基于Python語言的金融數(shù)據(jù)分析方法

1 數(shù)據(jù)獲得方法
1.1 網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)、爬取、清洗
1.2 萬得數(shù)據(jù)的獲取
1.3 同花順數(shù)據(jù)的獲取
1.4 從雅虎獲取數(shù)據(jù)
1.5 從Tushare獲取數(shù)據(jù)
2 證券分析
2.1 利率
2.2 債券
2.3 股票
2.4 期權(quán)定價
3 風險價值
3.1 概念
3.2 應(yīng)用
3.3 優(yōu)化
4 金融大數(shù)據(jù)分析
4.1 機器學習
4.2 貝葉斯分析
4.3 界面交互
4.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.5 線性回歸
5 綜合應(yīng)用之一——股價預(yù)測
5.1 下載基礎(chǔ)數(shù)據(jù)程序
5.2 股票預(yù)測
5.3 獲得增量數(shù)據(jù)
5.4 刪除重復數(shù)據(jù)
6 綜合應(yīng)用之二——區(qū)塊鏈
6.1 概念介紹
6.2 編程邏輯
6.3 實現(xiàn)代碼
附錄A 軟件安裝
A.1 安裝和應(yīng)用Anaconda
A.2 安裝和應(yīng)用Pycharm
A.3 安裝和了解MySQL
A.4 安裝和應(yīng)用Chrome
A.5 安裝和應(yīng)用ChromeDriver
附錄B 知識基礎(chǔ)
B.1 基礎(chǔ)名詞介紹
B.2 獲得幫助
B.3 變量
B.4 數(shù)值類型
B.5 字符串類型
B.6 運算符
B.7 控制語句
B.8 函數(shù)與庫
附錄C 數(shù)據(jù)類型
C.1 列表類型
C.2 字典類型
C.3 Datetime數(shù)據(jù)類型
C.4 Series類型
C.5 Ndarray對象
C.6 DataFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型
附錄D 可視化
D.1 概念
D.2 常用圖形繪制
D.3 常用美化代碼
D.4 實例
參考文獻
致謝和編寫人員名單