金融大数据实践教程

　　

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本书立足数字经济的时代背景，将全书内容分为两个部分，共12 章。第一部分包括第1 章至第5 章，此部分是掌握Python 语言的基础：第1 章介绍Python 语言的运行环境及其安装和应用；第2章至第5章分别介绍了Python基础、数据类型、可视化、数据获得方法等内容。第二部分包括第6章至第12章，此部分主要讲解金融大数据的具体应用场景：第6 章和第7 章介绍了用Python 语言实现经典金融工具功能的分析方法；第8章介绍了用Python语言建立金融大数据分析基础；第9章介绍了用Python语言编写指标选股程序；第10 章介绍了多层感知机、卷积神经网络、递归神经网络的时间序列预测方法，以及用Interpret库对模型输出进行解释的方法；第11章介绍了用机器学习模型实现单股择时策略，并讲解了用SHAP、ELI5、PDP、LIME库解释模型输出的代码；第12章介绍了编写区块链程序的方法。

　　目　录
第1 章　软件安装／1
1.1　安装和应用Anaconda／3
1.2　安装和应用PyCharm／6
1.3　安装和应用Chrome／9
1.4　安装和应用ChromeDriver／11
1.5　安装和应用ChatGPT／15
知识检测／20
育德启智／21
第2 章　Python 基础／23
2.1　基础名词介绍／25
2.2　获得帮助／26
2.3　变量／30
2.4　数值类型／31
2.5　字符串类型／33
2.6　运算符／36
2.7　控制语句／39
2.8　函数与库／46
知识检测／49
育德启智／51
第3 章　数据类型／53
3.1　列表类型／55
3.2　字典类型／56
3.3　Datetime数据类型／57
3.4　Series类型／62
3.5　ndarray对象／65
3.6　DataFrame数据结构类型／68
2 金融大数据实践教程
知识检测／84
育德启智／88
第4 章　可视化／89
4.1　Matplotlib的应用／91
4.2　结合qstock库画图／101
知识检测／113
育德启智／114
第5 章　数据获得方法／117
5.1　非结构化数据的获取／119
5.2　万得数据的获取／127
5.3　同花顺数据的获取／131
5.4　从雅虎获取数据／137
5.5　从Tushare获取数据／137
5.6　数据预处理／138
知识检测／155
育德启智／157
第6 章　证券分析／159
6.1　利率／161
6.2　债券／168
6.3　股票／177
6.4　期权定价／183
知识检测／185
育德启智／186
第7 章　风险价值／189
7.1　概念／191
7.2　应用／192
7.3　优化／198
知识检测／201
育德启智／202
第8 章　金融大数据分析基础／203
8.1　初探机器学习／205
8.2　人工神经网络／210
8.3　线性回归／216
目录3
8.4　界面交互／220
知识检测／222
育德启智／223
第9 章　指标选股实践／225
9.1　获得基础数据／227
9.2　股票价格预测／229
9.3　获得增量数据／234
9.4　删除过时数据／235
知识检测／237
育德启智／239
第10 章　机器学习及其解释／241
10.1　多层感知机在时间序列预测中的应用／243
10.2　卷积神经网络在时间序列预测中的应用／251
10.3　递归神经网络在时间序列预测中的应用／260
10.4　投资实践流程及其解释／268
知识检测／277
育德启智／279
第11 章　单股择时／281
11.1　引入库／283
11.2　设置文件夹和读取数据／283
11.3　数据预处理／284
11.4　模型运算／297
11.5　超参调优／298
11.6　模型解释／299
知识检测／306
育德启智／307
第12 章　区块链／309
12.1　概念介绍／311
12.2　编程逻辑／311
12.3　实现代码／312
知识检测／323
育德启智／324
参考文献／325
4 金融大数据实践教程
附录／327
附录1　所用库及其版本／328
附录2　实验项目卡／344
附录3　停用词表／345
附录4　结构化和非结构化数据来源表／353
附录5　常用库及其功能表／356