作品简介

本书从Python基础入门讲起,到应用Python进行科学计算、数据处理、数据可视化、挖掘建模基础训练,再到利用Python进行金融数据挖掘与量化投资实战,深入浅出地介绍了如何使用Python进行金融数据分析、挖掘和量化投资的全过程。全书分3篇:基础篇、案例篇和实训篇。基础篇(第1~6章)主要介绍Python基础及应用于科学计算、数据处理、数据可视化、机器学习、关联规则等方面的基础知识;案例篇(第7~11章)主要介绍利用Python进行金融数据挖掘分析的基础案例和综合案例;实训篇(第12章),由5个实训组成。本书将从Python基础知识、基本数据分析技能,扩展到基础案例和综合案例,最后通过实训帮助读者强化训练,完成Python金融数据分析与挖掘相关知识的学习。本书提供配套的案例数据、程序代码,适合作为普通高等院校数学、计算机、经济管理专业相关课程的教材,也适合作为金融数据挖掘研究者、爱好者的参考书。

黄恒秋,2011.7—2014.6就职于深圳市国泰安信息技术有限公司,从事CSMAR数据库分析师、软件策划及设计相关工作2014.9—今广西民族师范学院数学与计算机科学学院专任教师,从事数据分析与挖掘、数学建模、Python语言、MATLAB语言、高等数学相关课程教学工作。

作品目录

  • 内容提要
  • 前言
  • 基础篇
  • 第1章 Python基础
  • 第2章 科学计算包Numpy
  • 第3章 数据处理包Pandas
  • 第4章 数据可视化包Matplotlib
  • 第5章 机器学习包Scikit-learn
  • 第6章 关联规则基础知识
  • 案例篇
  • 第7章 基础案例
  • 第8章 综合案例1:上市公司综合评价
  • 第9章 综合案例2:股票价格涨跌趋势预测
  • 第10章 综合案例3:股票价格形态聚类章与收益分析
  • 第11章 综合案例4:行业联动与轮动分析
  • 实训篇
  • 第12章 综合实训
  • 参考文献
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