基于Python的金融分析

目录

1Python基础知识

11Python环境搭建

111Python官网及下载

112Python安装

113Python环境配置

114Python运行

12Python基本数据类型

121运算符

122数字

123字符串

124列表

125元祖

126字典

127集合

13Python基本语句

131条件语句

132while循环语句

133for循环语句

14Python函数和模块

141Python函数

142Python模块

143Python文件I/O

2NumPy基础知识

21NumPy环境搭建及数组对象

211NumPy安装

212NumPy对象

213数据类型

214数组属性

22NumPy创建与索引

221创建数组

222数字范围创建数组

223切片和索引

23NumPy操作

231广播

232迭代

233修改数组形状

234翻转数组

235连接数组

236分割数组

237添加与删除

24NumPy函数

241数学函数

242算术函数

243统计函数

244排序函数

3Pandas基础知识

31Pandas环境安装及数据结构

311Pandas环境安装

312Pandas系列

313Pandas数据帧

314Pandas面板

32Pandas操作

321系列基本操作

322数据帧基本操作

323合并与连接

33Pandas函数

331I/O函数

332统计函数

4金融市场可视化分析

41可视化基础Matplotlib

411基本引用方法和figure对象

412绘制图形

413添加辅助信息

42绘制股价基本走势图

421获取股价数据

422绘制基础走势

43绘制股价专业分析图

431绘制多个子图

432绘制成交量图

433绘制K线图

5金融市场技术指标

51摆动类指标

511KDJ指标

512RSI指标

513WR指标

52趋势类指标

521MACD指标

522MA指标

53通道类指标

531BOLL指标

532ENE指标

6金融市场描述统计分析

61集中趋势分析

611集中趋势指标

612绘制直方图

62离散度分析

621极差

622平均绝对离差

623方差和标准差

63数据分布分析

631偏度

632峰度

7金融市场回归分析

71一元线性回归分析

711回归方程的形式

712参数的估计

72沪深两市指数一元回归分析

721模型构建及分析

722模型检验

73多元回归分析

731多元回归模型

732A股白云山多元回归模型构建

8金融市场收益率和风险分析

81收益率分析

811单利及简单收益率分析

812复利收益率分析

82金融风险分析

821金融风险分类

822风险计量方法

823风险测度

824*大回撤

825风险价值

9金融市场投资组合分析

91投资组合收益率和风险

911计算投资组合收益率和风险

912等权重投资组合

913市值加权投资组合

92马科维茨投资组合分析

921马科维茨投资组合理论

922蒙特卡洛模拟求解

93夏普*优组合分析

931夏普指数

932夏普指数分析

10量化交易初步

101量化交易框架

1011策略构建阶段

1012策略回测阶段

1013策略执行阶段

1014风险管理阶段

102单均线策略

1021单均线策略的实现

1022单均线策略的优化

103双均线策略

1031双均线策略的实现

1032双均线策略的优化