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| 編輯推薦： |
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。
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相关知识的学习。
本书提供了丰富的数据、案例及程序代码，将理论与实践相结合。
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| 內容簡介： |
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。來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
全书分三篇：基础篇、案例篇和实训篇。基础篇（第1～6章）主要介绍Python基本知识及应用于科学计算、数据处理、数据可视化、挖掘建模等方面的基础知识；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应用案例；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相关知识的学习。
本书提供了丰富的数据、案例及程序代码，将理论与实践相结合，适合作为数学、计算机、经济管理专业的本科生和大专生的教材，也适合作为金融数据挖掘研究者、爱好者的参考用书。
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| 關於作者： |
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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。
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| 目錄：
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基础篇1
第 1章 Python基本知识1
1.1 Python概述1
1.2 Python安装及启动1
1.3python基本数据类型10
1.4 Python相关公有方法13
1.5 列表、元组与字符串方法17
1.6字典方法20
1.7 条件语句21
1.8 循环语句23
1.9 函数24
1.10 Python在金融大数据中的应用26
本章小结28
本章练习28
第 2章 科学计算包Numpy29
2.1 Numpy简介29
2.2 创建数组30
2.3 数组尺寸31
2.4 数组运算33
2.5 数组切片34
2.6 数组连接36
2.7 数据存取37
2.8数组形态变换
2.9数组排序与搜索
2.10矩阵与线性代数运算
本章小结38
本章练习38
第3章 数据处理包Pandas39
3.1 Pandas简介39
3.2 序列40
3.3 数据框44
3.4 外部文件读取53
3.5 滚动计算函数55
本章小结57
本章练习57
第4章 数据可视化包Matplotlib59
4.1 Matplotlib简介59
4.2 Matplotlib常用图形绘制
本章小结65
本章练习65
第5章 机器学习包Scikit-learn66
5.1 Scikit-learn简介66
5.2 数据预处理67
5.3 线性回归80
5.4 逻辑回归86
5.5 神经网络88
5.6 支持向量机92
5.7 K-均值聚类96
本章小结101
本章练习102
第6章 关联规则基础知识105
6.1 关联规则概念105
6.2 布尔关联规则挖掘106
6.3 关联规则挖掘应用：国际股票指数关联分析
本章小结114
本章练习114
案例篇115
第7章 基础案例115
7.1 众包任务特征指标的计算115
7.2 股票价格指数周收益率和月收益率的计算121
7.3上市公司净利润增长率的计算126
7.4 股票价、量走势图绘制128
7.5 股票价格移动平均线的绘制132
7.6 沪深300指数走势预测136
7.7 基于主成分聚类的上市公司盈利能力分析139
本章小结146
本章练习146
第8章 综合案例1：上市公司综合评价147
8.1 案例背景147
8.2 案例目标及实现思路147
8.3 基于总体规模与投资效率指标的综合评价148
8.4 基于成长与价值指标的综合评价158
本章小结166
本章练习166
第9章 综合案例2：股票价格涨跌趋势预测168
9.1 案例背景168
9.2 案例目标及实现思路168
9.3 指标计算169
9.4 预测模型构建177
9.5 预测结果分析179
9.6 量化投资策略设计与分析181
本章小结186
本章练习186
第 10章 综合案例3：股票价格形态聚类与收益分析187
10.1 案例背景187
10.2 案例目标及实现思路188
10.3 数据获取189
10.4 股票价格形态特征提取189
10.5 股票价格形态聚类与收益率计算196
10.6 量化投资策略设计与分析202
本章小结208
本章练习209
第 11章 综合案例4：行业联动与轮动分析210
11.1 案例背景210
11.2 案例目标及实现思路210
11.3 数据获取211
11.4 日行业联动与轮动分析213
11.5 周行业联动与轮动分析218
11.6 月行业联动与轮动分析222
11.7 量化投资策略设计与分析228
本章小结233
本章练习233
实训篇234
第 12章 综合实训234
12.1行业盈利状况可视化分析实训234
12.2上市公司透明度综合评价实训235
12.3基于支持向量机的量化择时实训236
12.4上市公司综合能力聚类分析实训238
12.5股票联动与轮动分析实训239
参考文献241
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