Level Ⅱ建模分析师.xlsx

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1、第一章玩转大数据：深入浅出大数据挖掘技术(Apriori算法、Tanagra工具、决策树)priori算法、Tanagra工具、决策树)24371.1、说在前面的话29431.2、数据挖掘概述与数据13211.3、数据挖掘概述与数据232331.4、可视化与多维数据分析130301.5、可视化与多维数据分析223351.6、分类器与决策树121591.7、分类器与决策树222571.8、其他分类器（上）122421.9、其他分类器（上）236591.10、其他分类器（下）25591.11、分类器应用12681.12、分类器应用231541.13、关联分析132191.14、关联分析238341

2、.15、购物车数据分析27551.16、聚类算法123561.17、层次聚类实现1717243729433213233303023352159225722423659255926831543219383427552356第一章数据挖掘项目管理基础与思想18301.1、课程规划1183010221.2、课程规划2102210231.3、课程规划3102318581.4、DM项目生命周期与建设过程1185818411.5、DM项目生命周期与建设过程2184119141.6、DM项目生命周期与建设过程3191419481.7、CRISP-DM详解1194819231.8、CRISP-DM详解2192

3、31981.9、CRISP-DM详解319818441.10、CRISP-DM详解4184424471.11、DM项目实际建设与管理过程(上)1244721511.12、DM项目实际建设与管理过程(上)2215125361.13、DM项目实际建设与管理过程(上)325362011.14、DM项目实际建设与管理过程(下)120121341.15、DM项目实际建设与管理过程(下)2213419111.16、DM项目实际建设与管理过程(下)319112071.17、DM项目实际建设与管理过程(下)420722381.18、DM项目实际建设与管理过程(下)5223819431.19、DM项目实际建设与

4、管理过程(下)6194320561.20、DM项目团队组成与能力素养1205621221.21、DM项目团队组成与能力素养22122第二章感性认识SPSSModeler19262.1、SPSS MODELER软件介绍1192622372.2、SPSS MODELER软件介绍222372172.3、SPSS MODELER软件介绍32172072.4、SPSS MODELER节点120720582.5、SPSS MODELER节点2205821162.6、SPSS MODELER节点3211620362.7、SPSS MODELER节点420362292.8、SPSS MODELER节点5229

5、19342.9、MODELER数据流解读1193420432.10、MODELER数据流解读2204319482.11、MODELER数据流解读3194818212.12、MODELER数据流解读4182117552.13、MODELER数据流解读51755第三章必备的统计学基础19473.1、简单的统计学概念1194720223.2、简单的统计学概念220221943.3、简单的统计学概念319421543.4、简单的统计学概念4215410173.5、简单的统计学概念5101720393.6、常用的统计分布1203920123.7、常用的统计分布2201219113.8、常用的统计分布31

6、91123283.9、常用的统计分布4232823543.10、统计学其它补充1235420423.11、统计学其它补充220422093.12、统计学其它补充3209第四章数据准备与预处理2054.1、数据质量与样本管理20519494.2、MODELER变量管理194920134.3、MODELER分析管理201320344.4、数据质量与样本管理4203418534.5、数据质量与样本管理5185320144.6、数据质量与样本管理6201418124.7、数据质量与样本管理7181220174.8、数据变量管理1201720234.9、数据变量管理2202320114.10、数据变量管

7、理3201119454.11、数据变量管理4194520494.12、数据变量管理5204918504.13、MODELER分析管理1185021304.14、MODELER分析管理2213020294.15、MODELER分析管理3202920254.16、MODELER分析管理4202519364.17、MODELER分析管理5193620164.18、MODELER分析管理62016第五章常用模型的数学思想与思考17275.1、数据挖掘知识类型1172718145.2、数据挖掘知识类型2181416445.3、建模过程管理1164415405.4、建模过程管理2154019155.5、(

8、上)回归分析思想与建模解释1191520285.6、(上)回归分析思想与建模解释2202819525.7、(上)回归分析思想与建模解释3195223455.8、(上)回归分析思想与建模解释4234518315.9、(上)回归分析思想与建模解释5183118315.10、(上)回归分析思想与建模解释6183117285.11、(下)回归分析建模解释(续)1172820465.12、(下)回归分析建模解释(续)2204618265.13、(下)回归分析建模解释(续)3182619285.14、(下)回归分析建模解释(续)4192820375.15、(下)回归分析建模解释(续)5203722195.

