Python金融数据分析应用第二期【完结】

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├── 陆家嘴学堂Python金融数据分析应用第二期/
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│   │   ├── Intro.ipynb
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│   ├── 第二节/
│   │   ├── 第二课demo.ipynb
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│   ├── 第九节/
│   │   ├── ARMAdemo.ipynb
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│   ├── 第六节/
│   │   ├── 04_Visualization.ipynb
│   │   ├── FF_factors.ipynb
│   │   ├── Material visulisation.ipynb
│   │   └── 第六课.pdf
│   ├── 第七节/
│   │   ├── lesson 7.pdf
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│   │   └── 参考资料2.ipynb
│   ├── 第三节/
│   │   ├── demo class and fun.ipynb
│   │   ├── Numpy Exercise - Solutions.ipynb
│   │   ├── Numpy Exercises.ipynb
│   │   ├── numpy.ipynb
│   │   └── 基础库——numpy和pandas库的使用.pdf
│   ├── 第十八节/
│   │   ├── BSM_call.ipynb
│   │   ├── MC_eurocall.ipynb
│   │   └── 第十八课 Python在衍生品定价中的应用.pdf
│   ├── 第十二节案例课/
│   │   ├── ads.csv
│   │   ├── bollinger.ipynb
│   │   ├── currency.csv
│   │   ├── Ford_Stock.csv
│   │   ├── GM_Stock.csv
│   │   ├── maxdd&sp.ipynb
│   │   ├── question.ipynb
│   │   ├── SOLUTIONS.ipynb
│   │   ├── Tesla_Stock.csv
│   │   ├── Time Resampling.ipynb
│   │   ├── time_series_python.ipynb
│   │   ├── walmart_stock.csv
│   │   └── 顺序.txt
│   ├── 第十节/
│   │   ├── fund.csv
│   │   ├── gev.ipynb
│   │   ├── kalman.ipynb
│   │   ├── 第十课 金融基础与常用工具.pdf
│   │   └── 顺序1. gev  2. kalman 3. theory.txt
│   ├── 第十六节/
│   │   ├── tensorflow 1.x 与机器学习.ipynb
│   │   └── 第十六课 深度学习在金融数据分析中的应用.pdf
│   ├── 第十七节/
│   │   ├── demo1 回归问题.ipynb
│   │   ├── demo2 分类问题.ipynb
│   │   ├── 第十七课 demo深度学习在金融数据分析中的应用_20200326.pdf
│   │   └── 习题demo3 股票算法交易.ipynb
│   ├── 第十三节/
│   │   ├── Solution of Var.ipynb
│   │   └── 第十三课 机器学习与风控建模 .pdf
│   ├── 第十四节/
│   │   ├── loans.csv
│   │   ├── 第十四课 机器学习.pdf
│   │   └── 预习材料 分类问题 .ipynb
│   ├── 第十五节/
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│   │   ├── Corporate_PD.xlsx
│   │   ├── Kmeans.ipynb
│   │   └── 信贷预测分类问题.ipynb
│   ├── 第十一节/
│   │   ├── 第十一课 金融基础与常用工具 （2）.pdf
│   │   └── 阅读材料（误差函数）.ipynb
│   ├── 第四节/
│   │   ├── concat merge.ipynb
│   │   ├── dataframe.ipynb
│   │   ├── groupby.ipynb
│   │   ├── merging.ipynb
│   │   ├── MissingData.ipynb
│   │   ├── operation.ipynb
│   │   └── Series.ipynb
│   ├── 第五节/
│   │   └── 第五课.pdf
│   ├── 第一节/
│   │   └── 第一课课件.pdf
├── 第01节：Python程序设计基础1-操作.mp4
├── 第01节：Python程序设计基础1.mp4
├── 第02节：Python程序设计基础2-理论.mp4
├── 第02节：Python程序设计基础2-练习.mp4
├── 第03节：function and class.mp4
├── 第03节：numpy.mp4
├── 第03节：理论.mp4
├── 第04节：案例课-1-series.mp4
├── 第04节：案例课-2-dataframe.mp4
├── 第04节：案例课-3-missingdata.mp4
├── 第04节：案例课-4-groupby.mp4
├── 第04节：案例课-5-concat merge.mp4
├── 第04节：案例课-6-operation.mp4
├── 第05节：金融数据爬取与管理-Quandl.mp4
├── 第05节：金融数据爬取与管理-理论.mp4
├── 第05节：金融数据爬取与管理-三种案例.mp4
├── 第06节：金融数据可视化-理论.mp4
├── 第06节：金融数据可视化代码案例1-FF(数据获取方式).mp4
├── 第06节：金融数据可视化代码案例2 - matplotlib.mp4
├── 第06节：金融数据可视化代码案例3 -other.mp4
├── 第07节：金融时间序列数据分析（一）.mp4
├── 第08节：金融时间序列数据分析（二）- 案例 adftest + decompositio.mp4
├── 第08节：金融时间序列数据分析（二）- 案例 demo introduction.mp4
├── 第08节：金融时间序列数据分析（二）- 理论.mp4
├── 第09节：金融时间序列数据分析（三）.mp4
├── 第10节：案例 - gev.mp4
├── 第10节：案例 - kalman filter.mp4
├── 第10节：金融基础与常用工具.mp4
├── 第11节：金融基础与常用工具(2)-投资组合管理中的最优化问题初步.mp4
├── 第11节：金融基础与常用工具(2).mp4
├── 第12节：案例课- 作业答案.mp4
├── 第12节：案例课-案例1-resampling.mp4
├── 第12节：案例课-案例2-rollingexpandingbollinger.mp4
├── 第12节：案例课-案例3-performance metrics.mp4
├── 第12节：案例课-案例4 - timeseries.mp4
├── 第13节：机器学习与金融风控建模（1）-- 常用金融风险管理工具.mp4
├── 第13节：机器学习与金融风控建模（1）-- 习题讲解.mp4
├── 第14节：机器学习与金融风控建模（2）.mp4
├── 第15节：案例2 - logistic svm (1).mp4
├── 第15节：案例2 - logistic svm.mp4
├── 第15节：案例3 - kmeans.mp4
├── 第15节：案例课-案例1- demo classification (1).mp4
├── 第16节：深度学习在金融分析中的应用.mp4
├── 第17节：回归问题和分类问题.mp4
├── 第17节：金融数据分析与应用-深度学习demo.mp4
├── 第17节：习题demo3 股票算法交易.mp4
├── 第18节：衍生品分析 - 案例代码.mp4
└── 第18节：衍生品分析 - 理论.mp4

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Python金融数据分析应用第二期

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不纯

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xinfeiyang027

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