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

免责声明: 1、本站信息来自网络,版权争议与本站无关 2、本站所有主题由该帖子作者发表,该帖子作者与本站享有帖子相关版权 3、其他单位或个人使用、转载或引用本文时必须同时征得该帖子作者和本站的同意 4、本帖部分内容转载自其它媒体,但并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责 5、用户所发布的一切软件的解密分析文章仅限用于学习和研究目的;不得将上述内容用于商业或者非法用途,否则,一切后果请用户自负。 6、您必须在下载后的24个小时之内,从您的电脑中彻底删除上述内容。 7、请支持正版软件、得到更好的正版服务。 8、如有侵权请立即告知本站,本站将及时予与删除 9、本站所发布的一切破解补丁、注册机和注册信息及软件的解密分析文章和视频仅限用于学习和研究目的;不得将上述内容用于商业或者非法用途,否则,一切后果请用户自负。本站信息来自网络,版权争议与本站无关。您必须在下载后的24个小时之内,从您的电脑中彻底删除上述内容。如果您喜欢该程序,请支持正版软件,购买注册,得到更好的正版服务。如有侵权请邮件与我们联系处理。
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