9、16、决策树思想与建模解释1221919555.17、决策树思想与建模解释2195517345.18、决策树思想与建模解释3173421105.19、决策树思想与建模解释4211021305.20、决策树思想与建模解释5213028405.21、回归与决策树增补28402035.22、神经网络思想与建模解释12032245.23、神经网络思想与建模解释222418525.24、神经网络思想与建模解释3185220205.25、神经网络思想与建模解释420206495.26、神经网络思想与建模解释564930275.27、神经网络思想与建模解释6302718185.28、聚类思想与建模解释118

10、1816245.29、聚类思想与建模解释2162418575.30、聚类思想与建模解释3185719315.31、聚类思想与建模解释4193122235.32、聚类思想与建模解释5222320165.33、聚类思想与建模解释6201621345.34、关联分析思想与节点解释1213420205.35、关联分析思想与节点解释2202018585.36、关联分析思想与节点解释318582015.37、关联分析思想与节点解释420121305.38、关联分析思想与节点解释5213023125.39、关联分析思想与节点解释62312第六章项目案例解析2086.1、信用风险评估120820456.2、信

11、用风险评估2204520356.3、信用风险评估3203518596.4、信用风险评估418592116.5、信用风险评估521120226.6、辅助决策支持1202219406.7、辅助决策支持2194019126.8、辅助决策支持319121106.9、辅助决策支持4110112112第一章Python入门导入13221.1、Python背景以及特点132214171.2、语法要素及面向对象特性141720331.3、Python开发环境搭建，常用Python IDE介绍2033第二章顺序程序设计1712.1、用计算机解决问题的方法17116242.2、程序设计方法162422142.3、

12、程序设计的一般过程221413582.4、顺序程序设计问题135814542.5、顺序程序设计基础知识1145413542.6、顺序程序设计基础知识2135417262.7、顺序程序设计基础知识3172617472.8、代码块的缩进174716572.9、顺序程序设计基础知识的应用165716252.10、使用帮助16251742.11、顺序程序设计小结17412442.12、应用实战1244第三章使用序列15413.1、问题1 数据排序问题（不使用列表）154115153.2、问题2 数据排序问题（使用列表）151518383.3、问题3 查字典问题（使用字典）183816313.4、序列基

13、础知识163117103.5、列表1171013453.6、列表2134516583.7、元组1165814383.8、元组2143812583.9、字典12581733.10、序列基础知识的应用117311423.11、序列基础知识的应用211422193.12、本章小结219第四章选择结构程序设计15174.1、选择结构基本问题151714474.2、选择结构基础知识及应用1144714574.3、选择结构基础知识及应用214571404.4、选择结构114014244.5、选择结构2142414254.6、本章小节1425第五章循环结构程序设计15135.1、循环结构程序设计问题1513

14、13475.2、循环结构概述134712535.3、while语句解决不确定循环次数的问题12531415.4、while语句解决确定循环次数的问题14111205.5、while语句用于无限循环11201805.6、while语句应用举例18015325.7、for语句用于序列类型115325.8、for语句用于序列类型212475.9、for语句用于计数循环12471315.10、break语句13116145.11、continue语句161415555.12、本章小结1555第六章字符串1696.1、字符串问题16913256.2、字符串基础知识132513596.3、字符串基础知识的

15、应用1359第七章函数的设计和使用12227.1、问题的引入122215207.2、黑箱模型152013107.3、函数基础知识131015217.4、变量的作用域152118537.5、参数的类型118539167.6、参数的类型291613437.7、函数基础知识的应用1134312427.8、函数基础知识的应用2124215357.9、本章小结1535第八章文件的使用1868.1、与文件有关的问题18616468.2、文件基础知识1164613198.3、文件基础知识2131916198.4、文件基础知识3161918218.5、文件基础知识4182120578.6、文件基础知识的应用2

16、0571778.7、常用文件操作函数17720128.8、文件的复制、删除和重命名20121458.9、文件的比较14516188.10、目录操作1161818408.11、目录操作2184016118.12、本章小结1611第九章面向对象程序设计14529.1、面向对象程序设计问题145215319.2、类和对象153120179.3、实例属性和类属性20171889.4、类的方法1881839.5、运算符的重载18317419.6、继承1741未更新第一章Python语言开发要点详解23501.1、模块的概念.主模块和非主模块的区别.pycharm中定义代码模版235027461.2、安装

