同策略的效果，并分析相关指标。课程涉及的回测收益率指标解读、年化指标分析、最大回撤区间和夏普比率的作用，可以帮助量化研究员评估策略的优劣。通过学习本课程，量化研究员可以更好地了解量化交易的实践，从而开发出更有效的交易策略。

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金融建模师

金融建模师构建数学模型来分析金融市场和产品——通常需要硕士或博士学位。关于Python数据科学工具包的实战应用，**可能**对于金融建模师**有所帮助**，特别是Numpy和Pandas等工具包的使用。金融建模师需要熟练掌握这些工具，以便能够高效地进行数据处理和分析。课程还深入讲解了金融数据时间序列分析，这对于构建金融模型至关重要。量化交易平台策略分析的实战案例也有助于金融建模师更好地理解量化交易的原理和方法。

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投资分析师

投资分析师通过分析公司财务报表、行业趋势和宏观经济数据，为投资决策提供建议。本课程**可能**对投资分析师**有所帮助**，特别是课程中介绍的金融数据时间序列分析。投资分析师需要能够从时间序列数据中提取有用的信息，以便更好地评估投资标的的价值。课程还涉及量化交易平台策略分析的实战案例，这可以帮助投资分析师更好地理解量化交易的原理和方法。通过学习本课程，投资分析师可以拓宽其分析视野，从而更好地为投资决策提供建议。

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股票交易员

股票交易员负责在市场上买卖股票，以获取利润。本课程的学习**可能**对股票交易员**有所帮助**，课程介绍的量化交易平台策略分析实战让交易员对量化交易增加了解。课程涉及的回测收益率指标解读、年化指标分析、最大回撤区间和夏普比率的作用，可以帮助股票交易员评估交易策略，但可能还 need 其他的知识。

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基金经理助理

基金经理助理协助基金经理进行投资研究和组合管理。本课程的学习**可能**对基金经理助理**有所帮助**，课程中介绍的金融数据处理，特别是使用Python进行数据处理和分析，可以让基金经理助理处理数据。课程涉及的回测收益率指标解读、年化指标分析、最大回撤区间和夏普比率的作用，可以帮助他们更好地理解量化交易的实践。

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财务顾问

财务顾问为客户提供财务规划和投资建议。了解量化交易的原理和方法**可能**对财务顾问**有所帮助**，特别是课程中介绍的量化交易平台策略分析实战。财务顾问可以通过学习本课程，更好地了解量化投资的优势和风险，从而为客户提供更全面的投资建议，但也许课程对这个工作没有直接的帮助。

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商業智能分析師

商业智能分析师分析业务数据，为企业决策提供支持。本课程的学习**可能**对商业智能分析师**有所帮助**，特别是课程中介绍的Python数据科学工具包的实战应用。商业智能分析师需要能够高效地进行数据处理和分析，Python是可选项之一。课程还涉及一些统计分析，BI会涉及到更广泛的业务数据。

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市场风险分析员

市场风险分析员识别、评估和管理市场风险，熟悉Python进行数据分析和风险建模**可能**对市场风险分析员**有所帮助**。本课程涉及的风险评估，例如最大回撤和夏普比率，或许能帮助他们，但课程的直接相关性不高。

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Reading list

We've selected two books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in Python金融分析与量化交易实战.

利用Python进行数据分析

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本书是Python数据分析的经典之作，详细介绍了NumPy、Pandas等核心库的使用方法。它涵盖了数据清洗、数据转换、数据分析和数据可视化等多个方面，为金融数据分析提供了全面的指导。本书既可以作为学习的参考书，也可以作为日常工作的工具书。

Python金融大数据分析

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本书深入探讨了Python在金融大数据分析中的应用，涵盖了金融建模、风险管理、算法交易等多个领域。本书内容较为深入，适合有一定Python基础和金融知识的学生阅读。本书可以帮助学生了解金融大数据分析的最新技术和趋势。