Python非常靈活，讓實驗變得容易。解決簡單問題的方法簡單而優(yōu)雅。Python為新手程序員提供了一個很好的實驗室。

　　Python具有一些特征，使其成為第一種編程語言的接近完美的選擇。Python基本結(jié)構(gòu)簡單、干凈、設(shè)計精良，使學(xué)生能夠?qū)Ｗ⒂谒惴ㄋ季S和程序設(shè)計的主要技能，而不會陷入晦澀難解的語言細節(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)語言(如C ++和Java)。但Python不是一種“玩具語言”，它是一種現(xiàn)實世界的生產(chǎn)語言，可以在幾乎每個編程平臺上免費提供，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編程語言開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

　　本書將帶領(lǐng)您進行一場妙趣橫生卻又有條不紊的旅行——從一個非常簡單的想法開始，逐步理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作機制。您無需任何超出中學(xué)范圍的數(shù)學(xué)知識，并且本書還給出易于理解的微積分簡介。本書的目標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開發(fā)自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練它識別手寫數(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Python編程進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(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)力的編程語言，它將編譯語言的強大與腳本語言的簡潔性、快速開發(fā)特性整合起來。在本書中，Python開發(fā)人員兼企業(yè)培訓(xùn)師Wesley Chun會幫助您將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開發(fā)人員所需的一切內(nèi)容。本書講解了應(yīng)用開發(fā)相關(guān)的多個領(lǐng)域，而且書中的內(nèi)容可以立即應(yīng)用到項目開發(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須修改就可以運行在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。百萬粉絲程序員帶你輕松入門Python語言!5小時的完整視頻教程，純美式發(fā)音，搭配中文字幕，邊看邊練兩不誤;52個精心設(shè)計的編程習(xí)題，拒絕拖沓，提供項目案例，學(xué)以致用不務(wù)虛。

　　本書是一本Python入門書籍，適合對計算機了解不多，沒有學(xué)過編程，但對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，從簡單的打印一直講到完整項目的實現(xiàn)，讓初學(xué)者從基礎(chǔ)的編程技術(shù)入手，最終體驗到軟件開發(fā)的基本過程。

　　

　　《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，如何使用幾種庫從網(wǎng)頁中抽取數(shù)據(jù)，如何通過緩存結(jié)果避免重復(fù)下載的問題，如何通過并行下載來加速數(shù)據(jù)抓取，如何利用不同的方式從動態(tài)網(wǎng)站中抽取數(shù)據(jù)，如何使用叔叔及導(dǎo)航等表達進行搜索和登錄，如何訪問被驗證碼圖像保護的數(shù)據(jù)，如何使用Scrapy爬蟲框架進行快速的并行抓取，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入門和進階指南。書中全面介紹了Python語言的各方面特征和應(yīng)用技術(shù)，討論了準確理解Python、正確使用Python語言開發(fā)程序所需要的深入概念和情況，還介紹了用Python開發(fā)較大型或較復(fù)雜程序時應(yīng)該了解的一些高級功能，如程序的模塊組織和導(dǎo)入系統(tǒng)，生成器、閉包和裝飾器，基本的和高級的面向?qū)ο缶幊虣C制和技術(shù)，以及作為Python最新擴展的協(xié)程和異步編程等。

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

　　

　　《Python程序設(shè)計(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語言為工具教授計算機程序設(shè)計。本書強調(diào)解決問題、設(shè)計和編程是計算機科學(xué)的核心技能。本書特色鮮明、示例生動有趣、內(nèi)容易讀易學(xué)，適合Python入門程序員閱讀，也適合高校計算機專業(yè)的教師和學(xué)生參考。

　　

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

　　【美】Kenneth A. Lambert(蘭伯特) 著

　　在計算機科學(xué)中，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是一門進階性課程，概念抽象，難度較大。Python語言的語法簡單，交互性強。用Python來講解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等主題，比C語言等實現(xiàn)起來更為容易，更為清晰。

　　

　　《Python編程快速上手 讓繁瑣工作自動化》

　　【美】Al Sweigart(斯維加特) 著

　　Python3編程從入門到實踐，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這一對初學(xué)者友好的語言。書中包含了很多實用的示例，供讀者學(xué)習(xí)和聯(lián)系。通過本書，可以學(xué)會解決很多實際的任務(wù)和需求，包括在一個或多個文件中搜索文本模式、通過創(chuàng)建修改移動和重命名文件和文件夾來組織計算機、抓取數(shù)據(jù)和信息、更新Excel表格、自動發(fā)送郵件和文本消息、組織計算機執(zhí)行周期性任務(wù)等等。

