python写比特币双均线策略

1. python如何入门

Python上手很容易, 有其他语言编程经验的人可以在2周内学会Python最基本的内容，没基础的速度可能会慢点，那么学习Python都需要学习哪些内容呢？以下是老男孩教育Python全栈开发课程大纲：

一、 Python开发基础

核心能力：

1. 掌握计算机硬件&操作系统原理；

2. 掌握Python基础编程语法；

3. 掌握数据类型、字符编码、文件操作；

4. 掌握函数、装饰器、迭代器、内置方法。

二、 Python高级编程&数据库开发

核心能力：

1. 面向对象开发；

2. Socket网络编程；

3. Mysql数据库开发；

4. 线程、进程、队列、IO多路模型。

• 前端开发

核心能力：

1. Html、CSS、javaScript开发；

2. Jqueryootstrap开发；

3. 前端框架VUE开发。

四、WEB框架开发

核心能力：

1. Django框架基础；

2. Django框架进阶；

3. BBS+Blog实战项目开发；

4. 缓存和队列中间件；

5. Flask框架学习；

6. Tornado框架学习；

7. Restful API。

五、 爬虫开发

核心能力：

1. 掌握爬虫的工作原理和设计思想；

2. 掌握反爬虫机制；

3. 掌握分布式集群爬虫应用。

六、全栈项目实践

核心能力：

1. 企业应用工具学习；

2. CRM客户关系管理系统开发；

3. 路飞学城在线教育平台开发。

七、数据分析

核心能力：

1. 金融知识于Python相关模块学习；

2. 金融量化分析方法；

3. 量化策略平台的开发；

4. 常见金融分析策略如“双均线”、“周规则交易”、“羊驼策略”、“Dual Thrust交易策略”；

5. Numpy/Pandas/Scipy数据分析模块。

八、人工智能

核心能力：

1. 机器学习 爬取大量历史电影数据；

2. 图像识别脉络；

3. 无人机开发、无人驾驶。

九、自动化运维&开发

核心能力：

1. CMDB资产管理系统开发；

2. IT审计+主机管理系统开发

3. 分布式主机监控系统开发。

十、高并发语言Go开发

核心能力：

1. GO语言基础；

2. 数据类型与文件IO操作；

3. 函数和面向对象；

• 4. 并发编程。

2. Python数字货币量化交易进阶课程大家学的怎么样了

1.数字货币面临两方面的风险。第一是技术层面,数字货币依赖于区块链技术和一个系统,这就会使其遭受安全冲击,比如计算机系统的黑客攻击,我们在这个过程中看到过很多实际问题。
2.数字货币的另一个风险是信用风险问题。因为数字货币交易存在中间商,这些中间商不同于现实中的组织。现实中的组织是看得见、摸得着的,但数字货币的中间商是在网络上的,风险更大。
3.数字货币具有匿名性、快捷性和不可撤销性,加上比特币等数字货币在世界范围内具有高流通性,因此很多不法分子将数字货币作为新型洗钱渠道。而且,通过数字货币洗钱有很多种不同的实现方式,总体而言,新型洗钱方式被发现、查处的几率比以往更低,很多国家还没有有效地打击数字货币洗钱的手段和技术。这些因素导致不法分子更青睐这种洗钱方式。
投资有风险从业需谨慎

3. python主要用来干什么

Python为我们提供了非常完善的基础代码库，覆盖了网络、文件、GUI、数据库、文本等大量内容，被形象地称作“内置电池(Batteries included)”。用Python开发，许多功能不必从零编写，直接使用现成的即可。除了内置的库外，Python还有大量的第三方库，也就是别人开发的，供你直接使用的东西。当然，如果你开发的代码通过很好的封装，也可以作为第三方库给别人使用。许多大型网站就是用Python开发的，例如YouTube、Instagram，还有国内的豆瓣。很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至NASA(美国航空航天局)都大量地使用Python。
当然python还可以做很多事情，这里小哥觉得还是你们自己去探索一下的好

4. Python适合开发什么_python适合开发什么程序

Python是一个非常好用的编程语言，开发的速度非常快，而且语法简单，通俗易懂，很容易上手，很适合初学者学习，对于Python的了解，很多人只知道Python与人工智能关系密切，却不知道Python的其他用途，其实学好Python还可以做很多事情，以下是具体的介绍：

1.WEB开发

Python拥有很多免费数据函数库、免费web网页模板系统、以及与web服务器进行交互的库，可以实现web开发，搭建web框架，目前比较有名气的Pythonweb框架为Django。从事该领域应从数据、组件、安全等多领域进行学习，从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。

2.网络编程

网络编程是Python学习的另一方向，网络编程在生活和开发中无处不在，哪轿饥橘里有通讯就有网络，它可以称为是一切开发的“基石”。对于所有编程开发人员必须要知其然并知其所以然，所以网络部分将从协议、封包、解包等底层进行深入剖析。

3.爬虫开发

在爬虫领域，Python几乎是霸主地位，将网络一切数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。从事该领域应学习爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等，并针对Scrapy框架源码进行深入剖析，从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。

