《量化交易 Python 入门：从咖啡馆到华尔街》是一门系统化的量化数据分析图文专栏课程。全课程包含 52 节精选图文课时，涵盖 Python 基础、文件与数据库操作、金融数据采集与清洗、Pandas 高级数据聚合及经典金融数据案例实战。适合对量化分析与金融数据建模感兴趣的开发者与数据分析师深入学习。
课程大纲
共 52 节，按建议顺序学习。
- 01量化分析基本概念：从咖啡馆到华尔街约 8 分钟 · 量化分析基本概念：从咖啡馆到华尔街 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 欢迎来到《量化交易 Python 入门：从咖啡馆到华尔街》。本节先把地基打牢：什么是数据分析、什么是量
- 02量化交易员学习路线：从零基础到策略开发约 8 分钟 · 量化交易员学习路线：从零基础到策略开发 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 成为一名能独立开发策略的量化交易员，需要按什么顺序补齐哪些能力？本节给出一张从零基础到策略开发的完
- 03量化策略生命周期：数据分析的五大流程约 12 分钟 · 量化策略生命周期：数据分析的五大流程 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 一个量化策略从想法到落地，中间要经历哪些环节？本节把完整生命周期拆解为数据分析的五大流程——问题定义
- 04量化数据类型：数值型与类别型数据约 8 分钟 · 量化数据类型：数值型与类别型数据 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 量化分析的一切结论都建立在数据之上，而数据的第一课是分清类型。本节讲数值型与类别型这两大数据类型的区别：
- 05量化沙盒搭建(1)：Python与Anaconda安装约 15 分钟 · 量化沙盒搭建（一）：用 Miniconda 搭建独立的 Python 环境 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 「量化沙盒」是量化分析师的私人实验室：一套完全隔离的运行环境，
- 06量化沙盒搭建(2)：Jupyter Notebook与库配置约 12 分钟 · 量化沙盒搭建(2)：Jupyter Notebook与库配置 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 上一节我们把独立的 Python 环境搭了起来，这一节让沙盒真正可用：安装
- 07本地多源数据：量化历史回测的基石约 10 分钟 · 本地多源数据：量化历史回测的基石 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 在量化交易中，历史回测数据往往以多种异构本地文件（TXT、CSV、JSON、Excel）和关系数据库形式
- 08TXT数据流操作：处理金融交易日志约 12 分钟 · TXT数据流操作：处理金融交易日志 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 在量化交易中，历史回测数据往往以多种异构本地文件（TXT、CSV、JSON、Excel）和关系数据库形
- 09JSON数据流操作：解析股票行情API响应约 8 分钟 · JSON数据流操作：解析股票行情API响应 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 在量化交易中，历史回测数据往往以多种异构本地文件（TXT、CSV、JSON、Excel）和关系
- 10CSV行情文件操作：读取与存储历史K线约 12 分钟 · CSV行情文件操作：读取与存储历史K线 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 在量化交易中，历史回测数据往往以多种异构本地文件（TXT、CSV、JSON、Excel）和关系数据
- 11Excel报表操作：清洗财报与财务指标约 10 分钟 · Excel报表操作：清洗财报与财务指标 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 在量化交易中，历史回测数据往往以多种异构本地文件（TXT、CSV、JSON、Excel）和关系数据
- 12量化数据库：SQL常用查询语法约 10 分钟 · 量化数据库：SQL常用查询语法 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 在量化交易中，历史回测数据往往以多种异构本地文件（TXT、CSV、JSON、Excel）和关系数据库形式存
- 13量化数据库：Python连接与写入约 8 分钟 · 量化数据库：Python连接与写入 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 在量化交易中，历史回测数据往往以多种异构本地文件（TXT、CSV、JSON、Excel）和关系数据库形
- 14量化多表连接：关联股票信息与行情约 8 分钟 · 量化多表连接：关联股票信息与行情 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 在量化交易中，历史回测数据往往以多种异构本地文件（TXT、CSV、JSON、Excel）和关系数据库形式
- 15实战：小象咖啡店营业数据与个股财务指标的多源数据分析约 12 分钟 · 实战：欧洲职业足球比赛数据的多源数据分析 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 在量化交易中，历史回测数据往往以多种异构本地文件（TXT、CSV、JSON、Excel）和关系数
- 16量化数据采集：爬虫工作原理与合规约 8 分钟 · 量化数据采集：爬虫工作原理与合规 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 本章我们将探寻如何使用 Scrapy 框架进行网络数据采集。作为量化分析师，你将编写爬虫从财经网站爬取最
- 17量化爬虫核心：URL管理与去重策略约 12 分钟 · 量化爬虫核心：URL管理与去重策略 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 本章我们将探寻如何使用 Scrapy 框架进行网络数据采集。作为量化分析师，你将编写爬虫从财经网站爬取
