《基于股票大数据分析的Python入门实战（视频教学版）》内容简介

本书针对Python零基础的用户，主要讲解大量的股票指标技术分析的范例，由浅入深地介绍了使用Python语言编程开发的应用“图谱”。
全书分为三篇：基础篇（第1~4章）：讲述Python开发环境的搭建、基本语法、数据结构、代码的调试以及面向对象的编程思想；股票指标技术分析篇（第5~10章）：分别讲述使用网络爬虫技术获取股票数据，使用Matplotlib可视化组件，基于NumPy和Pandas库进行大数据分析，以股票的不同指标分析为范例的开发方法—MACD+Python数据库编程，KDJ+Python图形用户界面编程，RSI+Python邮件编程；基于股票指标的交易策略之高级应用篇（第11~13章）：以股票的BIAS指标分析为范例讲述Django框架，以股票的OBV指标分析为范例讲述在Django中导入日志和数据库组件，结合股票指标分析讲述基于线性回归和SVM（支持向量机）的机器学习的入门知识。
本书以结合股票交易大数据分析范例为主线来教学Python编程开发的入门教材。适合计算机、数学或金融等相关专业的师生作为课程设计和毕业设计辅导的教学参考用书，针对基于机器学习预测股票价格的范例程序也可单独作为参考用例。
胡书敏，在外企和互联网公司有五年资深架构师工作经验，博客园知名博主，出版过多本Java方面的书籍，搭建过多个支付和数据分析方面的微服务架构。

作品目录

内容简介
前言
第1章：掌握实用的Python语法
1.1、安装Python开发环境
1.2、快速入门Python语法
1.3、控制条件分支与循环调用
1.4、通过范例程序加深对Python语法的认识
1.5、本章小结
第2章：Python中的数据结构：集合对象
2.1、列表和元组能存储线性表型数据
2.2、集合可以去除重复元素
2.3、通过字典存放“键-值对”类型的数据
2.4、针对数据结构对象的常用操作
2.5、本章小结
第3章：Python面向对象程序设计思想的实践
3.1、把属性和方法封装成类，方便重复使用
3.2、通过继承扩展新的功能
3.3、多态是对功能的抽象
3.4、通过import复用已有的功能
3.5、通过迭代器加深理解多态性
3.6、本章小结
第4章：异常处理与文件读写
4.1、异常不是语法错误
4.2、项目中异常处理的经验谈
4.3、通过IO读写文件
4.4、读写文件的范例
4.5、本章小结
第5章：股市的常用知识与数据准备
5.1、股票的基本常识
5.2、编写股票范例程序会用到的库
5.3、通过爬取股市数据的范例程序来学习urllib库的用法
5.4、通过基于股票数据的范例程序学习正则表达式
5.5、通过第三方库收集股市数据
5.6、本章小结
第6章：通过Matplotlib库绘制K线图
6.1、Matplotlib库的基础用法
6.2、Matplotlib图形库的常用技巧
6.3、绘制股市K线图
6.4、K线对未来行情的预判
6.5、本章小结
第7章：绘制均线与成交量
7.1、NumPy库的常见用法
7.2、Pandas与分析处理数据
7.3、K线整合均线
7.4、整合成交量图
7.5、通过DataFrame验证均线的操作策略
7.6、量价理论
7.7、本章小结
第8章：数据库操作与绘制MACD线
8.1、Python连接MySQL数据库的准备工作
8.2、整合爬虫模块和数据库模块
8.3、绘制MACD指标线
8.4、验证基于MACD指标的买卖点
8.5、本章小结
第9章：以KDJ范例程序学习GUI编程
9.1、Tkinter的常用控件
9.2、Tkinter与Matplotlib的整合
9.3、股票范例程序：绘制KDJ指标
9.4、验证基于KDJ指标的交易策略
9.5、本章小结
第10章：基于RSI范例程序实现邮件功能
10.1、实现发邮件的功能
10.2、以邮件的形式发送RSI指标图
10.3、以邮件的形式发送基于RSI指标的买卖点
10.4、本章小结
第11章：用BIAS范例讲述Django框架
11.1、基于WSGI规范的Web编程
11.2、通过Django框架开发Web项目
11.3、绘制乖离率BIAS指标
11.4、本章小结
第12章：以OBV范例深入讲述Django框架
12.1、在Django框架内引入日志
12.2、在Django框架内引入数据库
12.3、绘制OBV指标图
12.4、在Django框架内整合日志与数据库
12.5、本章小结
第13章：以股票预测范例入门机器学习
13.1、用线性回归算法预测股票
13.2、通过SVM预测股票涨跌
13.3、本章小结