4.云计算开发

Python是从事云计算工作需要掌握的一门编程语言，目前很火的云计算框架OpenStack就是由Python开发的，如果想要深入学习并进行二次开发肢举，就需要具备Python的技能。

5.人工智能

MASA和Google早期大量使用Python，为Python积累了丰富的科学运算库，当AI时代来临后，Python从众多编程语言中脱颖而出，各种人工智能算法都基于Python编写，尤其PyTorch之后，Python作为AI时代头牌语言的位置基本确定。

6.自动化运维

Python是一门综合性的语言，能满足绝大部分自动化运维需求，前端和后端都可以做，从事该领域，应从设计层面、框架选择、灵活性、扩展性、故障处理、以及如何优化等层面进行学习。

7.金融分析

金融分析包含金融知识和Python相关模块的学习，学习内容囊括NumpyPandasScipy数据分析模块等，以及常见金融分析策略如“双均线”、“周规则交易”、“羊驼策略”、“DualThrust交易策略”等。

8.科学运算

Python是一门很适合做科学计算的编程语言，97年开始，NASA就大量使用Python进行各种复杂的科学运算，随着NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthoughtlibrarys等众多程序库的开发，使得Python越来越适合闭团做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。

9.游戏开发

在网络游戏开发中，Python也有很多应用，相比于LuaorC，Python比Lua有更高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑，Python非常适合编写1万行以上的项目，而且能够很好的把网游项目的规模控制在10万行代码以内。

10.桌面软件

Python在图形界面开发上很强大，可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件！

5. 小白学python怎么快速入门多久能完成一个项目

众所周知，Python是一门简单易学的编程语言，很多零基础的人员均可轻松入门，但是想要樱档精通，还是需要下一番苦功的。

Python学习这件事，想要做好，一方面靠自己，认真努力去学习，另一方面靠老师，好的老师掌握好的学习方法，让学习更轻松，知识更深入，能够轻松掌握高深技能！

老男孩教育是Python培训领域的专家，2012年就开展了Python培训，是行业较早的Python培训机构，积累了大量的Python培训教学经验，并能全局把控企业用人指标，科学的制定了Python教学课程体系，5+5双班模式，满足5-8年职业生涯需求，让学员轻松拿下高薪职位！

以下是老男孩教育Python课程内容：

阶段一：Python开发基础

Python开发基础课程内容包括：计算机硬件、操作系统原理、安装linux操作系统、linux操作系统维护常用命令、Python语言介绍、环境安装、基本语法、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符编码、文件处理、数据类型、用户认证、三级菜单程序、购物车程序开发、函数、内置方法、递归、迭代器、装饰器、内置方法、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习，b加密 e正则logging日志模块等，软件开发规范学习，计算器程序、ATM程序开发等。

阶段二：Python高级级编编程&数据库开发

Python高级级编编程&数据库开发课程内容包括：面向对象介绍、特性、成员变量、方法、封装、继承、多态、类的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象类、静态方法、类方法、属性方法、如何在程序中使用面向对象思想写程序、选课程序开发、TCP/IP协议介绍、Socket网络套接字模块学习、简单远程命令执行客户端开发、CS架构FTP服务器开发、线程、进程、队列、IO多路模型、数据库类型、特性介绍，表字段类型、表结构构建语句、常用增删改查语句、索引、存储过程、视图、触发器、事务、分组、聚合、分页、连接池、基于数据库的学员管理系统开发等。

阶段三：前端开发

前端开发课程内容包括：HTMLCSSJS学习、DOM操作、JSONP、原生Ajax异步加载、购物商城开发、Jquery、动画效果、事件、定时期、轮播图、跑嫌漏马灯、HTML5CSS3语法学习、bootstrap、抽屉新热榜开发、流行前端框架介绍、Vue架构剖析、mvvm开发思想、Vue数据绑定与计算属性、条件渲染类与样式绑定、表单控件绑定、事件绑定webpack使用、vue-router使用、vuex单向数据流与应用结构、vuex actions与mutations热重载、vue单页面项目实战开发等。

阶段四：WEB框架开发

WEB框架开发课程内容包括：Web框架原理剖析、Web请求生命周期、自行开发简单的Web框架、MTVMVC框架介绍、Django框架使用、路由系统、模板引擎、FBVCBV视图、Models ORM、FORM、表单验证、Django session & cookie、CSRF验证、XSS、中间件、分页、自定义tags、Django Admin、cache系统、信号、message、自定义用户认证、Memcached、redis缓存学习、RabbitMQ队列学习、Celery分布式任务队列学习、Flask框架、Tornado框架、Restful API、BBS+Blog实战项目开发等。

阶段五：爬虫开发

爬虫开发课程内容包括：Requests模块、BeautifulSoup，Selenium模块、PhantomJS模块学习、基于requests实现登陆：抽屉、github、知乎、博客园、爬取拉钩职位信息、开发Web版微信、高性能IO性能相关模块：asyncio、aiohttp、grequests、Twisted、自定义开发一个异步非阻塞模块、验证码图像识别、Scrapy框架以及源码剖析、框架组件介绍（engine、spider、downloader、脊者乱scheler、pipeline）、分布式爬虫实战等。

