【课程列表】
Python课程1.2-Python基础知识（一）.pdf
Python课程1.3-Python基础知识（二）.pdf
Python课程1.4-Python基础金融分析应用.pdf
Python课程1.5-成为编程能手：Python知识进阶.pdf
Python课程2.1-使用numpy和pandas实现金融数据的高效计算.pdf
Python课程2.2-Matplotlib可视化：绘制2D和3D图.pdf
Python课程3.1-爬虫环境配置与简单爬取程序实现.pdf
Python课程3.2-典型爬虫程序的实现(1).pdf
Python课程3.2-典型爬虫程序的实现(2).pdf
Python课程3.2-典型爬虫程序的实现(3).pdf
python课程4.1-Python金融函数与金融建模.pdf
python课程4.2-信用评分卡.pdf
python课程4.3-可转债定价.pdf
Python系列课程讲义文档教程 2019年第02期.pdf
量化金融基础课 -股票量化基本面投资.pdf
量化金融基础课 -量化因子.pdf
【Python量化金融】课程主要涵盖了Python在金融领域的实际应用与数据分析。这门课程分为多个部分，包括Python基础知识、NumPy和Pandas的高效计算、Matplotlib数据可视化、爬虫技术以及金融函数和建模等内容。在Python爬虫部分，特别强调了如何利用BeautifulSoup模块进行网页数据的抓取和分析。
BeautifulSoup是一个强大的Python库，专门用于从HTML或XML文档中提取数据。安装非常简单，只需要通过pip命令即可完成。这个库设计得非常友好，对于解析和搜索网页内容，提供了比正则表达式更为直观和方便的接口。例如，通过BeautifulSoup解析HTML文档后，可以轻松地找到特定标签（如<a>标签）及其属性（如链接），或者获取文档中的所有文本内容。
在课程中，讲解了如何使用BeautifulSoup解析一个简单的HTML样例，展示了如何创建BeautifulSoup对象，并以结构化的格式输出解析结果。此外，还介绍了BeautifulSoup与其他解析库（如lxml）的结合使用，增强了爬虫的性能和效率。
爬虫在金融数据分析中扮演着重要角色，特别是在处理分页数据时。课程提到了分页处理的几种常见方式，包括已知记录数、总页数、从分页条中推测总页数以及复杂的滚动分页。以豆瓣电影的评论为例，爬取分页评论数据需要观察和理解网页的URL结构，通常通过改变URL中的特定参数（如start和limit）来获取不同页面的数据。
在实际应用中，爬虫不仅要正确解析和获取数据，还需要考虑反爬策略，如设置合理的请求间隔、使用代理IP、模拟浏览器行为等，以避免被目标网站封禁。同时，数据清洗和预处理也是关键步骤，确保后续的金融分析能够基于准确无误的数据。
在Python金融函数与建模部分，课程可能会涉及信用评分卡的构建、可转债的定价模型等金融学核心概念，这些都需要对金融知识和Python编程有深入理解。通过这些内容的学习，学生将能够运用Python进行有效的金融数据分析，解决实际的金融问题，例如基本面投资策略的量化分析、风险评估等。
Python量化金融课程旨在培养学生的编程技能和金融分析能力，通过Python这一强大工具，实现数据驱动的金融决策和洞察。无论是对金融专业人士还是对编程感兴趣的金融爱好者，这都是一门极具价值的课程。
