Python已经成为国内许多泛金融和商业领域的必备技能，如顶级投资银行、基金和咨询。
Excel我用得很好，为什么还要学Python？
众所周知，无论是行业研究人员、基金经理还是审计人员，工作的核心基本上都是经常处理大量数据。
Excel是分析师之前依赖的武器。但随着数据量的增加和更容易使用更强大的工具的出现，Excel跟不上时代。
Python强大的绘图功能可以在程序中一次性完成数据导入、分析、结果和绘图，并可以直接视觉地呈现分析/回测结果。
第一章金融人Python入门
课时3-Python在金融资产管理领域的应用
课时4-补充-Mac系统安装anaconda步骤
课时5-Python基础知识(1)
课时6-Python基础知识(2)
7-Python基础金融分析应用
课时8-成为编程专家：Python知识进步
第二章利用Python实现金融数据收集、分析和可视化
09-使用Numpy数组实现金融数据的高效计算
课时10-使用Pandas数组有效地计算金融数据(1)
课时11-使用Pandas数组实现金融数据高效计算(2)
课时12-实战练习:用Python处理股价数据
课时13-实战练习:用Python神奇公式选择股票
课时14-Matplotlib可视化:绘制2D和3D图
第三章Python爬虫实践
上课时间15-爬虫环境配置和简单爬行程序
课时16-实现典型爬虫程序(1)
课时17-实现典型爬虫程序(2)
课时18-实现典型爬虫程序(3)
课时19-爬虫案例详细说明
第四章Python统计与金融实务应用
课时20-金融建模
上课时间21-信用评分卡
课时22-可转债定价
课时23-股票量化基本面投资
课时24-量化因子
课时25-因子分析实战实战
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