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金融大数据实践教程 版权信息
- ISBN：9787565453434
- 条形码：9787565453434 ; 978-7-5654-5343-4
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
金融大数据实践教程 内容简介
内容简介第1 章 软件安装／11.1 安装和应用Anaconda／31.2 安装和应用PyCharm／61.3 安装和应用Chrome／91.4 安装和应用ChromeDriver／111.5 安装和应用ChatGPT／15知识检测／20育德启智／21内容简介本书立足数字经济的时代背景，将全书内容分为两个部分，共12 章。**部分包括第1 章至第5 章，此部分是掌握Python 语言的基础：第1 章介绍Python 语言的运行环境及其安装和应用；第2章至第5章分别介绍了Python基础、数据类型、可视化、数据获得方法等内容。第二部分包括第6章至第12章，此部分主要讲解金融大数据的具体应用场景：第6 章和第7 章介绍了用Python 语言实现经典金融工具功能的分析方法；第8章介绍了用Python语言建立金融大数据分析基础；第9章介绍了用Python语言编写指标选股程序；第10 章介绍了多层感知机、卷积神经网络、递归神经网络的时间序列预测方法，以及用Interpret库对模型输出进行解释的方法；第11章介绍了用机器学习模型实现单股择时策略，并讲解了用SHAP、ELI5、PDP、LIME库解释模型输出的代码；第12章介绍了编写区块链程序的方法。 章节目录目 录第1 章 软件安装／11.1 安装和应用Anaconda／31.2 安装和应用PyCharm／61.3 安装和应用Chrome／91.4 安装和应用ChromeDriver／111.5 安装和应用ChatGPT／15知识检测／20育德启智／21第2 章 Python 基础／232.1 基础名词介绍／252.2 获得帮助／262.3 变量／302.4 数值类型／312.5 字符串类型／332.6 运算符／362.7 控制语句／392.8 函数与库／46知识检测／49育德启智／51第3 章 数据类型／533.1 列表类型／553.2 字典类型／563.3 Datetime数据类型／573.4 Series类型／623.5 ndarray对象／653.6 DataFrame数据结构类型／682 金融大数据实践教程知识检测／84育德启智／88第4 章 可视化／894.1 Matplotlib的应用／914.2 结合qstock库画图／101知识检测／113育德启智／114第5 章 数据获得方法／1175.1 非结构化数据的获取／1195.2 万得数据的获取／1275.3 同花顺数据的获取／1315.4 从雅虎获取数据／1375.5 从Tushare获取数据／1375.6 数据预处理／138知识检测／155育德启智／157第6 章 证券分析／1596.1 利率／1616.2 债券／1686.3 股票／1776.4 期权定价／183知识检测／185育德启智／186第7 章 风险价值／1897.1 概念／1917.2 应用／1927.3 优化／198知识检测／201育德启智／202第8 章 金融大数据分析基础／2038.1 初探机器学习／2058.2 人工神经网络／2108.3 线性回归／216目录38.4 界面交互／220知识检测／222育德启智／223第9 章 指标选股实践／2259.1 获得基础数据／2279.2 股票价格预测／2299.3 获得增量数据／2349.4 删除过时数据／235知识检测／237育德启智／239第10 章 机器学习及其解释／24110.1 多层感知机在时间序列预测中的应用／24310.2 卷积神经网络在时间序列预测中的应用／25110.3 递归神经网络在时间序列预测中的应用／26010.4 投资实践流程及其解释／268知识检测／277育德启智／279第11 章 单股择时／28111.1 引入库／28311.2 设置文件夹和读取数据／28311.3 数据预处理／28411.4 模型运算／29711.5 超参调优／29811.6 模型解释／299知识检测／306育德启智／307第12 章 区块链／30912.1 概念介绍／31112.2 编程逻辑／31112.3 实现代码／312知识检测／323育德启智／324参考文献／3254 金融大数据实践教程附录／327附录1 所用库及其版本／328附录2 实验项目卡／344附录3 停用词表／345附录4 结构化和非结构化数据来源表／353附录5 常用库及其功能表／356
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