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陆家嘴学堂 Python金融数据分析及应用高级训练营2期
〖课程目录〗:
陆家嘴学堂 Python金融数据分析及应用高级训练营2期 [2.3G]
┣━━文档 [95.2M]
┃ ┣━━第八节 [1.6M]
┃ ┃ ┣━━第八课.pdf [1.4M]
┃ ┃ ┣━━Intro.ipynb [64.8K]
┃ ┃ ┗━━lesson8.ipynb [83.4K]
┃ ┣━━第二节 [33.4K]
┃ ┃ ┣━━第二课解答.ipynb [9.1K]
┃ ┃ ┣━━第二课练习.ipynb [8.1K]
┃ ┃ ┗━━第二课demo.ipynb [16.2K]
┃ ┣━━第九节 [3.1M]
┃ ┃ ┣━━第九课.pdf [2.8M]
┃ ┃ ┗━━ARMAdemo.ipynb [211.1K]
┃ ┣━━第六节 [3.8M]
┃ ┃ ┣━━04_Visualization.ipynb [576.9K]
┃ ┃ ┣━━第六课.pdf [1.3M]
┃ ┃ ┣━━FF_factors.ipynb [554.8K]
┃ ┃ ┗━━Material visulisation.ipynb [1.4M]
┃ ┣━━第七节 [3.3M]
┃ ┃ ┣━━参考资料1 .ipynb [89K]
┃ ┃ ┣━━参考资料2.ipynb [129.1K]
┃ ┃ ┗━━lesson 7.pdf [3.1M]
┃ ┣━━第三节 [1.2M]
┃ ┃ ┣━━基础库——numpy和pandas库的使用.pdf [1.1M]
┃ ┃ ┣━━demo class and fun.ipynb [4.9K]
┃ ┃ ┣━━Numpy Exercise - Solutions.ipynb [13.8K]
┃ ┃ ┣━━Numpy Exercises.ipynb [13.3K]
┃ ┃ ┗━━numpy.ipynb [7.7K]
┃ ┣━━第十八节 [2.2M]
┃ ┃ ┣━━第十八课 Python在衍生品定价中的应用.pdf [2.1M]
┃ ┃ ┣━━BSM_call.ipynb [2K]
┃ ┃ ┗━━MC_eurocall.ipynb [46.9K]
┃ ┣━━第十二节案例课 [4.7M]
┃ ┃ ┣━━顺序.txt [81B]
┃ ┃ ┣━━ads.csv [5.6K]
┃ ┃ ┣━━bollinger.ipynb [256.1K]
┃ ┃ ┣━━currency.csv [4.6K]
┃ ┃ ┣━━Ford_Stock.csv [53K]
┃ ┃ ┣━━GM_Stock.csv [52.8K]
┃ ┃ ┣━━maxdd&sp.ipynb [2.7K]
┃ ┃ ┣━━question.ipynb [967.9K]
┃ ┃ ┣━━SOLUTIONS.ipynb [961.2K]
┃ ┃ ┣━━Tesla_Stock.csv [54.6K]
┃ ┃ ┣━━Time Resampling.ipynb [49.8K]
┃ ┃ ┣━━time_series_python.ipynb [2.2M]
┃ ┃ ┗━━walmart_stock.csv [88.2K]
┃ ┣━━第十节 [969.8K]
┃ ┃ ┣━━第十课 金融基础与常用工具.pdf [791.6K]
┃ ┃ ┣━━顺序1. gev 2. kalman 3. theory.txt [0B]
┃ ┃ ┣━━fund.csv [1.1K]
┃ ┃ ┣━━gev.ipynb [106.1K]
┃ ┃ ┗━━kalman.ipynb [71K]
┃ ┣━━第十六节 [3.4M]
┃ ┃ ┣━━第十六课 深度学习在金融数据分析中的应用.pdf [3.3M]
┃ ┃ ┗━━tensorflow 1.x 与机器学习.ipynb [81.8K]
┃ ┣━━第十七节 [1.1M]
┃ ┃ ┣━━第十七课 demo深度学习在金融数据分析中的应用_20200326.pdf [775.5K]
┃ ┃ ┣━━习题demo3 股票算法交易.ipynb [252K]
┃ ┃ ┣━━demo1 回归问题.ipynb [30.9K]
┃ ┃ ┗━━demo2 分类问题.ipynb [56.9K]
┃ ┣━━第十三节 [2.1M]
┃ ┃ ┣━━第十三课 机器学习与风控建模 .pdf [2.1M]
┃ ┃ ┗━━Solution of Var.ipynb [2.3K]
┃ ┣━━第十四节 [57.1M]
┃ ┃ ┣━━第十四课 机器学习.pdf [2.6M]
┃ ┃ ┣━━预习材料 分类问题 .ipynb [441.3K]
┃ ┃ ┗━━loans.csv [54.1M]
┃ ┣━━第十五节 [1.1M]
┃ ┃ ┣━━信贷预测分类问题.ipynb [441.3K]
┃ ┃ ┣━━Corporate_pd.ipynb [296.2K]
┃ ┃ ┣━━Corporate_PD.xlsx [303.2K]
┃ ┃ ┗━━Kmeans.ipynb [38.7K]
┃ ┣━━第十一节 [1.5M]
┃ ┃ ┣━━第十一课 金融基础与常用工具 （2）.pdf [1.5M]
┃ ┃ ┗━━阅读材料（误差函数）.ipynb [6.5K]
┃ ┣━━第四节 [155.9K]
┃ ┃ ┣━━concat merge.ipynb [35.7K]
