用Python做Fintech入门量化分析

用Python做Fintech入门量化分析

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  • 课程目录
  • 课程介绍
  • 课时1:金融与科技结合

  • 课时2:课程内容介绍

  • 课时3:量化策略建模的基本组成

  • 课时4:Fintech所需要具备的基本知识

  • 课时5:金融数据分析流程

  • 课时6:数据获取途径介绍

  • 课时7:获得数据并全部显示

  • 课时8:储存数据到本地

  • 课时9:index为时间的小问题

  • 课时10:对每日收盘价画图

  • 课时11:为什么要自定义指标?

  • 课时12:自定义简单移动平均线

  • 课时13:利用matplotlib画复杂图

  • 课时14:交易量和价格

  • 课时15:介绍matplotlib金融模块

  • 课时16:画出K线图

  • 课时17:进入有意思的量化分析

  • 课时18:获取综合指数成分股信息

  • 课时19:分析网页爬取信息

  • 课时20:分析网页爬取信息2

  • 课时21:完善代码仅显示ticker数据

  • 课时22:批量化获取成分股数据

  • 课时23:最新的proAPI接口

  • 课时24:调取API获取成分股

  • 课时25:逻辑判断满足接口条件

  • 课时26:批量调取数据储存CSV

  • 课时27:获取数据及项目总结

  • 课时28:由“复盘”的故事开始

  • 课时29:归总到一个特性的大表

  • 课时30:汇总大表的思路整理

  • 课时31:沪深300汇总收盘价代码实现

  • 课时32:沪深300汇总收盘价代码实现2

  • 课时33:pandas相关性源码推荐

  • 课时34:皮尔逊积矩相关系数介绍

  • 课时35:肯德尔等级相关系数介绍

  • 课时36:斯皮尔曼等级相关介绍与反思

  • 课时37:计算储存画出热力图

  • 课时38:拿一只股票为例

  • 课时39:绝对价格变化与百分比辨析

  • 课时40:强调百分比变化

  • 课时41:计算并储存相关性表

  • 课时42:热力图的介绍及运用

  • 课时43:思考与解决问题的方法

  • 课时44:绘制无tick的热力图

  • 课时45:绘制错位xtick与ytick

  • 课时46:最终版本的沪深300关系

  • 课时47:沪深300项目小结

  • 课时48:金融理论介绍

  • 课时49:现代组合理论MPT介绍

  • 课时50:N个资产组合公式

  • 课时51:马科维茨有效前沿图形意义

  • 课时52:现实情况下的多资产组合和有效前沿

  • 课时53:效用概念介绍

  • 课时54:无风险资产+有风险资产效用最大化的推导

  • 课时55:风险资产+风险资产最大效用组合推导

  • 课时56:风险资产+风险资产的最小风险组合推导

  • 课时57:两风险资产组合+无风险资产最优组合推导

  • 课时58:理论总结与如何投入生产

  • 课时59:理论与代码的转换思路

  • 课时60:就地取材使用本地数据

  • 课时61:思考:NaN数据drop还是不drop?

  • 课时62:建模参数与代码的思路

  • 课时63:代码进行模型初步参数的计算

  • 课时64:准备随机生成组合

  • 课时65:随机生成资产组合配比

  • 课时66:矩阵介绍

  • 课时67:矩阵相加

  • 课时68:矩阵相减

  • 课时69:矩阵相乘1

  • 课时70:矩阵相乘2

  • 课时71:矩阵运算在组合回报的运用1

  • 课时72:矩阵运算在组合回报的运用2

  • 课时73:矩阵运算在组合回报的运用3

  • 课时74:矩阵运算在组合回报的运用4

  • 课时75:矩阵运算在组合风险的运用1

  • 课时76:矩阵运算在组合风险的运用2

  • 课时77:矩阵运算在组合风险的运用3

  • 课时78:矩阵转置在组合风险的运用

  • 课时79:矩阵计算组合风险代码实现

  • 课时80:生成"大数据"模拟表

  • 课时81:画出两资产组合有效前沿

  • 课时82:应用所学构建你自己的股票组合

  • 课时83:wait!选什么股票放进组合里呢?

  • 课时84:A股常用财务数据来源及接口

  • 课时85:美股常用财务数据来源及接口

  • 课时86:86.美股常用财务数据来源及接口

  • 课时87:87.下载你精选公司的财务数据

  • 课时88:88.基础资产基础资产基础资产

  • 课时89:89.三大报表简要介绍

  • 课时90:90.利润表科目收入成本毛利率运营成本

  • 课时91:91.利润表非运营成本税费净利润

  • 课时92:92.利用工具融合SEC报表数据

  • 课时93:93.标准化数据vs精细化数据

  • 课时94:94.分析红帽公司订阅与培训服务

  • 课时95:95.销售费用投研与退出成本

  • 课时96:96.利息收入支出与税收

  • 课时97:97.资产负债表与现金流量表

  • 课时98:98.JupyterLab研究者的强大武器

  • 课时99:99.Jupyternotebook简要介绍与操作

  • 课时100:100.Jupyternotebook简要介绍与操作2

  • 课时101:101.JupyterLab基础操作

  • 课时102:102.JupyterLab快捷操作

  • 课时103:103.导入数据并dropNA

  • 课时104:104.找出三张报表index

  • 课时105:105.插入cell与设置pandas配置

  • 课时106:106.切分出P&L利润表

  • 课时107:107.设置index及column

  • 课时108:108.资产负债表的数据整理

  • 课时109:109.现金流量表数据整理

  • 课时110:110.报表转换为字节流储存与传输

  • 课时111:111.将财务报表的全部数据画图

  • 课时112:112.财务数据图的微调

  • 课时113:【Fintech进阶与未来】选修内容部分选自硬核FinTech欢迎继续学习

课程概述

本课程为乐学偶得《用Python做金融工程与量化分析》系列的第一部分:《用Python做Fintech入门分析》
涉及知识点如下:
1.金融建模与量化概要
2.获取数据与简易爬虫演示
3.简要数据分析
4.马科维茨有效前沿与最优组合构建
5.矩阵入门与在金融中的运用
总共79节课,已经全部更新完毕,欢迎各位小伙伴加入哦~

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