         Python數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)：構(gòu)建股票量化交易系統(tǒng)培訓(xùn)

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貫穿小冊：Python金融數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)型項目

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前置基礎(chǔ)：量化交易及應(yīng)用場景簡介

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前置基礎(chǔ)：開發(fā)環(huán)境及基礎(chǔ)工具說明

4
前置基礎(chǔ)：創(chuàng)建一個Python文件的細節(jié)

5
前置基礎(chǔ)：Python變量類型及動態(tài)特性

6
前置基礎(chǔ)：玩轉(zhuǎn)Python遍歷工具for..in

7
前置基礎(chǔ)：無可或缺的Python異常處理

8
前置基礎(chǔ)：NumPy模擬隨機漫步理論

9
前置基礎(chǔ)：Pandas構(gòu)建DataFrame股票數(shù)據(jù)

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前置基礎(chǔ)：Matplotlib函數(shù)式繪圖的方式

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前置基礎(chǔ)：Matplotlib對象式繪圖的方式

12
前置基礎(chǔ)：Matplotlib模擬隨機漫步軌跡

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前置基礎(chǔ)：從概率角度談市場中的博弈

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股票數(shù)據(jù)獲取：Pandas金融模塊獲取股票數(shù)據(jù)

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股票數(shù)據(jù)獲取：差異化分析常用股票數(shù)據(jù)接口

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股票數(shù)據(jù)獲取：詳解網(wǎng)絡(luò)爬蟲的原理和過程

17
股票數(shù)據(jù)獲取：爬蟲方式獲取行業(yè)板塊數(shù)據(jù)

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股票數(shù)據(jù)獲取：爬蟲抓取東方財富網(wǎng)股吧帖子

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股票數(shù)據(jù)分析：全方位訪問DataFrame格式股票數(shù)據(jù)

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股票數(shù)據(jù)分析：遍歷DataFrame格式股票數(shù)據(jù)的方法

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股票數(shù)據(jù)分析：股票分時明細數(shù)據(jù)的獲取

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股票數(shù)據(jù)分析：分時明細數(shù)據(jù)周期重采樣

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股票數(shù)據(jù)分析：如何計算主力資金的流入流出

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股票數(shù)據(jù)分析：除權(quán)數(shù)據(jù)前復(fù)權(quán)和后復(fù)權(quán)處理

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技術(shù)指標(biāo)可視化：自定義Matplotlib版股票行情界面

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技術(shù)指標(biāo)可視化：pyecharts實現(xiàn)Web版股票行情界面

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技術(shù)指標(biāo)可視化：pyecharts從V0.5至V1版的轉(zhuǎn)變

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技術(shù)指標(biāo)可視化：TA-Lib技術(shù)指標(biāo)庫的擴展應(yīng)用

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技術(shù)指標(biāo)可視化：用TA-Lib封裝更靈活的指標(biāo)庫

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股票交易策略：線性回歸算法建立選股策略

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股票交易策略：基于歐奈爾RPS指標(biāo)選股策略

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股票交易策略：海龜擇時策略入門量化交易

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股票交易策略：收益與風(fēng)險維度度量策略效果

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股票交易策略：擇時策略融入ATR風(fēng)險控制

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股票交易策略：擇時策略融入ATR動態(tài)倉位管理

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股票交易策略：蒙特卡洛算法優(yōu)化策略參數(shù)

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股票交易策略：基于凱利公式的倉位管理

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量化策略回測：扒一扒量化回測中常見的陷阱

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量化策略回測：創(chuàng)建屬于自己的回測框架

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量化策略回測：如何利用聚寬平臺回測交易策略

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量化策略回測：基于BackTrader建立雙均線策略

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遠程下單方案：微信機器人實時提醒交易

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遠程下單方案：SMTP郵件實時提醒交易

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遠程下單方案：釘釘機器人實時提醒交易

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自動交易方案：模擬股票客戶端交易的原理

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效率優(yōu)化措施：Python擴展C/C++加速執(zhí)行