Python非常靈活，讓實(shí)驗(yàn)變得容易。解決簡(jiǎn)單問(wèn)題的方法簡(jiǎn)單而優(yōu)雅。Python為新手程序員提供了一個(gè)很好的實(shí)驗(yàn)室。

　　Python具有一些特征，使其成為第一種編程語(yǔ)言的接近完美的選擇。Python基本結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、干凈、設(shè)計(jì)精良，使學(xué)生能夠?qū)Ｗ⒂谒惴ㄋ季S和程序設(shè)計(jì)的主要技能，而不會(huì)陷入晦澀難解的語(yǔ)言細(xì)節(jié)。在Python中學(xué)習(xí)的概念可以直接傳遞給后續(xù)學(xué)習(xí)的系統(tǒng)語(yǔ)言(如C ++和Java)。但Python不是一種“玩具語(yǔ)言”，它是一種現(xiàn)實(shí)世界的生產(chǎn)語(yǔ)言，可以在幾乎每個(gè)編程平臺(tái)上免費(fèi)提供，并且具有自己易于使用的集成編程環(huán)境。較好的是，Python讓學(xué)習(xí)編程又變得有趣了。

　　這10本Python書單讓你快速掌握Python編程。

　　python 經(jīng)典

　　

　　《Python神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程》

　　[英] 塔里克·拉希德(Tariq Rashid) 著

　　當(dāng)前，深度學(xué)習(xí)和人工智能的發(fā)展和應(yīng)用給人們留下了深刻的印象。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)和人工智能的關(guān)鍵元素，然而，真正了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作機(jī)制的人少之又少。本書用輕松的筆觸，一步一步揭示了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)思想，并介紹如何使用Python編程語(yǔ)言開(kāi)發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

　　本書將帶領(lǐng)您進(jìn)行一場(chǎng)妙趣橫生卻又有條不紊的旅行——從一個(gè)非常簡(jiǎn)單的想法開(kāi)始，逐步理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作機(jī)制。您無(wú)需任何超出中學(xué)范圍的數(shù)學(xué)知識(shí)，并且本書還給出易于理解的微積分簡(jiǎn)介。本書的目標(biāo)是讓盡可能多的普通讀者理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。讀者將學(xué)習(xí)使用Python開(kāi)發(fā)自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練它識(shí)別手寫數(shù)字，甚至可以與專業(yè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相媲美。

　　本書適合想要了解深度學(xué)習(xí)、人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的讀者閱讀，尤其適合想要通過(guò)Python編程進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)的讀者參考。

　　

　　《Python核心編程(第3版)》

　　【美】Wesley Chun(衛(wèi)斯理 春)著

　　暢銷經(jīng)典的Python書，兼顧Python2和Python3，Python開(kāi)發(fā)人員的案頭常備書。

　　Python是一種靈活、可靠且具有表現(xiàn)力的編程語(yǔ)言，它將編譯語(yǔ)言的強(qiáng)大與腳本語(yǔ)言的簡(jiǎn)潔性、快速開(kāi)發(fā)特性整合起來(lái)。在本書中，Python開(kāi)發(fā)人員兼企業(yè)培訓(xùn)師Wesley Chun會(huì)幫助您將Python技能提升到更高的水平。

　　本書涵蓋了成為一名技術(shù)全面的Python開(kāi)發(fā)人員所需的一切內(nèi)容。本書講解了應(yīng)用開(kāi)發(fā)相關(guān)的多個(gè)領(lǐng)域，而且書中的內(nèi)容可以立即應(yīng)用到項(xiàng)目開(kāi)發(fā)中。此外，本書還包含了一些使用Python 2和Python 3編寫的代碼案例，以及一些代碼移植技巧。有些代碼片段甚至無(wú)須修改就可以運(yùn)行在Python 2.x或Python 3.x上。

　　

　　《“笨辦法”學(xué)Python3》

　　Zed Shaw 著

　　本書是基于Python 3.6版本編寫的。百萬(wàn)粉絲程序員帶你輕松入門Python語(yǔ)言!5小時(shí)的完整視頻教程，純美式發(fā)音，搭配中文字幕，邊看邊練兩不誤;52個(gè)精心設(shè)計(jì)的編程習(xí)題，拒絕拖沓，提供項(xiàng)目案例，學(xué)以致用不務(wù)虛。

