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9分钟
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1个月前
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简介...
97.12% 量化人都在用 Python!
但让这门 “量化母语” 真正落地的,是 NumPy 与 Pandas 这对 “黄金搭档”—— 它们在数据分析领域的渗透率超过64%!不仅如此,他们还是 alphalens、vnpy 等主流工具的底层核心。NumPy 靠高效计算撑起海量数据运算,Pandas 用标签、时间序列功能让金融数据处理变简单,两者缺一不可。
想避开空洞语法,直接掌握量化实战技巧?《量化人的 NumPy 和 Pandas》这门课程扎根真实场景,拆解源码、规避踩坑,现在仅需「99元」就能打通 “技术 + 业务” 壁垒,新手入门、职场提效都适配,快速拿捏量化必备核心技能!
【在这里找到我们】
wechat:quantfans_99(加「听友群」、咨询「量化课程」请加)
微信公众号:Quantide量化风云
小红书:Quantide
知乎:匡醍量化
bilibili:Quantide
【本期播客涉及的英文名词】
量化相关:alphalens、backtrader、tushare、akshare
数据类型:Panel Data(面板数据)、Series(一维数据)、 DataFrame(二维表格数据)
Pandas函数:DatetimeIndex、rank()、.qcut()、drop_duplicates()、fillna()
Wes McKinney 撰写:《Python for Data Analysis》
但让这门 “量化母语” 真正落地的,是 NumPy 与 Pandas 这对 “黄金搭档”—— 它们在数据分析领域的渗透率超过64%!不仅如此,他们还是 alphalens、vnpy 等主流工具的底层核心。NumPy 靠高效计算撑起海量数据运算,Pandas 用标签、时间序列功能让金融数据处理变简单,两者缺一不可。
想避开空洞语法,直接掌握量化实战技巧?《量化人的 NumPy 和 Pandas》这门课程扎根真实场景,拆解源码、规避踩坑,现在仅需「99元」就能打通 “技术 + 业务” 壁垒,新手入门、职场提效都适配,快速拿捏量化必备核心技能!
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Wes McKinney 撰写:《Python for Data Analysis》
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空空如也
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