- 18量化网页下载：防反爬与请求头伪装约 10 分钟 · 量化网页下载：防反爬与请求头伪装 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 本节我们将学习如何使用 Python 与 Scrapy 进行网络数据采集，掌握静态网页下载、请求头伪装、
- 19网页解析(1)：使用XPath定位财经新闻约 10 分钟 · 网页解析(1)：使用XPath定位财经新闻 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 本章我们将探寻如何使用 Scrapy 框架进行网络数据采集。作为量化分析师，你将编写爬虫从财经
- 20网页解析(2)：使用CSS选择器与ItemLoader约 10 分钟 · 网页解析(2)：使用CSS选择器与ItemLoader 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 本章我们将探寻如何使用 Scrapy 框架进行网络数据采集。作为量化分析师，你将编
- 21Scrapy框架：构建工业级量化爬虫约 10 分钟 · Scrapy框架：构建工业级量化爬虫 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 本节我们将学习 Scrapy 爬虫框架的核心概念与基础用法，理解其组件化架构，完成第一个爬虫项目的创
- 22Scrapy实战(1)：新建项目与数据模型定义约 10 分钟 · Scrapy实战(1)：新建项目与数据模型定义 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 本章我们将探寻如何使用 Scrapy 框架进行网络数据采集。作为量化分析师，你将编写爬虫从
- 23Scrapy实战(2)：编写财经爬虫逻辑约 12 分钟 · Scrapy实战(2)：编写财经爬虫逻辑 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 本节我们将深入 Scrapy 的核心工作流程，掌握 Spider 编写、选择器提取、Item P
- 24Scrapy实战(3)：启用数据管道清洗行情约 10 分钟 · Scrapy实战(3)：启用数据管道清洗行情 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 本章我们将探寻如何使用 Scrapy 框架进行网络数据采集。作为量化分析师，你将编写爬虫从财
- 25Scrapy实战(4)：防反爬中间件配置约 10 分钟 · Scrapy实战(4)：防反爬中间件配置 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 本章我们将探寻如何使用 Scrapy 框架进行网络数据采集。作为量化分析师，你将编写爬虫从财经网
- 26实战：构建每日热门个股行情自动采集系统约 10 分钟 · 实战：构建全国城市空气质量自动采集系统 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 本节我们将使用 Scrapy 框架进行网络数据采集，以全国城市空气质量实时数据为例，编写爬虫从中国
- 27NumPy与SciPy：加速量化矩阵计算约 8 分钟 · NumPy与SciPy：加速量化矩阵计算 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 欢迎进入量化矩阵计算的世界！NumPy 是所有 Python 金融库的底层基石。本章你将掌握 n
- 28NumPy数组：构建股票价格矩阵约 8 分钟 · NumPy数组：构建股票价格矩阵 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 欢迎进入量化矩阵计算的世界！NumPy 是所有 Python 金融库的底层基石。本章你将掌握 ndarr
- 29数组切片：提取特定股票与交易日数据约 8 分钟 · 数组切片：提取特定股票与交易日数据 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 欢迎进入量化矩阵计算的世界！NumPy 是所有 Python 金融库的底层基石。本章你将掌握 ndar
- 30NumPy常用方法：计算均值与波动率约 8 分钟 · NumPy常用方法：计算均值与波动率 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 欢迎进入量化矩阵计算的世界！NumPy 是所有 Python 金融库的底层基石。本章你将掌握 nda
- 31向量化计算：摆脱缓慢的For循环约 8 分钟 · 向量化计算：摆脱缓慢的For循环 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 欢迎进入量化矩阵计算的世界！NumPy 是所有 Python 金融库的底层基石。本章你将掌握 ndarr
- 32通用函数ufunc：计算对数收益率与累计收益约 10 分钟 · 通用函数ufunc：计算对数收益率与累计收益 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 欢迎进入量化矩阵计算的世界！NumPy 是所有 Python 金融库的底层基石。本章你将掌握
- 33实战：股票组合资产收益率与协方差矩阵计算约 15 分钟 · NumPy 综合实战：股票收益率序列的协方差矩阵与组合风险 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 本节是第 4 章 NumPy 的压轴综合实战。原始课程在这里使用的是一份「20
- 34Pandas Series：管理单只股票收盘价约 8 分钟 · Pandas Series：管理单只股票收盘价 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 Pandas 是量化交易员最核心的武器。本章你将通过 Series 和 DataFrame
