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         Python數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)：構(gòu)建股票量化交易系統(tǒng)培訓(xùn)

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貫穿小冊(cè)：Python金融數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)型項(xiàng)目

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前置基礎(chǔ)：量化交易及應(yīng)用場(chǎng)景簡(jiǎn)介

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前置基礎(chǔ)：開(kāi)發(fā)環(huán)境及基礎(chǔ)工具說(shuō)明

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前置基礎(chǔ)：創(chuàng)建一個(gè)Python文件的細(xì)節(jié)

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前置基礎(chǔ)：Python變量類(lèi)型及動(dòng)態(tài)特性

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前置基礎(chǔ)：玩轉(zhuǎn)Python遍歷工具for..in

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前置基礎(chǔ)：無(wú)可或缺的Python異常處理

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前置基礎(chǔ)：NumPy模擬隨機(jī)漫步理論

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前置基礎(chǔ)：Pandas構(gòu)建DataFrame股票數(shù)據(jù)

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前置基礎(chǔ)：Matplotlib函數(shù)式繪圖的方式

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前置基礎(chǔ)：Matplotlib對(duì)象式繪圖的方式

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前置基礎(chǔ)：Matplotlib模擬隨機(jī)漫步軌跡

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前置基礎(chǔ)：從概率角度談市場(chǎng)中的博弈

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股票數(shù)據(jù)獲?。篜andas金融模塊獲取股票數(shù)據(jù)

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股票數(shù)據(jù)獲?。翰町惢治龀Ｓ霉善睌?shù)據(jù)接口

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股票數(shù)據(jù)獲?。涸斀饩W(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的原理和過(guò)程

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股票數(shù)據(jù)獲?。号老x(chóng)方式獲取行業(yè)板塊數(shù)據(jù)

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股票數(shù)據(jù)獲?。号老x(chóng)抓取東方財(cái)富網(wǎng)股吧帖子

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股票數(shù)據(jù)分析：全方位訪問(wèn)DataFrame格式股票數(shù)據(jù)

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股票數(shù)據(jù)分析：遍歷DataFrame格式股票數(shù)據(jù)的方法

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股票數(shù)據(jù)分析：股票分時(shí)明細(xì)數(shù)據(jù)的獲取

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股票數(shù)據(jù)分析：分時(shí)明細(xì)數(shù)據(jù)周期重采樣

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股票數(shù)據(jù)分析：如何計(jì)算主力資金的流入流出

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股票數(shù)據(jù)分析：除權(quán)數(shù)據(jù)前復(fù)權(quán)和后復(fù)權(quán)處理

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技術(shù)指標(biāo)可視化：自定義Matplotlib版股票行情界面

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技術(shù)指標(biāo)可視化：pyecharts實(shí)現(xiàn)Web版股票行情界面

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技術(shù)指標(biāo)可視化：pyecharts從V0.5至V1版的轉(zhuǎn)變

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技術(shù)指標(biāo)可視化：TA-Lib技術(shù)指標(biāo)庫(kù)的擴(kuò)展應(yīng)用

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技術(shù)指標(biāo)可視化：用TA-Lib封裝更靈活的指標(biāo)庫(kù)

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股票交易策略：線性回歸算法建立選股策略

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股票交易策略：基于歐奈爾RPS指標(biāo)選股策略

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股票交易策略：海龜擇時(shí)策略入門(mén)量化交易

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股票交易策略：收益與風(fēng)險(xiǎn)維度度量策略效果

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股票交易策略：擇時(shí)策略融入ATR風(fēng)險(xiǎn)控制

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股票交易策略：擇時(shí)策略融入ATR動(dòng)態(tài)倉(cāng)位管理

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股票交易策略：蒙特卡洛算法優(yōu)化策略參數(shù)

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股票交易策略：基于凱利公式的倉(cāng)位管理

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量化策略回測(cè)：扒一扒量化回測(cè)中常見(jiàn)的陷阱

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量化策略回測(cè)：創(chuàng)建屬于自己的回測(cè)框架

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量化策略回測(cè)：如何利用聚寬平臺(tái)回測(cè)交易策略

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量化策略回測(cè)：基于BackTrader建立雙均線策略

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遠(yuǎn)程下單方案：微信機(jī)器人實(shí)時(shí)提醒交易

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遠(yuǎn)程下單方案：SMTP郵件實(shí)時(shí)提醒交易

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遠(yuǎn)程下單方案：釘釘機(jī)器人實(shí)時(shí)提醒交易

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自動(dòng)交易方案：模擬股票客戶端交易的原理

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效率優(yōu)化措施：Python擴(kuò)展C/C++加速執(zhí)行