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课程名称：死工资一党课程：小白量化投资入门课（python）
课程定位：本课程为视频课程，全面覆盖量化交易基础知识点。
面向人群：股票基础较弱者、Python编程基础较弱者。
参考课程章节如下表：
| 课程章节 | 课程内容与职业能力要求 | 课时名称 |
| 一、python入门 | 准备工作 | 第01课：python简介 |
| 第02课：Python安装之Anaconda | ||
| 第03课：Python开发工具介绍 | ||
| Python数据类型与数据结构详解 | 第04课：python入门-变量与数据类型 | |
| 第05课：python入门-Python 运算符 | ||
| 第06课：python入门-列表详解 | ||
| 第07课：Python入门- 元组、集合 | ||
| 第08课：python入门-字典 | ||
| Python编程入门 | 第09课：python入门-循环控制-控制流 | |
| 第10课：python入门-循环控制-循环 | ||
| 第11课：python入门-循环控制-break、continue、pass | ||
| 第四部分：Python进阶 | 第12课：python入门-函数 | |
| 第13课：python入门-面向对象 | ||
| 第14课：python入门-单下划线、双下划线、头尾双下划线 | ||
| 第15课：python入门-类的继承 | ||
| 第16课：python入门-如何写一个项目异常处理 | ||
| 二、进阶 | Python高阶操作 | 第17课：一行代码转化列表与字典。列表的交、并、差，列表与字典互换 |
| 第18课：高阶函数，lambda、MAP、filter | ||
| 三、python应用实战 | 科学计算模块-Numpy | 第19课：科学计算模块- Numpy基础入门 |
| 第20课：科学计算模块- Numpy快速进阶 | ||
| 数据分析库- pandas | 第21课：数据分析- pandas数据结构与数据预览操作 | |
| 第22课：数据分析- 缺失值删除、缺失值填充、数据替换、标识、数据统计等 | ||
| 第23课：pandas股票数据实战 | ||
| 数据可视化- matplotlib、seaborn | 第24课：从sin(x)学会matplotlib | |
| 第25课：初始统计数据可视化-seaborn | ||
| 第26课：统计数据可视化样式设计-seaborn | ||
| 第27课：python实战-大学生就业情况分析 | ||
| 四、量化实战 | 金融知识 | 第28课：A股股市入门与基本概念解读（小白入门） |
| 第29课：量化交易 | ||
| 技术指标与收益指标 | 第30课：初始技术指标-python绘制K线图实例 | |
| 第31课：技术指标-单个K线形态 | ||
| 第32课：技术指标-K线组合形态策略 | ||
| 第33课：技术指标 均线策略-以520战法为例 | ||
| 第34课：常见收益指标计算方法 | ||
| 实战 | 第35课：数据的获取演示 | |
| 第36课：编写第一个交易策略 | ||
| 第37课：投资组合优化 | ||
| 用算法解读股市数据，做用数据的主人 | 第38课：认识算法 | |
| 第39课：机器学习实战 | ||
| 第40课：深度学习实战 | ||
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