本课以Python实战为核心，旨在帮助零基础的学员掌握Pandas库的应用。课程内容涵盖了从环境搭建到实际项目应用的全过程，包括数据获取、清洗以及时间序列分析等多个方面。
首先，我们将详细讲解如何配置Python开发环境，确保每位学习者都能顺利安装和使用必要的工具包。接下来是数据获取部分，这里将介绍如何从多个渠道抓取实时或历史金融数据，并处理这些数据以满足后续分析需求。在这一过程中，我们还会涉及一些基础的数据清洗技术，如缺失值填充、异常值检测等。
进入核心内容后，课程将深入讲解时间序列分析的相关知识和技巧，包括折线图、K线图、均线、布林带、MACD及RSI等常见图表的绘制方法。每个知识点都将通过实际案例进行演示，确保学习者能够熟练掌握这些技术的应用。
为了帮助大家更好地理解并应用所学内容，课程将手把手复现一个基于平安银行的真实项目案例。通过这个例子，学员可以全面了解如何从数据获取到最终分析的整个流程，并学会独立对任意金融时序数据进行分析。这为后续的量化策略与研报工作打下了坚实的基础。
最后，完成本课程后，学习者不仅能够掌握Pandas在时间序列和统计指标方面的应用，还能通过实际项目积累宝贵经验，从而在金融领域中游刃有余地运用所学知识。
AI+Python金融量化Pandas入门教程 (图1)
目录
1 01 创建项目.mp4
2 02 PyCharm使用千问大模型.mp4
3 03 如何使用Gemini3 Pro模型.mp4
4 04 配置项目poetry环境.mp4
5 05 安装本地依赖.mp4
6 06 获取平安银行的金融数据.mp4
7 07 缓存金融数据.mp4
8 08 pandas读取csv文件.mp4
9 09 查看DataFrame信息.mp4
10 查看统计信息.mp4
11 提取指定列.mp4
12 提取年份和月份.mp4
13 pandas时间索引概述.mp4
14 日期时间索引的基本用法.mp4
15 期索引的基本用法.mp4
16 自动按日期对齐.mp4
17 日期频率设定.mp4
18 简单的折线图.mp4
19 简单散点图.mp4
20 简单柱状图.mp4
21 简单双轴图.mp4
22 简单直方图.mp4
23 简单热力图.mp4
24 简单误差图.mp4
25 简单面积图.mp4
26 步进图和茎叶图.mp4
27 简单箱线图.mp4
28 简单小提琴图.mp4
29 简单的饼图.mp4
30 简单六边形密度图.mp4
31 简单极坐标图.mp4
32 金融数据可视化概述.mp4
33 收盘价时序折线图.mp4
34 开盘和收盘双线叠加图.mp4
35 高低收三线叠加图.mp4
36 成交量柱状图.mp4
37 收盘价折线和成交量柱状双轴图.mp4
38 日涨跌幅折线图.mp4
39 高低价差折线图.mp4
40 成交额柱状图.mp4
41 日收益率直方图.mp4
42 月收益率直方图.mp4
43 收益率箱线图.mp4
44 按月分组收益率小提琴图.mp4
45 成交量分布直方图.mp4
46 高低价差分布直方图.mp4
47 近10日波动率折线图.mp4
48 收益率均值±标准差误差棒.mp4
49 移动均线叠加主图.mp4
50 指数移动均线叠加主图.mp4
51 布林带主图填充.mp4
52 MACD 两行布局（线+柱状）.mp4
53 RSI 副图.mp4
54 KDJ三线副图.mp4
55 ROC动量副图.mp4
56 涨跌幅自相关散点图.mp4
57 收益率相关热力图.mp4
58 源码和文档打包.mp4
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