TA-Lib（Technical Analysis Library, 即技术分析库）是Python金融量化的高级库，涵盖了150多种股票、期货交易软件中常用的技术分析指标，如MACD、RSI、KDJ、动量指标、布林带等。但很多人安装指标计算ta-lib库就总报错，就可以在这里找到包下载后安装。 文件举例：TA_Lib‑0.4.24‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl 命名解释：包名-版本号-cp37代表适用于python3.7版本-win代表windows平台-amd64表示64位版本（与python版本要一致） 假定文件下载到d盘根目录，使用如下命令进行安装： pip install d:\TA_Lib‑0.4.24‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl 原文链接：https://blog.csdn.net/popboy29/article/details/126140862 建议使用360压缩进行解压。

python实现Var和CVar的计算的详细代码（jupyter notebook)和数据集(腾讯控股期货结算价、恒生指数期货结算价、恒生国企指数期货结算价）

会用Python分析金融数据 or 金融行业会用Python 职场竞争力更高 Python金融数据分析入门到实战 Get√金融行业数据分析必备技能 以股票量化交易为应用场景 完成技术指标实现的全过程 课程选取股票量化交易为应用场景，由股票数据的获取、技术指标的实现，逐步进阶到策略的设计和回测，由浅入深、由技术到思维地为同学们讲解Python金融数据分析在股票量化交易中的应用。 以Python为编程语言 解锁3大主流数据分析工具 Python做金融具有先天优势，课程提取了Python数据分析工具NumPy、Pandas及可视化工具Matplotlib的关键点详细讲解，帮助同学掌握数据分析的关键技能。 2大购课福利

python for finance 高清电子书

《Python金融数据挖掘与分析实战》---课程教案20201224.docx

Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区，在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用，并且成为该行业开发核心应用的shouxuan编程语言。《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析，以及开发相关应用程序的技巧和工具。 《Python金融大数据分析》总计分为3部分，共19章，第1部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例；第2部分介绍了金融分析和应用程序开发中zui重要的Python库、技术和方法，其内容涵盖了Python的数据类型和结构、用matplotlib进行数据可视化、金融时间序列数据处理、高性能输入/输出操作、高性能的Python技术和库、金融学中需要的多种数学工具、随机数生成和随机过程模拟、Python统计学应用、Python和Excel的集成、Python面向对象编程和GUI的开发、Python与Web技术的集成，以及基于Web应用和Web服务的开发；第3部分关注的是蒙特卡洛模拟期权与衍生品定价实际应用的开发工作，其内容涵盖了估值框架的介绍、金融模型的模拟、衍生品的估值、投资组合的估值、波动率期权等知识。 《Python金融大数据分析》适合对使用Python进行大数据分析、处理感兴趣的金融行业开发人员阅读.

python金融大数据分析源代码（python for finance source code)。将目录和文件名重新整理

1.资源内容：股票代码.xlsx（查询）、股票分析V2.ipynb 2.使用：基于MACD、KDJ、MA等技术指标分析结果判定股票过去10个交易日多空情况 3.应用场景：金融 4.使用人员：对python 量化交易 金融数据分析的初学者

主要是对于北京市的二手房信息进行分析和预测，分别对于二手房价格和面积、朝向等锋面展开了叙述，进行数据的挖掘分析和可视化，（本资源包括代码、数据。word实验报告）

唯一一本详细讲解使用Python分析处理金融大数据的专业图书；金融应用开发领域从业人员必读。, Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区，在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用，并且成为该行业开发核心应用的首选编程语言。《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析，以及开发相关应用程序的技巧和工具。, 《Python金融大数据分析》总计分为3部分，共19章，第1部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例；第2部分介绍了金融分析和应用程序开发中最重要的Python库、技术和方法，其内容涵盖了Python的数据类型和结构、用matplotlib进行数据可视化、金融时间序列数据处理、高性能输入/输出操作、高性能的Python技术和库、金融学中需要的多种数学工具、随机数生成和随机过程模拟、Python统计学应用、Python和Excel的集成、Python面向对象编程和GUI的开发、Python与Web技术的集成，以及基于Web应用和Web服务的开发；第3部分关注的是蒙特卡洛模拟期权与衍生品定价实际应用的开发工作，其内容涵盖了估值框架的介绍、金融模型的模拟、衍生品的估值、投资组合的估值、波动率期权等知识。, 《Python金融大数据分析》适合对使用Python进行大数据分析、处理感兴趣的金融行业开发人员阅读。