17、pip 多个虚拟python环境274618251.3、语法.变量.内置类型.运算符182521541.4、if.for.while.else215419201.5、数据结构.列表.元组.字典.集合192024241.6、函数.类.异常2424第二章Python数据类型22422.1、列表和列表解析22424312.2、filter和map4319442.3、生成器表达式9445252.4、元组5254122.5、字符串41222522.6、字符串之中文处理225222282.7、字典22281672.8、集合167第三章函数和函数式编程2153.1、函数参数和变长参数列表21517433.2

18、、函数返回值.变量作用域.和函数_doc_属性174315483.3、函数的嵌套定义和闭包和装饰器介绍154817563.4、装饰器例子（日志装饰器和身份认证装饰器）175613493.5、迭代器和生成器1134919413.6、生成器例子1941第四章面向对象编程11114.1、认识经典类和新式类111116414.2、公有属性和私有属性属性164110424.3、访问属性.属性装饰器.描述符104221154.4、描述符211516234.5、方法.实例方法.静态方法.类方法162310224.6、特殊方法.运算符重载102219444.7、继承.多重继承.super1944第五章网页爬虫

19、(单线程,保存到文本文件)7125.1、爬虫介绍7128515.2、工具包介绍8519495.3、request使用演示9496215.4、xpath介绍62116205.5、xpath使用演示162025485.6、新闻爬虫25487555.7、分页栏爬虫75519575.8、豆瓣爬虫1957第六章mysql数据库回顾13206.1、概述.sql数据库和nosql数据库的区别132017336.2、环境准备.驱动包介绍173319276.3、mysqlconnector的使用1927956.4、mysqldb使用951526.5、sqlalchemy介绍.ORM的优点介绍1523386.6、

20、sqlalchemy开发流程33821436.7、sqlalchemy代码演示.1214311446.8、sqlalchemy代码演示21144第七章mongodb数据库回顾2327.1、mongodb介绍23224157.2、安装.命令行.mongovue演示241515187.3、python中插入记录15189367.4、python中查询记录93614137.5、python中更新记录14136557.6、python中删除记录65519537.7、聚合操作1953第八章多线程和多进程1448.1、概述14417328.2、多线程编程173217398.3、多进程编程173913398

21、.4、综合案例-网络爬虫31339第九章scrapy实战9459.1、scrapy介绍和安装9452039.2、scrapy项目框架20315289.3、scrapy框架和案例需求分析15282119.4、实战12112729.5、实战2272第十章django实战234210.1、django架构介绍2342274810.2、阶段1.安装.创建项目.创建应用.初始配置27489410.3、阶段1.配置URL映射.视图函数94175210.4、阶段2.定义ORM并注册到后台管理模块1752264610.5、阶段3.模版的继承.表单的使用.数据的展示2646313310.6、阶段4.多应用URL

22、配置.数据的DML操作313314510.7、部署知识介绍1456666第一章R语法详解9461.1、数据结构概述94618331.2、向量18331921.3、因子19223121.4、矩阵231218461.5、数据框184620261.6、列表和函数20261101.7、向量化计算和apply110第二章建立数据分析的统计思维和可视化探索13342.1、数据整理概述133420492.2、数据导入导出和缺失值处理1204924272.3、缺失值处理2（发现缺失值）242715582.4、缺失值处理3（处理缺失值）155813392.5、数据转换(1)133921202.6、数据转换(2)

23、212017592.7、数据规约和随机1759第三章建立数据分析的统计思维和可视化探索22243.1、数据分布222421163.2、集中趋势211616493.3、离散趋势和相关164919473.4、R中的描述统计194715503.5、分组统计155024303.6、单变量可视化243021283.7、双变量可视化212811263.8、分组统计可视化1126第四章用回归预测未来2134.1、线性回归的思想21310294.2、回归结果的检查10299564.3、决定系数 预测 和多元线性回归95615504.4、一元线性回归演示155011464.5、一元线性回归演示11461444.

