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当大盘天气<50℃时,当前天气为大盘暴雨,网站呈现黑色,表示当前大盘中线趋势较差,尚未走好,技术面很差; 


当大盘天气在49℃~60℃时,当前天气为大盘阴雨,网站呈现绿色,表示当前大盘中线趋势可能随时变盘,技术面一般; 


当大盘天气59℃~80℃时,当前天气为大盘多云,网站呈现蓝色,表示当前大盘中线趋势向好,技术面优良; 


当大盘天气在>79℃时,当前天气为大盘晴,网站呈现红色,表示当前大盘中线趋势向上,技术面非常好。

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零起点Python大数据与量化交易

零起点Python大数据与量化交易

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分类:金融  内容标签:从零开始学炒股电子书

发布时间:2020-09-24 12:17:26

压缩包密码:www.cfchi.com

财富池官方QQ:1781292038

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书籍说明

零起点Python大数据与量化交易

国内较早关于Python大数据与量化交易的原创图书,配合zwPython开发平台和zwQuant开源量化软件学习,是一套完整的大数据分析、量化交易的学习教材,可直接用于实盘交易。《零起点Python大数据与量化交易》有三大特色:第一,以实盘个案分析为主,全程配有Python代码;第二,包含大量的图文案例和Python源码,无须专业编程基础,懂Excel即可开始学习;第三,配有专业的zwPython集成开发平台、zwQuant量化软件和zwDat数据包。 《零起点Python大数据与量化交易》内容源自笔者的原版教学课件,虽然限于篇幅和载体,省略了视频和部分环节,但核心内容都有保留,配套的近百套Python教学程序没有进行任何删减。考虑到广大入门读者的需求,笔者在各个核心函数环节增添了函数流程图。    

第1章 足彩与数据分析1
1.1 “阿尔法狗”与足彩1
1.2 案例1-1可怕的英国足球3
1.3 关于足彩的几个误区7
1.4 足彩 大事件8
1.5 大数据图灵(足彩)原则10
1.6 主要在线彩票资源11
1.7 主要在线足彩数据源15
1.8 足彩基础知识17
1.9 学习路线图18

第2章 开发环境19
2.1 数据分析Python19
2.1.1 大数据,why Python19
2.1.2 入门简单,功能强大21
2.1.3 难度降低90%,性能提高10倍23
2.1.4 “零对象”编程模式24
2.2 用户运行平台25
2.3 程序目录结构26
2.4 tfbDat足彩数据包27
2.5 Spyder编辑器界面设置28
2.5.1 开发环境界面设置28
2.5.2 代码配色技巧29
2.5.3 图像显示配置31
2.5.4 重剑无锋32
2.6 Notebook模式34
2.7 模块库控制面板36
2.7.1 模块库资源37
2.7.2 模块库维护更新37
2.7.3 系统关联38
2.8 使用pip命令更新模块库39
2.8.1 pip常用命令39
2.8.2 进入Python命令行模式41
2.8.3 pip安装模板41
2.8.4 pip参数解释42
2.8.5 pip-install参数选项43

第3章 入门案例套餐45
3.1 案例3-次编程,hello,ziwang45
3.1.1 简单调试46
3.1.2 控制台复位47
3.2 案例3-2 增强版hello,zwiang47
3.3 案例3-3 列举系统模块库清单49
3.4 案例3-4 常用绘图风格50
3.5 案例3-5 Pandas常用绘图风格52
3.6 案例3-6 常用颜色表cors53

第4章 足彩量化分析系统55
4.1 功能简介55
4.1.1 目录结构56
4.1.2 TFB安装与更新56
4.2 TFB主体框架57
4.2.1 模块构成57
4.2.2 Top-Base极宽基础模块库57
4.2.3 Top-Football极宽足彩专业模块库58
4.2.4 tfbDat极宽足彩数据包59
4.2.5 量化系统模块构成60
4.2.6 案例4-1 赔率文件切割61
4.2.7 案例4-2 批量切割数据文件64
4.3 tfbDat数据结构66
4.3.1 案例4-3 tfb数据格式67
4.3.2 gid基本比赛数据格式67
4.3.3 xdat赔率数据格式69
4.4 足彩基本数据分析73
4.4.1 案例4-4 比赛数据基本图表分析73
4.4.2 案例4-5 比赛数据进阶图表分析77
4.4.3 案例4-6 比赛数据年度图表分析80
4.4.4 案例4-7 比赛数据时间细分图表分析81
4.5 胜、平、负数据分析88
4.5.1 案例4-8 胜、平、负数据分析88
4.5.2 @修饰符88
4.5.3 胜平负分析90
4.6 赔率数据分析91
4.6.1 案例4-9 赔率分析91
4.6.2 扩充dr_gid_0绘图函数92
4.6.3 赔率对比93

第5章 常用数据分析工具96
5.1 Pandas数据分析软件96
5.1.1 Python简介96
5.1.2 案例5-1 Pandas常用统计功能99
5.2 科学计算104
5.3 人工智能105
5.4 NLTK语义分析107
5.5 数据清洗统计分析109
5.6 数据可视化109

第6章 辅助工具114
6.1 性能优化114
6.1.1 numexpr矢量加速库115
6.1.2 Numba支持GPU的加速模块库115
6.1.3 Blaze大数据优化模块库115
6.1.4 Pyston加速模块116
6.1.5 PyPy加速模块116
6.1.6 Cython116
6.1.7 其他优化技巧117
6.2 网页信息抓取117
6.2.1 Requests人性化的网络模块118
6.2.2 Scrapy网页爬虫框架118
6.2.3 Beautiful Soup 4119
6.3 其他工具模块120
6.3.1 Logging日志模块120
6.3.2 Debug调

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