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基于股票大数据分析的Python入门实战(视频教学版)
胡书敏更新时间:2022-07-27 19:39:12
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本书针对Python零基础的用户,主要讲解大量的股票指标技术分析的范例,由浅入深地介绍了使用Python语言编程开发的应用“图谱”。全书分为三篇:基础篇(第1~4章):讲述Python开发环境的搭建、基本语法、数据结构、代码的调试以及面向对象的编程思想;股票指标技术分析篇(第5~10章):分别讲述使用网络爬虫技术获取股票数据,使用Matplotlib可视化组件,基于NumPy和Pandas库进行大数据分析,以股票的不同指标分析为范例的开发方法:MACD+Python数据库编程,KDJ+Python图形用户界面编程,RSI+Python邮件编程;基于股票指标的交易策略之高级应用篇(第11~13章):以股票的BIAS指标分析为范例讲述Django框架,以股票的OBV指标分析为范例讲述在Django中导入日志和数据库组件,结合股票指标分析讲述基于线性回归和SVM(支持向量机)的机器学习的入门知识。本书以结合股票交易大数据分析范例为主线来教学Python编程开发的入门教材。适合计算机、数学或金融等相关专业的师生作为课程设计和毕业设计辅导的教学参考用书,针对基于机器学习预测股票价格的范例程序也可单独作为参考用例。
品牌:清华大学
上架时间:2020-06-01 00:00:00
出版社:清华大学出版社
本书数字版权由清华大学提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
基于股票大数据分析的Python入门实战(视频教学版)最新章节
查看全部- 13.3 本章小结
- 13.2 通过SVM预测股票涨跌
- 13.1 用线性回归算法预测股票
- 第13章 以股票预测范例入门机器学习
- 12.5 本章小结
- 12.4 在Django框架内整合日志与数据库
- 12.3 绘制OBV指标图
- 12.2 在Django框架内引入数据库
- 12.1 在Django框架内引入日志
- 第12章 以OBV范例深入讲述Django框架
胡书敏
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