24、6、残差分析演示14417174.7、多元线性回归演示1717第五章聚类方法17555.1、概述和距离17551215.2、数据变换12114105.3、层次聚类法14105185.4、kmeans聚类151812595.5、kmeans聚类21259第六章数据降维主成分分析和因子分析1446.1、概述14414106.2、相关性会导致无法求解或者不稳定141019376.3、逐步回归193724176.4、主成分分析241713196.5、主成分分析例子113198306.6、主成分分析例子28302026.7、因子分析20211176.8、因子分析例子1117第七章关联规则17437.1、

25、关联规则介绍174316417.2、关联规则演示1641第八章决策树26428.1、决策树介绍264215288.2、几种分类算法介绍152818188.3、评价模型准确性18181898.4、C4.5 和混淆矩阵 ROC图18919378.5、CART演示19374949 第一章k最近邻算法1901.1、机器学习课程介绍1902761.2、K最近邻算法的思想27618591.3、机器学习中常用的距离指标解析18597511.4、实战k最近邻算法751第二章朴素贝叶斯分类算法23182.1、概率论的基本知识(基本概念、加法公式、乘法公式)231810472.2、通过例子深入掌握概率的基本公式1

26、04738222.3、全概率公式和贝叶斯定理382230152.4、实战贝叶斯分类算法，智能手环推荐3015第三章聚类算法20283.1、聚类算法概述202810503.2、Kmeans聚类105014293.3、Kmeans实战，图片按照色彩聚类1429第四章决策树算法15454.1、决策树介绍154521304.2、决策树的构造过程和各种算法213043454.3、决策树中关键指标详解434514304.4、实战决策树1430第五章线性回归和梯度下降算法31525.1、线性回归的相关概念（相关、独立和协方差）315223265.2、线性回归和最小二乘法232635445.3、梯度下降算法3

27、54415145.4、梯度的推导过程151442485.5、岭回归、lasso回归和弹性网4248第六章逻辑回归和极大似然估计18346.1、广义线性回归和逻辑回归183428146.2、极大似然估计的思想281412226.3、逻辑回归中的梯度推导12224166.4、逻辑回归代码实战416第七章支持向量机34317.1、支持向量机原理介绍343136307.2、线性可分的支持向量机363035237.3、近似线性可分、非线性可分、核函数352327357.4、坐标上升法、SMO算法、实战支持向量机2735第八章EM算法和GMM43548.1、EM算法思想43543378.2、EM算法的推导

28、33722528.3、实战EM算法，GMM2252第九章随机森林和Adaboost24219.1、随机森林242126459.2、Adaboost思想精髓26452499.3、Adaboost算法流程介绍2499179.4、实战Adaboost算法917第十章机器学习思想精华和实战经验分享313410.1、机器学习解决问题思想框架3134332210.2、理解方差和偏差、损失函数和过拟合332242510.3、L1、L2正则化和常见的5种损失函数425455210.4、如何选择模型和选择参数，交叉验证和ROC曲线 4552323810.5、自适应学习率和二分法精确搜索3238225510.6、

29、自适应学习率和基于阿米霍准则的模糊搜索22554141第一章机器学习的任务和方法16141.1、机器学习的任务和方法0116142591.2、机器学习的任务和方法02259第二章Python语言基础22302.1、Python基础2-数据库访问01223023552.2、Python基础2-数据库访问02235520392.3、Python基础2-文件访问01203918352.4、Python基础2-文件访问021835872.5、Python基础2-第三方库8720452.6、Python基础2-网络编程01204518432.7、Python基础2-网络编程02184326202.8、P

30、ython语言基础0126202002.9、Python语言基础0220018362.10、Python语言基础03183619292.11、Python语言基础04192913482.12、Python语言基础0513483252.13、Python语言基础06325第三章分类算法介绍19153.1、分类算法1915第四章k-临近算法18174.1、k-临近算法01181719114.2、k-临近算法02191120564.3、k-临近算法03205615444.4、k-临近算法04154419114.5、k-临近算法0519112094.6、k-临近算法062091924.7、k-临近算法

31、07192第五章决策树1995.1、决策树0119921245.2、决策树0221242635.3、决策树0326322545.4、决策树042254955.5、决策树0595第六章基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯23366.1、基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯01233628146.2、基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯02281425516.3、基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯03255125456.4、基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯04254525466.5、基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯05254619556.6、基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯061955第七章Logistic回归

32、16237.1、Logistic回归0116231847.2、Logistic回归0218424437.3、Logistic回归03244317417.4、Logistic回归04174130107.5、Logistic回归05301027507.6、Logistic回归062750第八章支持向量机1728.1、支持向量机0117217158.2、支持向量机02171517518.3、支持向量机03175126528.4、支持向量机04265222178.5、支持向量机05221722508.6、支持向量机06225023488.7、支持向量机07234820208.8、支持向量机082020