　　本書是一本Python入門書籍，適合對(duì)計(jì)算機(jī)了解不多，沒(méi)有學(xué)過(guò)編程，但對(duì)編程感興趣的讀者學(xué)習(xí)使用。這本書以習(xí)題的方式引導(dǎo)讀者一步一步學(xué)習(xí)編程，從簡(jiǎn)單的打印一直講到完整項(xiàng)目的實(shí)現(xiàn)，讓初學(xué)者從基礎(chǔ)的編程技術(shù)入手，最終體驗(yàn)到軟件開(kāi)發(fā)的基本過(guò)程。

　　

　　《用Python寫網(wǎng)絡(luò)爬蟲 第2版》

　　[德]凱瑟琳 雅姆爾(Katharine Jarmul)著

　　本書包括網(wǎng)絡(luò)爬蟲的定義以及如何爬取網(wǎng)站，如何使用幾種庫(kù)從網(wǎng)頁(yè)中抽取數(shù)據(jù)，如何通過(guò)緩存結(jié)果避免重復(fù)下載的問(wèn)題，如何通過(guò)并行下載來(lái)加速數(shù)據(jù)抓取，如何利用不同的方式從動(dòng)態(tài)網(wǎng)站中抽取數(shù)據(jù)，如何使用叔叔及導(dǎo)航等表達(dá)進(jìn)行搜索和登錄，如何訪問(wèn)被驗(yàn)證碼圖像保護(hù)的數(shù)據(jù)，如何使用Scrapy爬蟲框架進(jìn)行快速的并行抓取，以及使用Portia的Web界面構(gòu)建網(wǎng)路爬蟲。

　　

　　《程序員學(xué)Python》

　　裘宗燕 著

　　本書是程序設(shè)計(jì)領(lǐng)域?qū)W者裘宗燕教授的潛心力作，程序員的Python入門和進(jìn)階指南。書中全面介紹了Python語(yǔ)言的各方面特征和應(yīng)用技術(shù)，討論了準(zhǔn)確理解Python、正確使用Python語(yǔ)言開(kāi)發(fā)程序所需要的深入概念和情況，還介紹了用Python開(kāi)發(fā)較大型或較復(fù)雜程序時(shí)應(yīng)該了解的一些高級(jí)功能，如程序的模塊組織和導(dǎo)入系統(tǒng)，生成器、閉包和裝飾器，基本的和高級(jí)的面向?qū)ο缶幊虣C(jī)制和技術(shù)，以及作為Python最新擴(kuò)展的協(xié)程和異步編程等。

　　此外，本書還提供完整的進(jìn)階內(nèi)容和對(duì)應(yīng)案例，讓讀者全面深入地了解深度學(xué)習(xí)的知識(shí)和技巧，達(dá)到學(xué)以致用的目的。

　　

　　《Python程序設(shè)計(jì)(第3版)》

　　【美】John Zelle(策勒)著

　　Python之父作序推薦 ，Python 3 編程入門經(jīng)典。本書以Python語(yǔ)言為工具教授計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)。本書強(qiáng)調(diào)解決問(wèn)題、設(shè)計(jì)和編程是計(jì)算機(jī)科學(xué)的核心技能。本書特色鮮明、示例生動(dòng)有趣、內(nèi)容易讀易學(xué)，適合Python入門程序員閱讀，也適合高校計(jì)算機(jī)專業(yè)的教師和學(xué)生參考。

　　

　　《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) Python語(yǔ)言描述》

　　【美】Kenneth A. Lambert(蘭伯特) 著

　　在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是一門進(jìn)階性課程，概念抽象，難度較大。Python語(yǔ)言的語(yǔ)法簡(jiǎn)單，交互性強(qiáng)。用Python來(lái)講解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等主題，比C語(yǔ)言等實(shí)現(xiàn)起來(lái)更為容易，更為清晰。

　　

