Python财务数据分析

第一章 Anaconda平台Python运行环境

第一节 Python财务数据分析方法

第二节 Anaconda3的Python运行环境

第三节 Python3.7库函数安装

第四节 Python临时库模块

第二章 Matplotlib图表绘制

第一节 Python语言基础

第二节 Matplotlih图形绘制

第三节 函数图形技巧

第四节 2D和3D函数图及坐标轴

第三章 BeautifulSoup4网络数据搜索

第一节 数据搜索环境

第二节 结构化数据搜索

第三节 新闻网页搜索举例

第四节 WordCloud词云

第五节 Jieba汉字库

第四章 投资效益分析

第一节 基本计算公式

第二节 现值法投资分析

第三节 年值法投资分析

第四节 收益/成本比率分析

第五节 内部收益率分析

第六节 多种投资方案分析

第七节 贷款管理分析

第八节 本量利盈亏平衡分析

第五章 Numpy数组运算

第一节 创建数组

第二节 一般函数方法

第三节 随机数与均值方差

第四节 正态分布函数

第五节 多项式求导、积分、求根

第六章 SHA256加密函数

第一节 比特币发币原理

第二节 MD5和SHA256加密函数

第三节 时间戳及字符串结构调整

第四节 比特币区块号125553的HASH值求解过程

第五节 比特币区块号674405 HASH值Python程序

第七章 Chebyshev函数

第一节 切比雪夫多项式

第二节 实际GDP及其累积增长指数

第三节 中美两国GDP样本数据

第四节 中国总体和人均实际GDP预测

第五节 美国总体和人均实际GDP预测

第六节 中美两国实际GDP增长预测

第八章 Optimize.Leastsq拟合模式

第一节 二阶多项式Leastsq拟合

第二节 三阶多项式Leastsq拟合

第三节 二阶切比雪夫多项式Leastsq拟合

第四节 三阶切比雪夫多项式Leastsq拟合

第五节 四个多项式Leastsq拟合对比

第九章 常见非线性函数

第一节 常见非线性函数

第二节 常见非线性函数高阶化

第三节 常见非线性函数Leastsq拟合

第十章 环境EKC曲线

第一节 线性回归模型

第二节 2030年中国碳减排目标

第三节 环境库兹涅茨曲线

第十一章 科布-道格拉斯函数

第一节 科布-道格拉斯函数及其性质

第二节 科布-道格拉斯函数的适用性

第三节 中国的CD函数（2000-2018）

第十二章 可扩展Richards模型与CES模型

第一节 切比雪夫多项式根的应用

第二节 可扩展Richards模型

第三节 CES不变替代弹性函数

第十三章 灰色系统模型

第一节 GM（1，1）微分方程的通解

第二节 GM（1，1）的邓聚龙估计法

第三节 GM（2，1）微分方程的辨识

第四节 GM（1，1）模型的通解拟合

第五节 GM（1，1）的邓聚龙解拟合

第六节 GM（2，1）模型优化解拟合

第十四章 人工神经网络

第一节 不考虑常数项扰动

第二节 考虑常数项扰动

第三节 两种常见激活函数

第四节 时间序列预测设计

第五节 道琼斯工业指数预测

第六节 上证指数预测

附录一 学生课程学习心得（1）

附录二 学生课程学习心得（2）

附录三 学生课程学习心得（3）

附录四 学生课程学习心得（4）

附录五 学生课程论文列表

后记