33、第九章利用AdaBoost元算法提高分类性能11419.1、利用AdaBoost元算法提高分类性能0111412739.2、利用AdaBoost元算法提高分类性能022732849.3、利用AdaBoost元算法提高分类性能0328418439.4、利用AdaBoost元算法提高分类性能0418432489.5、利用AdaBoost元算法提高分类性能05248第十章利用回归预测数值型数据255610.1、利用回归预测数值型数据012556173910.2、利用回归预测数值型数据021739223610.3、利用回归预测数值型数据032236173010.4、利用回归预测数值型数据0417301

34、34410.5、利用回归预测数值型数据051344第十一章树回归174511.1、树回归011745242411.2、树回归022424141911.3、树回归031419第十二章无监督学习9112.1、无监督学习91第十三章利用K-均值聚类算法对未标注数据分组30013.1、利用K-均值聚类算法对未标注数据分组01300141213.2、利用K-均值聚类算法对未标注数据分组02 1412第十四章使用Apriori算法进行关联分析161014.1、使用Apriori算法进行关联分析011610221014.2、使用Apriori算法进行关联分析022210211114.3、使用Apriori算

35、法进行关联分析032111第十五章使用FP-growth算法来高效发现频分项集234615.1、使用FP-growth算法来高效发现频分项集012346224015.2、使用FP-growth算法来高效发现频分项集022240175615.3、使用FP-growth算法来高效发现频分项集031756第十六章利用PCA来简化数据193516.1、利用PCA来简化数据011935131616.2、利用PCA来简化数据021316第十七章利用SVD简化数据121217.1、利用SVD简化数据011212234217.2、利用SVD简化数据022342275317.3、利用SVD简化数据032753第

36、十八章大数据与MapReduce265718.1、大数据与MapReduce2657第十九章学习总结185119.1、学习总结18517777第一章Python与金融应用概述9491.1、Python与金融应用概述194910561.2、Python与金融应用概述2105611261.3、Python与金融应用概述311265361.4、Python与金融应用概述45367521.5、Python与金融应用概述57525161.6、Python与金融应用概述65167121.7、Python与金融应用概述771212251.8、Python与金融应用概述812256291.9、Python与金

37、融应用概述96291581.10、Python与金融应用概述1015811361.11、Python与金融应用概述11113612361.12、Python与金融应用概述12123615271.13、Python与金融应用概述1315275201.14、Python与金融应用概述145201241.15、Python与金融应用概述15124第二章Python的基本数据类型与数据结构16432.1、Python的基本数据类型与数据结构1164313412.2、Python的基本数据类型与数据结构213411032.3、Python的基本数据类型与数据结构3103842.4、Python的基本数据

38、类型与数据结构4847202.5、Python的基本数据类型与数据结构572013372.6、Python的基本数据类型与数据结构61337802.7、Python的基本数据类型与数据结构78014302.8、Python的基本数据类型与数据结构814305592.9、Python的基本数据类型与数据结构9559802.10、Python的基本数据类型与数据结构10808532.11、Python的基本数据类型与数据结构11853第三章Python数据可视化15563.1、Python数据可视化1155622193.2、Python数据可视化22219663.3、Python数据可视化3661

39、273.4、Python数据可视化41278183.5、Python数据可视化581812413.6、Python数据可视化612415173.7、Python数据可视化751714423.8、Python数据可视化8144213243.9、Python数据可视化91324第四章金融时间序列分析22524.1、金融时间序列分析1225220134.2、金融时间序列分析220132364.3、金融时间序列分析32364574.4、金融时间序列分析445711394.5、金融时间序列分析511393544.6、金融时间序列分析63544354.7、金融时间序列分析74358554.8、金融时间序列

40、分析885514414.9、金融时间序列分析91441564.10、金融时间序列分析1056644.11、金融时间序列分析1164第五章输入输出操作24165.1、输入输出操作124169155.2、输入输出操作29158195.3、输入输出操作381913455.4、输入输出操作4134515375.5、输入输出操作515374515.6、输入输出操作64514145.7、输入输出操作74145535.8、输入输出操作85539455.9、输入输出操作99456545.10、输入输出操作106542205.11、输入输出操作112201215.12、输入输出操作121211295.13、输入

41、输出操作131293445.14、输入输出操作143442525.15、输入输出操作15252第六章提升Python效率14476.1、提升Python效率1144717516.2、提升Python效率217519336.3、提升Python效率393314266.4、提升Python效率4142612406.5、提升Python效率512401476.6、提升Python效率61479106.7、提升Python效率791021366.8、提升Python效率8213617106.9、提升Python效率9171027386.10、提升Python效率102738第七章数学工具14517.1

