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Python与金融量化分析
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- 第 1 章 ： 进阶篇
- 课时1：课程介绍受众和课纲 13:06
- 课时2：Python是什么 17:40
- 课时3：环境安装 —— 安装Anaconda & Jupyter 12:38
- 课时4：环境讲解 05:02
- 课时5：环境讲解 —— 在线安装包 03:54
- 课时6：环境讲解 —— 从本地安装包 08:39
- 课时7：环境讲解 —— 同时部署两个Python版本 30:13
- 课时8：重要的python库 04:28
- 课时9：IPython与Jupyter 20:13
- 课时10：语言语义 26:06
- 课时11：标量类型 18:02
- 课时12：控制流 20:24
- 课时13：元组 12:19
- 课时14：列表 10:18
- 课时15：内建序列函数 06:49
- 课时16：字典 16:56
- 课时17：集合 04:56
- 课时18：列表、集合和字典推导式 10:51
- 课时19：函数 42:46
- 课时20：文件和操作系统 25:08
- 课时21：多维数组对象 67:45
- 课时22：通用函数 10:04
- 课时23：使用数组进行面向数组编程 31:52
- 课时24：使用数组进行文件输入与输出 06:17
- 课时25：线性代数 06:48
- 课时26：伪随机数生成 05:22
- 课时27：随机漫步 13:09
- 课时28：Pandas数据结构介绍 49:01
- 课时29：基本功能 95:48
- 课时30：描述性统计的概述和计算 38:07
- 课时31：本地来源 57:55
- 课时32：处理缺失值 17:00
- 课时33：数据转换 48:38
- 课时34：字符串操作 17:47
- 课时35：分层索引 14:55
- 课时36：联合与合并数据集 34:04
- 课时37：重塑与透视 33:15
- 课时38：GroupBy机制 37:51
- 课时39：数据聚合 16:21
- 课时40：应用：通用拆分-应用-聚合 39:52
- 课时41：数据透视表与交叉表 11:12
- 课时42：简明matplotlib API入门 41:56
- 课时43：使用pandas和seaborn绘图 19:02
- 课时44：日期和时间数据的类型和工具 16:49
- 课时45：时间序列基础 17:07
- 课时46：日期范围、频率和移位 16:51
- 课时47：时区处理 18:57
- 课时48：时区区间和区间算术 15:49
- 课时49：重新采样和频率转换 15:01
- 课时50：移动窗口函数 11:30
- 课时51：分类数据 19:41
- 课时52：高阶GroupBy应用 19:14
- 课时53：方法链技术 14:05
- 课时54：使用Patsy创建模型描述 23:22
- 课时55：statsmodels介绍 19:31
- 课时56：scikit-learn介绍 13:15
- 课时57：从Bitly获取1.USA.gov数据 22:53
- 课时58：MovieLens 1M数据集 18:35
- 课时59：美国1880-2010年的婴儿名字 24:53
- 课时60：美国农业部食品数据库 19:44
- 课时61：2012年联邦选举委员会数据库 17:38
- 课时62：隐含波动率 35:03
- 课时63：蒙特卡洛模拟 08:23
- 课时64：高性能Python 55:48
- 课时65：数学工具 47:11
- 课时66：推算统计学 46:03
- 课时67：统计学 26:24
- 课时68：面向对象 19:14
- 课时69：估值框架 04:18
- 课时70：金融模型的模拟 06:29
- 课时71：衍生品估值 02:12
- 课时72：高阶NumPy 20:02
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