【活動詳情】

　　10課***Python量化打卡活動，凡報名本次打卡活動的學(xué)員，都將獲贈價值￥899《Python量化投資與金融實戰(zhàn)應(yīng)用》課程! >>>點擊咨詢?nèi)绾芜M行打卡活動?

　　【課程獲取】

　　報名打卡的小伙伴，請?zhí)砑恿炕≈治⑿?18217196162)，備注“打卡”并申請開通課程，待小助手核實后會為你開通課程哦~

　　【學(xué)習(xí)安排】

　　一共10堂課的學(xué)習(xí)內(nèi)容，每堂課時長大約2-3小時不等。可以每天一堂課，當(dāng)然也可以根據(jù)自己的實際情況將一堂課的內(nèi)容分為幾天。

　　【打卡內(nèi)容】

　　建議每天都堅持對學(xué)習(xí)進行打卡記錄。在每一堂課學(xué)完之后，我們都有一個打卡內(nèi)容推薦，你可以選擇圍繞這個問題進行內(nèi)容打卡。

　　Python量化第1課

　　

　　讓我們下載安裝Python編程軟件，開始編寫第一條代碼吧!

　　推薦打卡內(nèi)容

　　在安裝Anaconda過程中，遇到了什么令你頭大的問題?或許你的安裝一帆風(fēng)順，分享下順利安裝的心得?

　　Python量化第2課

　　

　　扔掉計算器，Python可以滿足所有計算要求!除了數(shù)學(xué)運算，Python還可以輕松編輯文字、列表等等。在這一章，我們將逐個認(rèn)識Python中最核心的成員，了解他們的特點，并學(xué)會使用他們。

　　推薦打卡內(nèi)容

　　在Python四大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中(列表、元組、字典、集合)，你最常用或者最喜歡的是哪個?談?wù)勊奶貏e之處或與她相處的美好回憶?

　　Python量化第3課

　　

　　在這個章節(jié)我們將學(xué)習(xí)如何使用Python進行簡單的條件判斷，例如“如果某只股票滿足了一定的條件，我就把它買下來”和重復(fù)操作“對N只股票進行相同的判斷和操作”。當(dāng)然，在寫代碼中，出bug是在所難免的，不要方，我們一起來面對。

　　推薦打卡內(nèi)容

　　對于同為循環(huán)結(jié)構(gòu)的for和while，除了語句編寫上的區(qū)別，你覺得兩者在使用上最大的區(qū)別在哪里?

　　Python量化第4課

　　

　　寫代碼不能“水”，提前把重復(fù)的內(nèi)容打成包，要用的時候拿出來，這樣可以大大縮減寫代碼的工作量，寫出“干貨滿滿”的代碼;我們還可以站在前輩的肩膀上，使用他們寫好的工具包。

　　推薦打卡內(nèi)容

　　Python的函數(shù)和模塊有幫你減輕工作量嘛?談?wù)勀銓?ldquo;人生苦短，我用Python”這句話的理解。

　　Python量化第5課

　　

　　我們終于要開始學(xué)習(xí)大名鼎鼎的數(shù)據(jù)分析庫NumPy和Pandas啦!在這一章節(jié)我們將學(xué)習(xí)NumPy中最重要的成員“多維數(shù)組”的創(chuàng)建和使用方法。

　　推薦打卡內(nèi)容

　　Ndarray和List既相似又不同，說說他們的異同之處。

　　Python量化第6課

　　

　　在金融分析中家常便飯的回歸分析，NumPy也可以輕松搞定哦!

　　推薦打卡內(nèi)容

　　在學(xué)習(xí)Python編程之前，你使用過哪些軟件進行回歸分析，Excel、Stata、R?NumPy的回歸分析與他們相比有什么優(yōu)勢?

　　或許你過去從沒親手做過回歸分析，通過這一章節(jié)的學(xué)習(xí)，是否對回歸分析有了更透徹的理解?

　　Python量化第7課

　　

　　在金融數(shù)據(jù)分析中，Pandas甚至比NumPy更厲害更常用，Pandas的核心成員也要比NumPy更多，我們將在這一章節(jié)熟悉他們。

　　推薦打卡內(nèi)容

　　Pandas中的Panel面板將被棄用，你覺得痛心嗎，還是并沒所謂，反正也用不著呢?

　　Python量化第8課

　　

　　我們將學(xué)習(xí)Pandas的進階內(nèi)容，學(xué)完這個章節(jié)，就基本掌握了Python中數(shù)據(jù)分析的核心內(nèi)容。數(shù)據(jù)分析 so easy~!

　　推薦打卡內(nèi)容

　　Pandas中的合并操作Concat、Join和Merge總是讓人傻傻分不清楚，你有什么特殊的記憶技巧嗎?

　　Python量化第9課

　　

　　配對交易是經(jīng)典的量化交易策略之一，讓我們來一覽她的風(fēng)采吧!

　　推薦打卡內(nèi)容

　　第一次寫完整的量化策略，有什么感受，好難、頭好暈還是輕松、小菜一碟?談?wù)勀銓α炕顿Y或程序化交易的看法。

　　Python量化第10課

　　

　　在這一章我們將進入量化前沿，使用Python畫出酷炫的馬科維茨有效前沿，學(xué)習(xí)聽起來很難的蒙特卡洛模擬，并利用Python進行在險價值VaR的計算，快來學(xué)一招在小伙伴面前露一手吧!

　　推薦打卡內(nèi)容

　　這一章我們講了如何構(gòu)建有效前沿、進行期權(quán)定價和計算VaR，你覺得哪個對你來說最有用或最有啟發(fā)?為什么?

　　Python量化結(jié)尾

　　

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