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金融数据分析Agent与Python工具实战

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=金融数据分析Agent的定义 · 发展背景 · 核心价值
课程导入Agent
02
金融数据基础
目标=金融数据类型 · 常见数据源 · 数据频率
金融数据基础目标=金融数据类…
03
Python金融工具栈
目标=NumPy · Pandas · Matplotlib
Python金融工具栈
04
数据获取与清洗
目标=使用Tushare · AkShare · yfinance等接口获取股票
数据获取清洗
05
探索性数据分析
目标=描述性统计 · 相关性分析 · 分布可视化
探索性数据分析目标=描述性统计
06
金融时间序列分析
目标=平稳性 · 自相关 · ARIMA
金融时间序列分析目标=平稳性
07
技术指标与量化策略
目标=移动平均 · MACD · RSI
技术指标量化策略
08
投资组合理论
目标=均值-方差模型 · 有效前沿 · 夏普比率
投资组合理论目标=均值
09
风险管理基础
目标=波动率 · VaR · CVaR
风险管理基础目标=波动率
10
机器学习在金融中的应用
目标=线性回归 · 决策树 · 随机森林
机器学习金融
11
深度学习与金融
目标=LSTM · GRU · Transformer在时序预测中的…
深度学习金融
12
Agent概念与架构
目标=智能体定义 · 感知-决策-行动循环 · 工具调用
Agent概念
13
金融数据分析Agent设计
目标=任务分解 · 数据管道 · 模型选择
Agent金融数据分析
14
Agent与Python工具集成
目标=使用LangChain · AutoGen · 函数调用等框架连接Pyt…
AgentPython
15
自然语言处理与金融文本
目标=情感分析 · 新闻事件提取 · 财报文本分析及与数值数据的融合
自然语言处理金融文本
16
回测与评估
目标=回测框架 · 滑点与手续费 · 过拟合识别
回测评估
17
案例实战一
目标=股票价格预测Agent——从数…
案例实战一Agent
18
案例实战二
目标=智能投顾Agent——基于风险…
案例实战二Agent
19
案例实战三
目标=舆情监控Agent——实时新闻…
案例实战三Agent
20
案例实战四
目标=财务报告分析Agent——自动…
案例实战四Agent
21
常见问题与调试
目标=数据对齐 · 未来函数 · 内存优化
常见问题调试
22
性能优化与工程化
目标=并行计算 · 缓存 · 数据库存储
性能优化工程化
23
合规与伦理
目标=金融数据隐私 · 算法偏见 · 可解释性
合规伦理
24
综合项目一
目标=多Agent协作的量化交易系统… · 策略 · 风控与执行模块联动
综合项目一Agent
25
综合项目二
目标=基于大模型的金融问答Agent…
综合项目二Agent
26
前沿趋势
目标=大语言模型 · 多模态数据 · 强化学习在金融Agent中的最新应用…
前沿趋势目标=大语言模型
27
课程总结与提升
目标=知识体系回顾 · 技能自评 · 进阶学习路径与社区资源推荐
课程总结提升
28
实战工作坊
目标=从零构建一个简易金融数据分析A…
实战工作坊目标=从零构建一…
29
面试与职业发展
目标=金融数据分析Agent相关岗位… · 常见面试题与作品集准备
面试职业发展
30
课程结业项目
目标=自选金融场景 · 设计并实现一个完整的Agent解决方… · 提交报告与代码
课程结业项目目标=自选金融场…