第1章  软件安装
  1.1  安装和应用Anaconda
  1.2  安装和应用PyCharm
  1.3  安装和应用Chrome
  1.4  安装和应用ChromeDriver
  1.5  安装和应用ChatGPT
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第2章  Python 基础
  2.1  基础名词介绍
  2.2  获得帮助
  2.3  变量
  2.4  数值类型
  2.5  字符串类型
  2.6  运算符
  2.7  控制语句
  2.8  函数与库
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第3章  数据类型
  3.1  列表类型
  3.2  字典类型
  3.3  Datetime数据类型
  3.4  Series类型
  3.5  ndarray对象
  3.6  DataFrame数据结构类型
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第4章  可视化
  4.1  Matplotlib的应用
  4.2  结合qstock库画图
  知识检测
  育德启智
第5章  数据获得方法
  5.1  非结构化数据的获取
  5.2  万得数据的获取
  5.3  同花顺数据的获取
  5.4  从雅虎获取数据
  5.5  从Tushare获取数据
  5.6  数据预处理
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第6章  证券分析
  6.1  利率
  6.2  债券
  6.3  股票
  6.4  期权定价
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第7章  风险价值
  7.1  概念
  7.2  应用
  7.3  优化
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  育德启智
第8章  金融大数据分析基础
  8.1  初探机器学习
  8.2  人工神经网络
  8.3  线性回归
  8.4  界面交互
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第9章  指标选股实践
  9.1  获得基础数据
  9.2  股票价格预测
  9.3  获得增量数据
  9.4  删除过时数据
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  育德启智
第10章  机器学习及其解释
  10.1  多层感知机在时间序列预测中的应用
  10.2  卷积神经网络在时间序列预测中的应用
  10.3  递归神经网络在时间序列预测中的应用
  10.4  投资实践流程及其解释
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第11章  单股择时
  11.1  引入库
  11.2  设置文件夹和读取数据
  11.3  数据预处理
  11.4  模型运算
  11.5  超参调优
  11.6  模型解释
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第12章  区块链
  12.1  概念介绍
  12.2  编程逻辑
  12.3  实现代码
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参考文献
附录
  附录1  所用库及其版本
  附录2  实验项目卡
  附录3  停用词表
  附录4  结构化和非结构化数据来源表
  附录5  常用库及其功能表