　　

　　《Python應(yīng)用開發(fā)實戰(zhàn)》

　　[美] 尼納德·薩斯葉(Ninad Sathaye)著

　　本書全面介紹了Python語言的方方面面，不僅為讀者介紹了Python語言的基礎(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語言，并使用Python進行應(yīng)用開發(fā)的讀者。

　　通過閱讀本書，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、如何更好地測試并維護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 進行深度學(xué)習(xí)實踐的一本初學(xué)指南。本書并未羅列大量的公式，而是通過一些實用的實際案例，以簡單直白的方式介紹深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兩項任務(wù)——分類和回歸，解析深度學(xué)習(xí)模型中的一些核心問題，以期讓讀者對深度學(xué)習(xí)的全貌有一個清晰的認識。

量化金融分析師(簡稱AQF ，Analyst of Quantitative Finance)由量化金融標準委員會(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，希望進一步學(xué)習(xí)Python編程以及在量化投資的實戰(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；

　　個人投資者，希望系統(tǒng)學(xué)習(xí)掌握量化投資相關(guān)的實務(wù)技能，從模型開發(fā)，回測，策略改進，搭建穩(wěn)定的量化交易系統(tǒng)。

　　第一部分：AQF量化金融分析師實訓(xùn)項目學(xué)習(xí)計劃完整版

　　

　　第二部分：AQF量化金融分析師實訓(xùn)項目學(xué)習(xí)大綱 >>>點擊咨詢AQF課程相關(guān)問題

　　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實現(xiàn)和回測

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

3.動量及反轉(zhuǎn)策略

4.基金結(jié)構(gòu)套利

5.行業(yè)輪動與相對價值

6.市場中性和多因子

7.事件驅(qū)動

8.CTA_1（TD模型）

9.統(tǒng)計套利_低風(fēng)險套利

10.大數(shù)據(jù)和輿情分析

11.機器學(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

　　1.1.3. 第三部分：Python編程知識

Python語言環(huán)境搭建	1.Python語言環(huán)境搭建
Python編程基礎(chǔ)	1.python數(shù)字運算和Jupyter notebook介紹
	2.字符串
	3.Python運算符
	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當中的重要函數(shù)
Python編程進階	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)處理實戰(zhàn)	1.數(shù)據(jù)獲取_1.本地數(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
	2.金融數(shù)據(jù)處理_1.同時獲取多只股票
	2.金融數(shù)據(jù)處理_2.金融計算
	2.金融數(shù)據(jù)處理_3.檢驗分布和相關(guān)性
	3.金融時間序列分析_1.Python下的時間處理
	3.金融時間序列分析_2.Pandas時間格式
	3.金融時間序列分析_3.金融數(shù)據(jù)頻率的轉(zhuǎn)換
	4.金融數(shù)據(jù)處理分析實戰(zhàn)案例_案例1
	4.金融數(shù)據(jù)處理分析實戰(zhàn)案例_案例2_多指標條件選股分析_1
	4.金融數(shù)據(jù)處理分析實戰(zhàn)案例_案例2_多指標條件選股分析_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.動量Momentum
	1.三大經(jīng)典策略_3.均值回歸
配對交易策略	2.配對交易
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實現(xiàn)
	3.量化投資與技術(shù)分析_3.布林帶策略的Python實現(xiàn)_1
	3.量化投資與技術(shù)分析_4.SMA和CCI雙指標交易系統(tǒng)
	3.量化投資與技術(shù)分析_5.形態(tài)識別和移動止損策略
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趨勢跟蹤系統(tǒng)
量化投資與機器學(xué)習(xí)	6.量化投資與機器學(xué)習(xí)_1_機器學(xué)習(xí)算法原理_2_邏輯回歸原理
	6.量化投資與機器學(xué)習(xí)_1_機器學(xué)習(xí)算法原理_3_SVM算法原理
	6.量化投資與機器學(xué)習(xí)_1_機器學(xué)習(xí)算法原理_4_決策樹算法原理
	6.量化投資與機器學(xué)習(xí)_1_機器學(xué)習(xí)算法原理_5_KNN算法原理
	6.量化投資與機器學(xué)習(xí)_1_機器學(xué)習(xí)算法原理_6_神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法了解
	6.量化投資與機器學(xué)習(xí)_1_機器學(xué)習(xí)算法原理_7_K-means算法原理和算法總結(jié)
	6.量化投資與機器學(xué)習(xí)_2_機器學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)_1_數(shù)據(jù)集生成原理
	6.量化投資與機器學(xué)習(xí)_2_機器學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)_2_數(shù)據(jù)集可視化
	6.量化投資與機器學(xué)習(xí)_2_機器學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)_3_邏輯回歸算法的python實現(xiàn)
	6.量化投資與機器學(xué)習(xí)_2_機器學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)_4_DT_KNN_NB算法的python實現(xiàn)
	6.量化投資與機器學(xué)習(xí)_2_機器學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)_5_SVM算法的python實現(xiàn)
	6.量化投資與機器學(xué)習(xí)_3_機器學(xué)習(xí)算法實戰(zhàn)_6_基于邏輯回歸和SVM的股市趨勢預(yù)測

