全面驾驭Python Pandas数据分析与量化交易技术 运用Matplotlib实现多维可视化
全面驾驭python Pandas数据分析与量化交易技术 运用Matplotlib实现多维可视化
===============课程介绍===============
在过去的学习过程中,我一直对Python Pandas数据分析和量化交易技术充满了浓厚的兴趣。因此,当我选择参加这门名为”全面驾驭Python Pandas数据分析与量化交易技术,运用Matplotlib实现多维可视化”的课程时,我满怀期待地开始了我的学习之旅。
在课程的开始,我了解到Python Pandas是一个强大且灵活的数据分析工具。它提供了丰富的数据结构和函数,使得数据的处理变得更加高效和便捷。通过学习Pandas,我能够快速地加载、清洗、处理和分析大量的数据。不仅如此,我还学会了如何使用Pandas进行数据聚合、合并和重塑,使得复杂的数据分析任务变得轻而易举。
随着学习的深入,我逐渐进入了量化交易的领域。我了解到量化交易是基于数学和统计学的原理,利用计算机算法对金融市场进行分析和决策的过程。通过Python Pandas的应用,我学会了如何利用历史数据进行技术指标的计算和分析,以辅助量化交易策略的制定。这种数据驱动的方法使得交易决策更加客观和可靠,从而提高了交易的成功率。
除了学习Python Pandas和量化交易技术,课程还注重了Matplotlib的应用,尤其是在多维可视化方面。Matplotlib是一个广泛使用的Python数据可视化库,它提供了丰富的绘图功能,可以用于创建各种类型的图表和图形。通过学习Matplotlib,我能够将复杂的数据结果以直观、易懂的图表形式展现出来,从而更好地理解数据的特征和趋势。
在整个学习过程中,我深刻体会到了Python Pandas数据分析和量化交易的实际应用价值。通过将这些技术与Matplotlib的多维可视化相结合,我能够更加全面地理解和分析金融市场数据,更准确地制定交易策略,并且能够更好地展示和传达我的分析结果。
===============课程目录===============
(1)\{1}–课程介绍;目录中文件数:3个
├─(1.3)–pandas学习手册(可从参考资料处下载).pdf
├─[1.1]–课程介绍.mp4
├─[1.2]–Python、Pycharm安装.mp4
(2)\{2}–初识numpy;目录中文件数:2个
├─[2.1]–numpy安装及数据创建.mp4
├─[2.2]–numpy索引和切片.mp4
(3)\{3}–初识pandas和量化交易;目录中文件数:2个
├─[3.1]–pandas安装及数据创建的保存.mp4
├─[3.2]–量化交易及AKshare介绍.mp4
(4)\{4}–股票季报数据获取及数据表检查;目录中文件数:5个
├─[4.1]–数据表查看.mp4
├─[4.2]–数据提取.mp4
├─[4.3]–查看数据格式与空值.mp4
├─[4.4]–描述性统计及极值索引.mp4
├─[4.5]–查看唯一值及value.mp4
(5)\{5}–数据表清洗;目录中文件数:12个
├─[5.10]–按索引排序.mp4
├─[5.11]–重置行索引.mp4
├─[5.12]–练习:封装函数输入股票代码获取清洗后的数据表.mp4
├─[5.1]–更改行列标签名称.mp4
├─[5.2]–设置行索引.mp4
├─[5.3]–值替换.mp4
├─[5.4]–删除特定的行、列.mp4
├─[5.5]–删除空值.mp4
├─[5.6]–填充空值.mp4
├─[5.7]–数据格式转换.mp4
├─[5.8]–重复值查看及删除.mp4
├─[5.9]–按值排序.mp4
(6)\{6}–数据预处理;目录中文件数:14个
├─[6.10]–给数据加上区间标签cut.mp4
├─[6.11]–给数据加上区间标签qcut.mp4
├─[6.12]–数据分组groupby.mp4
├─[6.13]–分类统计value_counts.mp4
├─[6.14]–数据透视表pivot_table.mp4
├─[6.1]–添加行.mp4
├─[6.2]–添加列.mp4
├─[6.3]–数组加工map.mp4
├─[6.4]–数据表加工apply.mp4
├─[6.5]–匿名函数lambda.mp4
├─[6.6]–数据表加工transform.mp4
├─[6.7]–数据表合并merge.mp4
├─[6.8]–练习:封装函数通过股票代码汇总数据.mp4
├─[6.9]–数据表合并concat.mp4
(7)\{7}–matplotlib可视化;目录中文件数:7个
├─[7.1]–可视化库的安装和导入.mp4
├─[7.2]–画图数据处理及新增画布.mp4
├─[7.3]–画条形图.mp4
├─[7.4]–画折线图.mp4
├─[7.5]–画组合图.mp4
├─[7.6]–画图美化.mp4
├─[7.7]–图片本地保存.mp4
(8)\{8}–课程回顾与展望;目录中文件数:1个
├─[8.1]–课程回顾与展望.mp4
600学习网 » 全面驾驭Python Pandas数据分析与量化交易技术 运用Matplotlib实现多维可视化