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前言 章 准备工作 本书主要内容 为什么要使用Python进行数据分析 重要的Python库 安装和设置 社区和研讨会 使用本书 致谢 第2章 引言 来自bit.ly的1.usa.gov数据 MovieLens 1M数据集 1880-2010年间全美婴儿姓名 小结及展望 第3章 IPython:一种交互式计算和开发环境 IPython基础 内省 使用命令历史 与操作系统交互 软件开发工具 IPython HTML Notebook 利用IPython提高代码开发效率的几点提示 高级IPython功能 致谢 第4章 NumPy基础:数组和矢量计算 NumPy的ndarray:一种多维数组对象 通用函数:快速的元素级数组函数 利用数组进行数据处理 用于数组的文件输入输出 线性代数 数生成 范例:漫步 第5章 pandas入门 pandas的数据结构介绍 基本功能 汇总和计算描述统计 处理缺失数据 层次化索引 其他有关pandas的话题 第6章 数据加载、存储与文件格式 读写文本格式的数据 二进制数据格式 使用HTML和Web API
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作者在百度互联网证券、百度金融等互联网金融公司多年从业经验的总结; 涵盖从传统的趋势跟踪技术及统计套利技术,到*的机器学习技术等各种量化技术; 树立对量化交易的正确认识,搭建交易技术与量化技术之间的稳固纽带; 给出完整的量化交易知识体系,所有实例均采用真实的交易进行讲解; 详解量化基础知识,以及Python、NumPy、pandas、可视化和数学等量化工具及实例; 详解量化择时、选股、资金管理、度量、*参数等技术及交易实例; 详解机器学习技术在量化交易领域的应用,并给出交易实例。
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