　　《Python編程快速上手 讓繁瑣工作自動(dòng)化》

　　【美】Al Sweigart(斯維加特) 著

　　Python3編程從入門到實(shí)踐，新手學(xué)習(xí)必備用書。美亞暢銷Python編程入門書。

　　本書快速教讀者掌握Python這一對(duì)初學(xué)者友好的語(yǔ)言。書中包含了很多實(shí)用的示例，供讀者學(xué)習(xí)和聯(lián)系。通過(guò)本書，可以學(xué)會(huì)解決很多實(shí)際的任務(wù)和需求，包括在一個(gè)或多個(gè)文件中搜索文本模式、通過(guò)創(chuàng)建修改移動(dòng)和重命名文件和文件夾來(lái)組織計(jì)算機(jī)、抓取數(shù)據(jù)和信息、更新Excel表格、自動(dòng)發(fā)送郵件和文本消息、組織計(jì)算機(jī)執(zhí)行周期性任務(wù)等等。

　　

　　《Python應(yīng)用開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)》

　　[美] 尼納德·薩斯葉(Ninad Sathaye)著

　　本書全面介紹了Python語(yǔ)言的方方面面，不僅為讀者介紹了Python語(yǔ)言的基礎(chǔ)概念也融入了Python的其他特性的介紹。本書面向任何想要學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言，并使用Python進(jìn)行應(yīng)用開(kāi)發(fā)的讀者。

　　通過(guò)閱讀本書，讀者將掌握如何構(gòu)建健壯的應(yīng)用程序、如何包裝和發(fā)布軟件、如何更好地測(cè)試并維護(hù)自己的代碼及文檔等內(nèi)容。

　　python 人工智能

　　

　　《Python 深度學(xué)習(xí)》

　　[英] 尼格爾·劉易斯(N.D. Lewis) 著

　　本書是使用Python 進(jìn)行深度學(xué)習(xí)實(shí)踐的一本初學(xué)指南。本書并未羅列大量的公式，而是通過(guò)一些實(shí)用的實(shí)際案例，以簡(jiǎn)單直白的方式介紹深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兩項(xiàng)任務(wù)——分類和回歸，解析深度學(xué)習(xí)模型中的一些核心問(wèn)題，以期讓讀者對(duì)深度學(xué)習(xí)的全貌有一個(gè)清晰的認(rèn)識(shí)。

量化金融分析師(簡(jiǎn)稱AQF ，Analyst of Quantitative Finance)由量化金融標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)(Standard Committee of Quantitative Finance，SCQF)主考并頒證，是代表量化金融領(lǐng)域的專業(yè)水平證書。 >>>點(diǎn)擊咨詢AQF證書含金量

　　

課程適合人群：

　　金融工程/數(shù)學(xué)專業(yè)背景的同學(xué)/工作人士，希望進(jìn)一步學(xué)習(xí)Python編程以及在量化投資的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用；

　　非金融工程專業(yè)背景的同學(xué)/工作人士，希望迅速成為寬客；

　　金融相關(guān)人員，希望學(xué)習(xí)如何系統(tǒng)的做量化策略；

　　個(gè)人投資者，希望系統(tǒng)學(xué)習(xí)掌握量化投資相關(guān)的實(shí)務(wù)技能，從模型開(kāi)發(fā)，回測(cè)，策略改進(jìn)，搭建穩(wěn)定的量化交易系統(tǒng)。

　　第一部分：AQF量化金融分析師實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目學(xué)習(xí)計(jì)劃完整版

　　

　　第二部分：AQF量化金融分析師實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目學(xué)習(xí)大綱 >>>點(diǎn)擊咨詢AQF課程相關(guān)問(wèn)題

　　1.1.1. 第一部分：前導(dǎo)及課程介紹

1.AQF核心課程

2.量化策略的Python實(shí)現(xiàn)和回測(cè)

3.整體代碼介紹

　　1.1.2. 第二部分：量化投資基礎(chǔ)

1.量化投資背景及決策流程

2.量化擇時(shí)

3.動(dòng)量及反轉(zhuǎn)策略

4.基金結(jié)構(gòu)套利

5.行業(yè)輪動(dòng)與相對(duì)價(jià)值

6.市場(chǎng)中性和多因子

7.事件驅(qū)動(dòng)

8.CTA_1（TD模型）

9.統(tǒng)計(jì)套利_低風(fēng)險(xiǎn)套利

10.大數(shù)據(jù)和輿情分析

11.機(jī)器學(xué)習(xí)

