本教程涵盖Python数据分析核心技能、交易系统策略部署与回测分析。课程注重实战，以通俗易懂的方式讲解数据分析常用方法与经典解决方案。 课程模块: Python数据科学工具包实战: 深入学习NumPy、Pandas等数据科学必备工具包。 金融数据分析与处理: 掌握金融数据清洗、处理、分析技能，
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使用Python实现金融量化分析，深度挖掘金融数据价值。书中涵盖Python核心库，如NumPy、pandas和Keras，用于时间序列分析、风险管理及投资组合优化。你将学习如何评估证券风险、实施马科维茨优化，并通过回归分析理解资产定价及商品价格与股票市场的关联。无论你是金融专业学生还是业界从业者，
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本指南介绍了如何使用Python和Pandas解决金融领域中的实际问题。从Pandas数据结构开始，您将学习如何加载和处理金融时间序列数据，计算常见财务指标，并使用固定和移动窗口进行更高级的推导。接着，将时间序列数据与指数和社交数据相关联，构建简单的交易算法。在此基础上，您将了解更复杂的交易算法，并
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29.3功能框图SAI的框图如图283所示。图283.功能框图SAI主要由两个各自带有时钟发生器的音频子模块组成。每个音频模块集成一个32位移位寄存器，该寄存器由模块自身的功能状态机控制。数据的存储和读取都是通过专用的FIFO来完成。FIFO可通过CPU访问，也可通过DMA访问以减轻CPU的通信负担
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29.2主要特性具有两个独立的音频子模块，子模块既可作为接收器，也可作为发送器，并带有自身的FIFO。 每个音频子模块集成多达8个字，每个字32位的FIFO。 两个音频子模块间可以是同步或异步模式。 两个音频子模块的主/从配置相互独立。 当两个音频子模块都配置为以主模式工作时，每个子模块的
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北京大学软件与微电子学院《面向金融的Python》课程课件，内容包括Python基础、量化投资大作业。
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Tushare是一款Python数据接口包，助你轻松收集、处理和存储股票等金融数据，让你快速分析，获得更全面的市场洞察。
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