　　1.1.5. 第五部分：面向?qū)ο蠛蛯嵄P交易

1.模塊內(nèi)容整體介紹

2.面向?qū)ο?、類、實例、屬性和方?/p>

3.創(chuàng)建類、實例、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現(xiàn)

7.面向?qū)ο罄^承的實戰(zhàn)案例

8.多繼承和量化交易平臺的面向?qū)ο箝_發(fā)思路

9.用面向?qū)ο蠓椒▽崿F(xiàn)股債平衡策略

　　1.1.6. 第六部分 實盤模擬交易

基于優(yōu)礦平臺的面向?qū)ο蟛呗?/p>	1.優(yōu)礦平臺介紹
	2.優(yōu)礦平臺回測框架介紹
	3.優(yōu)礦框架之context對象、account和position對象
	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：去極值和標準化
面向?qū)ο髮嵄P交易之Oanda	1.Oanda平臺介紹和賬戶配置
	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市價單和交易狀態(tài)查詢
	6.Oanda高級交易訂單
	7. Oanda其它高級功能
	8. Oanda實戰(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、實時數(shù)據(jù)和實時交易
	9. Oanda通過實時數(shù)據(jù)API調(diào)取實時數(shù)據(jù)、resample
面向?qū)ο髮嵄P交易之IB	1.IB實戰(zhàn)平臺介紹及API安裝調(diào)試
	2.IB實戰(zhàn)平臺請求和響應(yīng)遠離、線程控制
	3.IB響應(yīng)函數(shù)wrapper講解
	4.IB請求函數(shù)及合約定義
	5.IB程序化下單、倉位及賬戶查詢
	6.IB三均線交易_金字塔倉位下單控制模型實盤交易之策略原理、線程控制原理、策略結(jié)構(gòu)總覽、響應(yīng)函數(shù)、交易信號、策略展示等全講解。

　　1.1.7. 第七部分：基于優(yōu)礦的進階學(xué)習(xí)

1.1回測與策略框架

1.2評價指標

1.3.1量化策略設(shè)計流程簡介

1.3.2擇時策略舉例（雙均線）

1.3.3量化投資模板1.0選股和擇時

2.1基于技術(shù)分析的量化投資

2.2.1技術(shù)指標簡介

2.2.2 MACD擇時策略

2.2.3 WVAD擇時策略

2.2.4 RSI擇時策略

2.2.5 MFI擇時策略

2.2.6 CCI擇時策略

2.2.7技術(shù)指標總結(jié)

2.3通道技術(shù)

3.1.1日期效應(yīng)

3.1.2動量效應(yīng)

3.2.1格雷厄姆成長投資

3.2.2積極投資策略

3.2.3價值投資策略

3.2.4小型價值股投資策略

3.3.1交易系統(tǒng)設(shè)計的一般原理

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)

　　金程推薦： AQF是什么意思 量化金融分析師年薪 AQF考試流程

全國熱線電話：400-700-9596

　　金融寬客交流群：801860357

　　AQF考友群：760229148

　　微信公眾號：量化金融分析師

　　>>>返回首頁