42、、数学工具114511937.2、数学工具219315177.3、数学工具3151710267.4、数学工具4102627457.5、数学工具5274514457.6、数学工具6144520377.7、数学工具72037第八章随机分析随机分析22318.1、随机分析随机分析122311548.2、随机分析随机分析215428148.3、随机分析随机分析328141938.4、随机分析随机分析41932538.5、随机分析随机分析525321468.6、随机分析随机分析6214619598.7、随机分析随机分析7195920248.8、随机分析随机分析8202414408.9、随机分析随机分析9

43、1440第九章统计分析31319.1、统计分析1313114259.2、统计分析2142514129.3、统计分析3141218239.4、统计分析418232859.5、统计分析528517109.6、统计分析6171013589.7、统计分析713582589.8、统计分析8258989.9、统计分析9981709.10、统计分析1017016509.11、统计分析111650第十章数值分析技术211610.1、数值分析技术12116245610.2、数值分析技术22456282510.3、数值分析技术3282563210.4、数值分析技术4632253810.5、数值分析技术525388

44、5410.6、数值分析技术6854第十一章使用Python操作Excel242711.1、使用Python操作Excel12427294711.2、使用Python操作Excel2294713811.3、使用Python操作Excel3138164511.4、使用Python操作Excel41645第十二章Python面向对象编程与图形用户界面33612.1、Python面向对象编程与图形用户界面1336104312.2、Python面向对象编程与图形用户界面21043174812.3、Python面向对象编程与图形用户界面3174862912.4、Python面向对象编程与图形用户界面462

45、9113312.5、Python面向对象编程与图形用户界面5113314412.6、Python面向对象编程与图形用户界面6144第十三章金融中的大数据技术概述315013.1、金融中的大数据技术概述1315084813.2、金融中的大数据技术概述284825913.3、金融中的大数据技术概述3259301213.4、金融中的大数据技术概述43012第十四章案例1：使用Python构建期权分析系统271414.1、案例1：使用Python构建期权分析系统12714384914.2、案例1：使用Python构建期权分析系统23849382014.3、案例1：使用Python构建期权分析系统338

46、20272914.4、案例1：使用Python构建期权分析系统42729254514.5、案例1：使用Python构建期权分析系统52545311614.6、案例1：使用Python构建期权分析系统63116265614.7、案例1：使用Python构建期权分析系统72656401614.8、案例1：使用Python构建期权分析系统84016423714.9、案例1：使用Python构建期权分析系统94237222914.10、案例1：使用Python构建期权分析系统102229415814.11、案例1：使用Python构建期权分析系统114158444814.12、案例1：使用Python

47、构建期权分析系统12444830114.13、案例1：使用Python构建期权分析系统13301402814.14、案例1：使用Python构建期权分析系统144028204914.15、案例1：使用Python构建期权分析系统152049第十五章案例2：使用Python构建简单的算法交易系统151515.1、案例2：使用Python构建简单的算法交易系统11515144815.2、案例2：使用Python构建简单的算法交易系统21448244915.3、案例2：使用Python构建简单的算法交易系统32449191715.4、案例2：使用Python构建简单的算法交易系统4191716561

48、5.5、案例2：使用Python构建简单的算法交易系统5165617315.6、案例2：使用Python构建简单的算法交易系统6173204015.7、案例2：使用Python构建简单的算法交易系统72040262915.8、案例2：使用Python构建简单的算法交易系统82629305715.9、案例2：使用Python构建简单的算法交易系统93057112715.10、案例2：使用Python构建简单的算法交易系统101127241715.11、案例2：使用Python构建简单的算法交易系统112417301815.12、案例2：使用Python构建简单的算法交易系统12301822015

49、.13、案例2：使用Python构建简单的算法交易系统13220274015.14、案例2：使用Python构建简单的算法交易系统142740134515.15、案例2：使用Python构建简单的算法交易系统151345173815.16、案例2：使用Python构建简单的算法交易系统161738142815.17、案例2：使用Python构建简单的算法交易系统171428131015.18、案例2：使用Python构建简单的算法交易系统181310335615.19、案例2：使用Python构建简单的算法交易系统193356265215.20、案例2：使用Python构建简单的算法交易系统202652241315.21、案例2：使用Python构建简单的算法交易系统212413205815.22、案例2：使用Python构建简单的算法交易系统222058155155