- 35Pandas DataFrame：构建多只股票行情面板约 8 分钟 · Pandas DataFrame：构建多只股票行情面板 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 Pandas 是量化交易员最核心的武器。本章你将通过 Series 和 DataF
- 36Pandas Index：时间序列索引与对齐约 8 分钟 · Pandas Index：时间序列索引与对齐 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 Pandas 是量化交易员最核心的武器。本章你将通过 Series 和 DataFrame
- 37DataFrame索引操作：loc与iloc定位行情约 8 分钟 · DataFrame索引操作：loc与iloc定位行情 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 Pandas 是量化交易员最核心的武器。本章你将通过 Series 和 DataFr
- 38索引总结：量化多字段筛选与定位约 8 分钟 · 索引总结：量化多字段筛选与定位 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 Pandas 是量化交易员最核心的武器。本章你将通过 Series 和 DataFrame 深度处理时间序
- 39运算与对齐：合并不同交易日的数据约 8 分钟 · 运算与对齐：合并不同交易日的数据 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 Pandas 是量化交易员最核心的武器。本章你将通过 Series 和 DataFrame 深度处理时间
- 40Pandas map：对股票代码与状态做映射约 8 分钟 · Pandas map：对股票代码与状态做映射 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 Pandas 是量化交易员最核心的武器。本章你将通过 Series 和 DataFrame
- 41Pandas apply：滚动计算技术指标约 15 分钟 · Pandas 函数应用进阶：apply 轴向计算与全表映射（原 applymap） 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 上一节我们用 Series.map 处理了单列的值映射
- 42排序操作：按市盈率与收益率对股票排名约 10 分钟 · 排序操作：按市盈率与收益率对股票排名 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 Pandas 是量化交易员最核心的武器。本章你将通过 Series 和 DataFrame 深度处理
- 43数据清洗：填充与剔除停牌股票缺失值约 10 分钟 · 数据清洗：填充与剔除停牌股票缺失值 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 Pandas 是量化交易员最核心的武器。本章你将通过 Series 和 DataFrame 深度处理时
- 44数据清洗：剔除重复报价与异常交易数据约 8 分钟 · 数据清洗：剔除重复报价与异常交易数据 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 Pandas 是量化交易员最核心的武器。本章你将通过 Series 和 DataFrame 深度处理
- 45常用统计：量化最大回撤与分位数风险评估约 10 分钟 · 常用统计：量化最大回撤与分位数风险评估 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 Pandas 是量化交易员最核心的武器。本章你将通过 Series 和 DataFrame 深度处
- 46极值定位：寻找历史最高价与最低价的发生日约 8 分钟 · 极值定位：寻找历史最高价与最低价的发生日 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 Pandas 是量化交易员最核心的武器。本章你将通过 Series 和 DataFrame 深度
- 47风险与累计收益：计算年化波动率与累计回报约 10 分钟 · 风险与累计收益：计算年化波动率与累计回报 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 Pandas 是量化交易员最核心的武器。本章你将通过 Series 和 DataFrame 深度
- 48实战：小象咖啡店营业数据与热门个股时间序列清洗分析约 12 分钟 · 实战：全球食品营养数据清洗分析 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 Pandas 是量化交易员最核心的武器。本章你将通过 Series 和 DataFrame 深度处理时间序
- 49Series索引操作：按位置与标签访问行情数据约 15 分钟 · Pandas Series 索引操作：按位置与标签灵活访问行情数据 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 在量化交易系统的构建过程中，金融时间序列与标的资产报价通常以 Pand
- 50文件读写操作：CSV行情数据导入导出约 15 分钟 · Pandas 文件读写操作：高效导入与导出金融 CSV 数据 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 在量化交易研究与金融数据挖掘项目中，大部分数据资产均以 CSV、TXT 或
- 51数据清洗：替换异常报价数据约 15 分钟 · Pandas 数据清洗进阶：检测与替换异常交易报价 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 在量化金融实盘数据传输与历史数据清洗过程中，由于交易所系统异常、通信丢包或数据源厂商的
- 52常用统计：sum/mean/median/count聚合指标约 15 分钟 · Pandas 常用统计分析：sum、mean、median、count 核心聚合指标 小象实战讲义 · 量化交易Python入门：从咖啡馆到华尔街 在量化投资与多因子选股模型中，对资产池各类财务指标、
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