量化交易零基础入门系列-30天掌握Python数据分析资源简介：
课程目录
课时01-认识量化数据分析.mp4
课时02-搭建量化研究环境.mp4
课时03-第一个研究任务.mp4
课时04-回顾jupyter Notebook.mp4
课时05 -IPython命令行.mp4
课时06-强大的Jupyter魔术命令.mp4
课时07-金融市场数据概况.mp4
课时08-上手REST API.mp4
课时09 -A股日线数据获取.mp4
课时10币圈行情数据获取.mp4
课时11-分段下载连续数据.mp4
课时12-初识NumPy.mp4
课时13-ndarray数组对象.mp4
课时14-向量化运算函数.mp4
课时15-数组进阶编程.mp4
课时16-计算大盘的双均线.mp4
课时17 – Series和DataFrame.mp4
课时18索引和切片.mp4
课时19最常用的CSV数据格式.mp4
课时20期货分钟数据获取.mp4
课时21常用统计指标计算.mp4
课时22准备MySQL数据库.mp4
课时23 – SQL数据库交互.mp4
课时24-处理缺失的数值.mp4
课时25数据清洗转换.mp4
课时26-向量化字符串操作.mp4
课时27-CTA回测结果分析.mp4
课时28-深入逐笔对冲分析.mp4
课时29 – Plotly基础.mp4
课时30自定义图形效果.mp4
课时31柱形图和散点图.mp4
课时32-深入分析CTA资金曲线.mp4
课时33 -3D曲面图.mp4
课时34-寻找参数优化的平原.mp4
课时35 – GroupBy聚合机制.mp4
课时36-什么是TimeSeries.mp4
课时37-时间序列基础.mp4
课时38操作日期时间类型.mp4
课时39-时间的范围和偏移.mp4
课时40-全球时区处理.mp4
课时41-Resample重新采样.mp4
课时42-自定义K线周期绘图.mp4
课时43滚动窗口计算.mp4
课时44-滚动计算技术指标.mp4
课时45 – statsmodels统计模型库01.mp4
课时46-构建期货跨期价差.mp4
课时47-跨期价差特征分析.mp4
课时48价差统计套利策略.mp4
课时49统计套利策略回测.mp4
课时50课程总结.mp4
课51实践课1-MACD交易策略逻辑.mp4
课52实践课2-实现一行代码的回测.mp4
课53实践课3-参数优化和批量运行.mp4
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标题：量化交易零基础入门系列-30天掌握Python数据分析
在金融市场中，量化交易已经成为一种主流的交易方式。它通过数学模型和计算机技术，对大量金融数据进行分析，从而制定出最优的交易策略。而Python作为一门广泛应用于数据分析的编程语言，其强大的数据处理能力和丰富的库函数，使得它在量化交易中扮演着重要的角色。那么，如何在短时间内掌握Python数据分析呢？本文将为你提供一份30天的Python数据分析学习计划。
第一周：Python基础
在这一周，你需要掌握Python的基本语法和编程思想。包括变量、数据类型、运算符、控制流、函数等基础知识。同时，你也需要了解Python的数据结构，如列表、元组、字典等。
第二周：NumPy和Pandas
NumPy和Pandas是Python中两个非常重要的数据分析库。NumPy提供了高效的数组操作功能，而Pandas则提供了灵活的数据结构和数据分析工具。在这一周，你需要学习如何使用这两个库进行数据的导入、清洗、处理和分析。
第三周：Matplotlib和Seaborn
数据可视化是数据分析的重要环节。Matplotlib和Seaborn是Python中两个非常强大的数据可视化库。在这一周，你需要学习如何使用这两个库绘制各种图表，如折线图、柱状图、散点图等。
第四周：Scikit-learn
Scikit-learn是一个用于机器学习的Python库。在这一周，你需要学习如何使用这个库进行数据的预处理、特征选择、模型训练和评估等。
第五周：量化交易基础
在这一周，你需要学习量化交易的基础知识，包括量化交易的定义、原理、策略等。同时，你也需要了解一些常用的量化交易工具和平台。
第六周：Python在量化交易中的应用
在这一周，你需要学习如何使用Python进行量化交易。这包括数据的获取、处理、分析，以及策略的编写、回测、优化等。
第七周至第三十周：实战项目
在接下来的24周中，你可以选择一些实战项目进行练习。这些项目可以是股票预测、期货套利、外汇交易等。通过实战项目，你可以更好地理解和掌握Python数据分析和量化交易的知识。
