Python金融數據分析與挖掘實戰

Python3金融大數據挖掘實戰
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黃恒秋 (作者)

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深入淺出地介紹了如何使用Python進行金融數據分析、挖掘和量化投資的全過程。
本書將從Python基礎知識、基本數據分析技能,擴展到基礎案例和綜合案例,最后通過實訓幫助讀者強化訓練,完成Python相關知識的學習。
本書提供了豐富的數據、案例及程序代碼,將理論與實踐相結合。

內容摘要

本書從Python基礎入門講起,到應用Python進行科學計算、數據處理、數據可視化、挖掘建?;A訓練,再到利用Python進行金融數據挖掘與量化投資實戰,深入淺出地介紹了如何使用Python進行金融數據分析、挖掘和量化投資的全過程。
全書分三篇:基礎篇、案例篇和實訓篇?;A篇(第1~6章)主要介紹Python基本知識及應用于科學計算、數據處理、數據可視化、挖掘建模等方面的基礎知識;案例篇(第7~11章)主要介紹利用Python進行金融數據挖掘分析的基礎案例和綜合應用案例;實訓篇(第12章),由5個實訓組成。本書將從Python基礎知識、基本數據分析技能,擴展到基礎案例和綜合案例,最后通過實訓幫助讀者強化訓練,完成Python相關知識的學習。
本書提供了豐富的數據、案例及程序代碼,將理論與實踐相結合,適合作為數學、計算機、經濟管理專業的本科生和大專生的教材,也適合作為金融數據挖掘研究者、愛好者的參考用書。

內容結構圖

目錄

基礎篇 1
第 1章 Python基本知識 1
1.1 Python概述 1
1.2 Python安裝及啟動 1
1.3python基本數據類型 10
1.4 Python相關公有方法 13
1.5 列表、元組與字符串方法 17
1.6字典方法 20
1.7 條件語句 21
1.8 循環語句 23
1.9 函數 24
1.10 Python在金融大數據中的應用 26
本章小結 28
本章練習 28
第 2章 科學計算包Numpy 29
2.1 Numpy簡介 29
2.2 創建數組 30
2.3 數組尺寸 31
2.4 數組運算 33
2.5 數組切片 34
2.6 數組連接 36
2.7 數據存取 37
2.8數組形態變換
2.9數組排序與搜索
2.10矩陣與線性代數運算
本章小結 38
本章練習 38
第3章 數據處理包Pandas 39
3.1 Pandas簡介 39
3.2 序列 40
3.3 數據框 44
3.4 外部文件讀取 53
3.5 滾動計算函數 55
本章小結 57
本章練習 57
第4章 數據可視化包Matplotlib 59
4.1 Matplotlib簡介 59
4.2 Matplotlib常用圖形繪制
本章小結 65
本章練習 65
第5章 機器學習包Scikit-learn 66
5.1 Scikit-learn簡介 66
5.2 數據預處理 67
5.3 線性回歸 80
5.4 邏輯回歸 86
5.5 神經網絡 88
5.6 支持向量機 92
5.7 K-均值聚類 96
本章小結 101
本章練習 102
第6章 關聯規則基礎知識 105
6.1 關聯規則概念 105
6.2 布爾關聯規則挖掘 106
6.3 關聯規則挖掘應用:國際股票指數關聯分析
本章小結 114
本章練習 114
案例篇 115
第7章 基礎案例 115
7.1 眾包任務特征指標的計算 115
7.2 股票價格指數周收益率和月收益率的計算 121
7.3上市公司凈利潤增長率的計算 126
7.4 股票價、量走勢圖繪制 128
7.5 股票價格移動平均線的繪制 132
7.6 滬深300指數走勢預測 136
7.7 基于主成分聚類的上市公司盈利能力分析 139
本章小結 146
本章練習 146
第8章 綜合案例1:上市公司綜合評價 147
8.1 案例背景 147
8.2 案例目標及實現思路 147
8.3 基于總體規模與投資效率指標的綜合評價 148
8.4 基于成長與價值指標的綜合評價 158
本章小結 166
本章練習 166
第9章 綜合案例2:股票價格漲跌趨勢預測 168
9.1 案例背景 168
9.2 案例目標及實現思路 168
9.3 指標計算 169
9.4 預測模型構建 177
9.5 預測結果分析 179
9.6 量化投資策略設計與分析 181
本章小結 186
本章練習 186
第 10章 綜合案例3:股票價格形態聚類與收益分析 187
10.1 案例背景 187
10.2 案例目標及實現思路 188
10.3 數據獲取 189
10.4 股票價格形態特征提取 189
10.5 股票價格形態聚類與收益率計算 196
10.6 量化投資策略設計與分析 202
本章小結 208
本章練習 209
第 11章 綜合案例4:行業聯動與輪動分析 210
11.1 案例背景 210
11.2 案例目標及實現思路 210
11.3 數據獲取 211
11.4 日行業聯動與輪動分析 213
11.5 周行業聯動與輪動分析 218
11.6 月行業聯動與輪動分析 222
11.7 量化投資策略設計與分析 228
本章小結 233
本章練習 233
實訓篇 234
第 12章 綜合實訓 234
12.1行業盈利狀況可視化分析實訓 234
12.2上市公司透明度綜合評價實訓 235
12.3基于支持向量機的量化擇時實訓 236
12.4上市公司綜合能力聚類分析實訓 238
12.5股票聯動與輪動分析實訓 239
參考文獻 241

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作者介紹

黃恒秋 2011.7-2014.6 就職于深圳市國泰安信息技術有限公司,從事CSMAR數據庫分析師、軟件策劃及設計相關工作 2014.9-今 廣西民族師范學院數學與計算機科學學院專任教師,從事數據分析與挖掘、數學建模、Python語言、MATLAB語言、高等數學相關課程教學工作。

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