[python] 量化交易零基础入门系列-30天掌握Python数据分析

课程介绍：
量化投资是指使用数理分析、编程、建模等方式，通过对样本数据进行集中比对处理，找到数据之间的关系，制定量化策略，并使用编写的软件程序来执行交易，从而获得投资回报的方式。

在如今的量化投资领域，已经有了无数模型系统软件，在强大的Python语言和数据库的支持下，量化投资已越来越火热，在各大投资银行和对冲基金公司中成为交易系统的主流。

课程目录：
课时01-认识量化数据分析 .ts  24.97M
课时02-搭建量化研究环境 .ts  22.84M
课时03-第一个研究任务 .ts  25.90M
课时04-回顾jupyter Notebook .ts  22.27M
课时05 -IPython命令行 .ts  37.09M
课时06-强大的Jupyter魔术命令 .ts  25.42M
课时07-金融市场数据概况 .ts  26.22M
课时08-上手REST API .ts  27.04M
课时09 -A股日线数据获取 .ts  37.69M
课时10–币圈行情数据获取 .ts  47.42M
课时11-分段下载连续数据 .ts  27.53M
课时12-初识NumPy .ts  22.76M
课时13-ndarray数组对象 .ts  20.10M
课时14-向量化运算函数 .ts  25.06M
课时15-数组进阶编程 .ts  29.86M
课时16-计算大盘的双均线 .ts  25.17M
课时17 - Series和DataFrame .ts  27.94M
课时18–索引和切片 .ts  32.62M
课时19–最常用的CSV数据格式 .ts  36.42M
课时20–期货分钟数据获取 .ts  23.14M
课时21–常用统计指标计算 .ts  29.86M
课时22–准备MySQL数据库 .ts  37.73M
课时23 - SQL数据库交互 .ts  23.78M
课时24-处理缺失的数值 .ts  24.89M
课时25–数据清洗转换 .ts  32.64M
课时26-向量化字符串操作 .ts  26.61M
课时27-CTA回测结果分析 .ts  28.37M
课时28-深入逐笔对冲分析 .ts  29.65M
课时29 - Plotly基础 .ts  23.07M
课时30–自定义图形效果 .ts  23.81M
课时31–柱形图和散点图 .ts  24.80M
课时32-深入分析CTA资金曲线 .ts  25.24M
课时33 -3D曲面图 .ts  20.91M
课时34-寻找参数优化的平原 .ts  28.44M
课时35 - GroupBy聚合机制 .ts  25.52M
课时36-什么是TimeSeries .ts  30.23M
课时37-时间序列基础 .ts  25.97M
课时38–操作日期时间类型 .ts  25.48M
课时39-时间的范围和偏移 .ts  26.86M
课时40-全球时区处理 .ts  34.18M
课时41-Resample重新采样 .ts  23.77M
课时42-自定义K线周期绘图 .ts  27.05M
课时43–滚动窗口计算 .ts  26.47M
课时44-滚动计算技术指标 .ts  30.43M
课时45 - statsmodels统计模型库01 .ts  26.29M
课时46-构建期货跨期价差 .ts  26.70M
课时47-跨期价差特征分析 .ts  27.79M
课时48–价差统计套利策略 .ts  14.98M
课时49–统计套利策略回测 .ts  31.93M
└──课时50–课程总结 .ts  24.16M
课51实践课1-MACD交易策略逻辑 .ts  12.93M
课52实践课2-实现一行代码的回测 .ts  37.68M
课53实践课3-参数优化和批量运行 .ts  29.25M