Python财务数据分析

**章 Anaconda平台Python运行环境 **节 Python财务数据分析方法 第二节 Anaconda3的Python运行环境 第三节 Python3.7库函数安装 第四节 Python临时库模块 第二章 Matplotlib图表绘制 **节 Python语言基础 第二节 Matplotlih图形绘制 第三节 函数图形技巧 第四节 2D和3D函数图及坐标轴 第三章 BeautifulSoup4网络数据搜索 **节 数据搜索环境 第二节 结构化数据搜索 第三节 新闻网页搜索举例 第四节 WordCloud词云 第五节 Jieba汉字库 第四章 投资效益分析 **节 基本计算公式 第二节 现值法投资分析 第三节 年值法投资分析 第四节 收益/成本比率分析 第五节 内部收益率分析 第六节 多种投资方案分析 第七节 贷款管理分析 第八节 本量利盈亏平衡分析 第五章 Numpy数组运算 **节 创建数组 第二节 一般函数方法 第三节 随机数与均值方差 第四节 正态分布函数 第五节 多项式求导、积分、求根 第六章 SHA256加密函数 **节 比特币发币原理 第二节 MD5和SHA256加密函数 第三节 时间戳及字符串结构调整 第四节 比特币区块号125553的HASH值求解过程 第五节 比特币区块号674405 HASH值Python程序 第七章 Chebyshev函数 **节 切比雪夫多项式 第二节 实际GDP及其累积增长指数 第三节 中美两国GDP样本数据 第四节 中国总体和人均实际GDP预测 第五节 美国总体和人均实际GDP预测 第六节 中美两国实际GDP增长预测 第八章 Optimize.Leastsq拟合模式 **节 二阶多项式Leastsq拟合 第二节 三阶多项式Leastsq拟合 第三节 二阶切比雪夫多项式Leastsq拟合 第四节 三阶切比雪夫多项式Leastsq拟合 第五节 四个多项式Leastsq拟合对比 第九章 常见非线性函数 **节 常见非线性函数 第二节 常见非线性函数高阶化 第三节 常见非线性函数Leastsq拟合 第十章 环境EKC曲线 **节 线性回归模型 第二节 2030年中国碳减排目标 第三节 环境库兹涅茨曲线 第十一章 科布-道格拉斯函数 **节 科布-道格拉斯函数及其性质 第二节 科布-道格拉斯函数的适用性 第三节 中国的CD函数（2000-2018） 第十二章 可扩展Richards模型与CES模型 **节 切比雪夫多项式根的应用 第二节 可扩展Richards模型 第三节 CES不变替代弹性函数 第十三章 灰色系统模型 **节 GM（1，1）微分方程的通解 第二节 GM（1，1）的邓聚龙估计法 第三节 GM（2，1）微分方程的辨识 第四节 GM（1，1）模型的通解拟合 第五节 GM（1，1）的邓聚龙解拟合 第六节 GM（2，1）模型优化解拟合 第十四章 人工神经网络 **节 不考虑常数项扰动 第二节 考虑常数项扰动 第三节 两种常见激活函数 第四节 时间序列预测设计 第五节 道琼斯工业指数预测 第六节 上证指数预测 附录一 学生课程学习心得（1） 附录二 学生课程学习心得（2） 附录三 学生课程学习心得（3） 附录四 学生课程学习心得（4） 附录五 学生课程论文列表 后记