12.高頻交易和期權(quán)交易

13.其他策略和策略注意點(diǎn)

　　1.1.3. 第三部分：Python編程知識(shí)

Python語(yǔ)言環(huán)境搭建	1.Python語(yǔ)言環(huán)境搭建
Python編程基礎(chǔ)	1.python數(shù)字運(yùn)算和Jupyter notebook介紹
	2.字符串
	3.Python運(yùn)算符
	4.Tuple和List
	5.字典
	6.字符串格式化
	7.控制結(jié)構(gòu)_1.For循環(huán)
	8.函數(shù)
	9.全局和局部變量
	10.模塊
	11.Python當(dāng)中的重要函數(shù)
Python編程進(jìn)階	1.Numpy數(shù)據(jù)分析精講
	2.Pandas數(shù)據(jù)分析詳解
數(shù)據(jù)可視化	1.Pandas內(nèi)置數(shù)據(jù)可視化
	2.Matplotlib基礎(chǔ)
	3.Seaborn
金融數(shù)據(jù)處理實(shí)戰(zhàn)	1.數(shù)據(jù)獲取_1.本地?cái)?shù)據(jù)讀取
	1.數(shù)據(jù)獲取_2.網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)讀取_1
	1.數(shù)據(jù)獲取_2.網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)讀取_2.tushare
	1.數(shù)據(jù)獲取_2_網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)讀取_3.文件存儲(chǔ)
	2.金融數(shù)據(jù)處理_1.同時(shí)獲取多只股票
	2.金融數(shù)據(jù)處理_2.金融計(jì)算
	2.金融數(shù)據(jù)處理_3.檢驗(yàn)分布和相關(guān)性
	3.金融時(shí)間序列分析_1.Python下的時(shí)間處理
	3.金融時(shí)間序列分析_2.Pandas時(shí)間格式
	3.金融時(shí)間序列分析_3.金融數(shù)據(jù)頻率的轉(zhuǎn)換
	4.金融數(shù)據(jù)處理分析實(shí)戰(zhàn)案例_案例1
	4.金融數(shù)據(jù)處理分析實(shí)戰(zhàn)案例_案例2_多指標(biāo)條件選股分析_1
	4.金融數(shù)據(jù)處理分析實(shí)戰(zhàn)案例_案例2_多指標(biāo)條件選股分析_2

　　1.1.4. 第四部分：量化交易策略模塊

三大經(jīng)典策略	1.三大經(jīng)典策略_1.SMA
	1.三大經(jīng)典策略_2.動(dòng)量Momentum
	1.三大經(jīng)典策略_3.均值回歸
配對(duì)交易策略	2.配對(duì)交易
技術(shù)分析相關(guān)策略	3.量化投資與技術(shù)分析_1.技術(shù)分析理論
	3.量化投資與技術(shù)分析_2.CCI策略的Python實(shí)現(xiàn)
	3.量化投資與技術(shù)分析_3.布林帶策略的Python實(shí)現(xiàn)_1
	3.量化投資與技術(shù)分析_4.SMA和CCI雙指標(biāo)交易系統(tǒng)
	3.量化投資與技術(shù)分析_5.形態(tài)識(shí)別和移動(dòng)止損策略
大數(shù)據(jù)輿情分析策略	4.大數(shù)據(jù)輿情分析策略_基于谷歌搜索的大數(shù)據(jù)輿情分析
CTA交易策略	5.CTA交易策略_Aberration趨勢(shì)跟蹤系統(tǒng)
量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_2_邏輯回歸原理
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_3_SVM算法原理
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_4_決策樹(shù)算法原理
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_5_KNN算法原理
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_6_神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法了解
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_7_K-means算法原理和算法總結(jié)
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_2_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)_1_數(shù)據(jù)集生成原理
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_2_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)_2_數(shù)據(jù)集可視化
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_2_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)_3_邏輯回歸算法的python實(shí)現(xiàn)
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_2_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)_4_DT_KNN_NB算法的python實(shí)現(xiàn)
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_2_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)_5_SVM算法的python實(shí)現(xiàn)
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_3_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)_6_基于邏輯回歸和SVM的股市趨勢(shì)預(yù)測(cè)

