更新时间：2019-09-09 16:27:16
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内容简介
写在前面的话
前言
第1章 金融科技
1.1 谈谈方法论
1.2 金融、科技和互联网
1.3 金融科技概念
1.4 金融科技与互联网金融的关系
第2章 大数据
2.1 大数据的定义
2.2 大数据和统计的关系
2.3 大数据的特征
2.4 大数据技术的架构
2.5 大数据产业
2.6 大数据人才
第3章 人工智能与机器学习
3.1 人工智能
3.2 机器学习
3.3 机器学习的常用算法
第4章 金融科技在金融中的应用
4.1 在量化投资中的应用
4.2 Python在智能投顾中的应用
4.3 Python在征信中的应用
第5章 Python在金融行业的应用
5.1 Python在金融行业的现状和应用
5.2 青春不老，奋斗不止
第6章 Python的环境搭建
6.1 Anaconda介绍
6.2 常见开源包介绍
第7章 Python读取本地数据
7.1 准备知识
7.2 本地文件的读取
第8章 数据类型和数据结构
8.1 基本数据类型
8.2 基本数据结构
第9章 NumPy基础
9.1 NumPy数组
9.2 矩阵计算
9.3 蒙特卡洛模拟
第10章 Pandas介绍
10.1 Pandas的特点
10.2 Pandas的数据结构
第11章 Pandas读取数据和规整化
11.1 读取数据
11.2 数据规整化
11.3 保存数据
第12章 绘图和可视化
12.1 使用matplotlib
12.2 Pandas中的绘图函数
第13章 金融数据分析
13.1 金融时间序列
13.2 TuShare介绍
第14章 量化投资介绍
第15章 量化投资平台的介绍
15.1 量化投资的实务
15.2 量化投资平台
第16章 量化策略
16.1 量化策略概述
16.2 常见的量化交易策略
第17章 开启你的量化投资之旅
后记
