第1篇 Python技術(shù)基礎(chǔ)與財務(wù)數(shù)據(jù)獲取
第1章 Python基礎(chǔ)快速入門
1.1 Python安裝與第一個 Python程序
1.2 Python基礎(chǔ)知識
1.3 Python語句
1.4 函數(shù)與模塊
第2章 通過Tushare數(shù)據(jù)接口快速獲取財務(wù)數(shù)據(jù)
2.1 Tushare基本介紹
2.2 通過 Tushare數(shù)據(jù)接口獲取財務(wù)數(shù)據(jù)
2.3 通過 Tushare數(shù)據(jù)接口獲取股票行情等其他數(shù)據(jù)
第2篇 Python數(shù)據(jù)分析技術(shù)與財務(wù)分析實戰(zhàn)
第3章 財務(wù)數(shù)據(jù)分析利器——Pandas庫
3.1 DataFrame的創(chuàng)建
3.2 文件的讀取和寫入
3.3 數(shù)據(jù)讀取與篩選
3.4 數(shù)據(jù)表拼接
3.5 案例實戰(zhàn):財務(wù)數(shù)據(jù)處理
3.6 案例實戰(zhàn):財務(wù)數(shù)據(jù)獲取進(jìn)階
第4章 財務(wù)可視化基礎(chǔ)——Matplotlib庫
4.1 Matplotlib基本圖形繪制
4.2 Matplotlib可視化小技巧
4.3 案例實戰(zhàn):Matplotlib財務(wù)可視化
第5章 財務(wù)靜態(tài)分析
5.1 盈利能力指標(biāo)
5.2 營運能力指標(biāo)
5.3 償債能力指標(biāo)
5.4 成長能力指標(biāo)
5.5 綜合案例
第6章 財務(wù)趨勢分析
6.1 盈利能力分析
6.2 營運能力分析
6.3 償債能力分析
6.4 成長能力分析
6.5 趨勢分析綜合評分
第7章 財務(wù)同業(yè)比較分析
7.1 盈利能力比較
7.2 營運能力比較
7.3 償債能力比較
7.4 成長能力比較
7.5 同業(yè)分析綜合評分
第8章 現(xiàn)金流量表進(jìn)階分析
8.1 指標(biāo)1:經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額/凈利潤
8.2 指標(biāo)2:銷售商品、提供勞務(wù)收到的現(xiàn)金/營業(yè)收入
8.3 指標(biāo)3:期末現(xiàn)金及現(xiàn)金等價物余額>有息負(fù)債 (應(yīng)付債券+短期
借款+長期借款)
8.4 指標(biāo)4:自由現(xiàn)金流
8.5 指標(biāo)5:現(xiàn)金流畫像
8.6 行業(yè)橫向?qū)Ρ?
第9章 杜邦分析
9.1 杜邦分析法介紹
9.2 利用杜邦分析法進(jìn)行公司基本面分析
9.3 杜邦分析法反映的三種業(yè)績驅(qū)動模式
第10章 批量篩選優(yōu)質(zhì)上市公司
10.1 指標(biāo)體系
10.2 標(biāo)準(zhǔn)維度
10.3 案例實戰(zhàn)
第3篇 機器學(xué)習(xí)技術(shù)與財務(wù)分析實戰(zhàn)
第11章 線性回歸模型+財務(wù)會計案例實戰(zhàn)
11.1 一元線性回歸模型
11.2 線性回歸模型評估
11.3 多元線性回歸模型
第12章 決策樹模型+財務(wù)舞弊模型構(gòu)建
12.1 決策樹模型的基本原理
12.2 案例實戰(zhàn):財務(wù)舞弊預(yù)測模型
12.3 模型的參數(shù)調(diào)優(yōu)
第13章 集成學(xué)習(xí)模型+財務(wù)舞弊預(yù)測
13.1 隨機森林模型的基本原理和代碼實現(xiàn)
13.2 GBDT 算法原理
13.3 XGBoost算法原理
13.4 案例實戰(zhàn):基于集成學(xué)習(xí)模型的財務(wù)舞弊模型