　　1.1.5. 第五部分：面向?qū)ο蠛蛯?shí)盤交易

1.模塊內(nèi)容整體介紹

2.面向?qū)ο?、類、?shí)例、屬性和方法

3.創(chuàng)建類、實(shí)例、方法

4._init_初始化方法

5.面向?qū)ο蟪绦驅(qū)嵗?/p>

6.繼承的概念及代碼實(shí)現(xiàn)

7.面向?qū)ο罄^承的實(shí)戰(zhàn)案例

8.多繼承和量化交易平臺(tái)的面向?qū)ο箝_(kāi)發(fā)思路

9.用面向?qū)ο蠓椒▽?shí)現(xiàn)股債平衡策略

　　1.1.6. 第六部分 實(shí)盤模擬交易

基于優(yōu)礦平臺(tái)的面向?qū)ο蟛呗?/p>	1.優(yōu)礦平臺(tái)介紹
	2.優(yōu)礦平臺(tái)回測(cè)框架介紹
	3.優(yōu)礦框架之context對(duì)象、account和position對(duì)象
	4.優(yōu)礦其它重要操作
	5.優(yōu)礦之小市值因子策略
	6.優(yōu)礦之雙均線策略
	7.優(yōu)礦之均值回歸策略
	8.優(yōu)礦之單因子策略模板
	9.優(yōu)礦之多因子策略模板
	10.優(yōu)礦之因子數(shù)據(jù)處理：去極值和標(biāo)準(zhǔn)化
面向?qū)ο髮?shí)盤交易之Oanda	1.Oanda平臺(tái)介紹和賬戶配置
	2.Oanda賬戶密碼配置和交易框架原理
	3.Oanda鏈接賬戶并查看信息
	4.Oanda API獲取歷史數(shù)據(jù)
	5.Oanda市價(jià)單和交易狀態(tài)查詢
	6.Oanda高級(jí)交易訂單
	7. Oanda其它高級(jí)功能
	8. Oanda實(shí)戰(zhàn)ADX策略全講解：策略邏輯、數(shù)據(jù)讀取、歷史數(shù)據(jù)處理、可視化、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)交易
	9. Oanda通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)API調(diào)取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、resample
面向?qū)ο髮?shí)盤交易之IB	1.IB實(shí)戰(zhàn)平臺(tái)介紹及API安裝調(diào)試
	2.IB實(shí)戰(zhàn)平臺(tái)請(qǐng)求和響應(yīng)遠(yuǎn)離、線程控制
	3.IB響應(yīng)函數(shù)wrapper講解
	4.IB請(qǐng)求函數(shù)及合約定義
	5.IB程序化下單、倉(cāng)位及賬戶查詢
	6.IB三均線交易_金字塔倉(cāng)位下單控制模型實(shí)盤交易之策略原理、線程控制原理、策略結(jié)構(gòu)總覽、響應(yīng)函數(shù)、交易信號(hào)、策略展示等全講解。

　　1.1.7. 第七部分：基于優(yōu)礦的進(jìn)階學(xué)習(xí)

1.1回測(cè)與策略框架

1.2評(píng)價(jià)指標(biāo)

1.3.1量化策略設(shè)計(jì)流程簡(jiǎn)介

1.3.2擇時(shí)策略舉例（雙均線）

1.3.3量化投資模板1.0選股和擇時(shí)

2.1基于技術(shù)分析的量化投資

2.2.1技術(shù)指標(biāo)簡(jiǎn)介

2.2.2 MACD擇時(shí)策略

2.2.3 WVAD擇時(shí)策略

2.2.4 RSI擇時(shí)策略

2.2.5 MFI擇時(shí)策略

2.2.6 CCI擇時(shí)策略

2.2.7技術(shù)指標(biāo)總結(jié)

2.3通道技術(shù)

3.1.1日期效應(yīng)

3.1.2動(dòng)量效應(yīng)

3.2.1格雷厄姆成長(zhǎng)投資

3.2.2積極投資策略

3.2.3價(jià)值投資策略

3.2.4小型價(jià)值股投資策略

3.3.1交易系統(tǒng)設(shè)計(jì)的一般原理

3.3.2均線排列系統(tǒng)

3.3.3金肯納特交易系統(tǒng)

3.3.4海龜交易法系統(tǒng)

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