┃ ┃ ┣━━dataframe.ipynb [35.9K]
┃ ┃ ┣━━groupby.ipynb [14.9K]
┃ ┃ ┣━━merging.ipynb [35.8K]
┃ ┃ ┣━━MissingData.ipynb [10.6K]
┃ ┃ ┣━━operation.ipynb [19.5K]
┃ ┃ ┗━━Series.ipynb [3.4K]
┃ ┣━━第五节 [2.6M]
┃ ┃ ┗━━第五课.pdf [2.6M]
┃ ┗━━第一节 [5.5M]
┃ ┗━━第一课课件.pdf [5.5M]
┣━━第01节：Python程序设计基础1-操作.mp4 [33.4M]
┣━━第01节：Python程序设计基础1.mp4 [84.7M]
┣━━第02节：Python程序设计基础2-理论.mp4 [44M]
┣━━第02节：Python程序设计基础2-练习.mp4 [65.9M]
┣━━第03节：理论.mp4 [46.6M]
┣━━第03节：function and class.mp4 [43.9M]
┣━━第03节：numpy.mp4 [38M]
┣━━第04节：案例课-1-series.mp4 [17.5M]
┣━━第04节：案例课-2-dataframe.mp4 [40.5M]
┣━━第04节：案例课-3-missingdata.mp4 [14.4M]
┣━━第04节：案例课-4-groupby.mp4 [18.6M]
┣━━第04节：案例课-5-concat merge.mp4 [40.4M]
┣━━第04节：案例课-6-operation.mp4 [11.1M]
┣━━第05节：金融数据爬取与管理-理论.mp4 [36.6M]
┣━━第05节：金融数据爬取与管理-三种案例.mp4 [52.8M]
┣━━第05节：金融数据爬取与管理-Quandl.mp4 [24M]
┣━━第06节：金融数据可视化-理论.mp4 [30.8M]
┣━━第06节：金融数据可视化代码案例1-FF(数据获取方式).mp4 [18.8M]
┣━━第06节：金融数据可视化代码案例2 - matplotlib.mp4 [37.7M]
┣━━第06节：金融数据可视化代码案例3 -other.mp4 [56.7M]
┣━━第07节：金融时间序列数据分析（一）.mp4 [120.3M]
┣━━第08节：金融时间序列数据分析（二）- 案例 adftest + decompositio.mp4 [35.6M]
┣━━第08节：金融时间序列数据分析（二）- 案例 demo introduction.mp4 [16.4M]
┣━━第08节：金融时间序列数据分析（二）- 理论.mp4 [41.2M]
┣━━第09节：金融时间序列数据分析（三）.mp4 [76.4M]
┣━━第10节：案例 - gev.mp4 [25.4M]
┣━━第10节：案例 - kalman filter.mp4 [49.2M]
┣━━第10节：金融基础与常用工具.mp4 [25.1M]
┣━━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 [29.2M]
┣━━第11节：金融基础与常用工具(2).mp4 [42.9M]
┣━━第12节：案例课- 作业答案.mp4 [48.8M]
┣━━第12节：案例课-案例1-resampling.mp4 [20.4M]
┣━━第12节：案例课-案例2-rollingexpandingbollinger.mp4 [17.6M]
┣━━第12节：案例课-案例3-performance metrics.mp4 [15M]
┣━━第12节：案例课-案例4 - timeseries.mp4 [72.9M]
┣━━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 [58.9M]
┣━━第13节：机器学习与金融风控建模（1）-- 习题讲解.mp4 [14.7M]
┣━━第14节：机器学习与金融风控建模（2）.mp4 [88M]
┣━━第15节：案例2 - logistic svm (1).mp4 [105.5M]
┣━━第15节：案例2 - logistic svm.mp4 [51.9M]
┣━━第15节：案例3 - kmeans.mp4 [10.7M]
┣━━第15节：案例课-案例1- demo classification (1).mp4 [219M]
┣━━第16节：深度学习在金融分析中的应用.mp4 [112.7M]
┣━━第17节：回归问题和分类问题.mp4 [32.3M]
┣━━第17节：金融数据分析与应用-深度学习demo.mp4 [34.1M]
┣━━第17节：习题demo3 股票算法交易.mp4 [68.9M]
┣━━第18节：衍生品分析 - 案例代码.mp4 [33.5M]
┣━━第18节：衍生品分析 - 理论.mp4 [68.4M]
〖百度网盘下载地址〗:
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发表于 2021-1-5 13:10:54
发表于 2021-2-12 17:08:56
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