阶段六：全栈项目实战

全栈项目实战课程内容包括：互联网企业专业开发流程讲解、git、github协作开发工具讲解、任务管理系统讲解、接口单元测试、敏捷开发与持续集成介绍、django + uwsgi + nginx生产环境部署学习、接口文档编写示例、互联网企业大型项目架构图深度讲解、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。

阶段七：数据分析

数据分析课程内容包括：金融、股票知识入门股票基本概念、常见投资工具介绍、市基本交易规则、A股构成等，K线、平均线、KDJ、MACD等各项技术指标分析，股市操作模拟盘演示量化策略的开发流程，金融量化与Python，numpy、pandas、matplotlib模块常用功能学习在线量化投资平台：优矿、聚宽、米筐等介绍和使用、常见量化策略学习，如双均线策略、因子选股策略、因子选股策略、小市值策略、海龟交易法则、均值回归、策略、动量策略、反转策略、羊驼交易法则、PEG策略等、开发一个简单的量化策略平台，实现选股、择时、仓位管理、止盈止损、回测结果展示等功能。

阶段八：人工智能

人工智能课程内容包括：机器学习要素、常见流派、自然语言识别、分析原理词向量模型word2vec、剖析分类、聚类、决策树、随机森林、回归以及神经网络、测试集以及评价标准Python机器学习常用库scikit-learn、数据预处理、Tensorflow学习、基于Tensorflow的CNN与RNN模型、Caffe两种常用数据源制作、OpenCV库详解、人脸识别技术、车牌自动提取和遮蔽、无人机开发、Keras深度学习、贝叶斯模型、无人驾驶模拟器使用和开发、特斯拉远程控制API和自动化驾驶开发等。

阶段九：自动化运维&开发

自动化运维&开发课程内容包括：设计符合企业实际需求的CMDB资产管理系统，如安全API接口开发与使用，开发支持windows和linux平台的客户端，对其它系统开放灵活的api设计与开发IT资产的上线、下线、变更流程等业务流程。IT审计+主机管理系统开发，真实企业系统的用户行为、管理权限、批量文件操作、用户登录报表等。分布式主机监控系统开发，监控多个服务，多种设备，报警机制，基于http+restful架构开发，实现水平扩展，可轻松实现分布式监控等功能。

阶段十：高并发语言GO开发

高并发语言GO开发课程内容包括：Golang的发展介绍、开发环境搭建、golang和其他语言对比、字符串详解、条件判断、循环、使用数组和map数据类型、go程序编译和Makefile、gofmt工具、godoc文档生成工具详解、斐波那契数列、数据和切片、make&new、字符串、go程序调试、slice&map、map排序、常用标准库使用、文件增删改查操作、函数和面向对象详解、并发、并行与goroute、channel详解goroute同步、channel、超时与定时器reover捕获异常、Go高并发模型、Lazy生成器、并发数控制、高并发web服务器的开发等。

6. 自学3年Python的我成了数据分析师，总结成一张思维导图

大家好，我是一名普通毕业生，现就职于某互联网公司。之前很多同学问我“ 为什么自学3年Python，最后却成为了数据分析师 ？”

首先肯定是数据分析师的前景和薪资条件，打动了我

下面是我的学习之路，附带一些必备学习的资料，可以 免费领取 ，相信感兴趣的你看完也可以找到自己的方向。

众所周知：Python是当今最火的编程语言之一，各大招聘网站上都会要求求职者会这门语言，并且它很容易上手，业务面宽泛，像Web网页工程师、网络爬虫工程师、自动化运维、自动化测试、 游戏 开发、数据分析、AI等等。

我们首先明确一个大的方向，知道自己以后要做什么。因为我是统计学专业，所以我会选择从事数据分析行业，那么 用Python做数据分析成了一个最佳选择 。

要想使用Python做数据分析，首先就应该知道“ 数据分析的流程是怎样的？ ”

我这次特地总结了一张 思维导图 给大家，点击放大看更清楚哦。

（点击查看高清大图）

基于此，我这里将我以前学习过程中用过的电子书（技能类、统计类、业务类），还有相关视频免费分享给大家，省去了你们挑选视频的时间，也希望能够对你们的学习有所帮助。

PS：我总结的资料有点多哦，差不多有4G，大家一定要给你的网络云盘空出位置来哦！

如果遇到一些环境配置，还有一些错误异常等bug，资料就显得不太够用，这时就需要找到老师，给我们特别讲解。

或者是想 快速学习 数据分析领域知识，不妨先找一找 直播课 看看， 了解当下最贴合实际的学习思路，确定自己的方向。

Day1 20:00&量化交易入门：

用Python做股票指标分析和买卖时机选择

场景工具：Python工具分解RSI指标流程处理: 业务场景分析建模和可视化学习成果：使用RSI指标模型做买卖点搜索、交易回溯实战案例：分析A股数据模型，制定投资策略

Day2 20:00&职场晋升必备：

制作酷炫报表，4步带你学习数据可视化

场景工具：用Tableau学习如何管理数据流程处理: 利用业务拆解找到数据指标、进行数据可视化学习成果：高效的对数据驱动型业务作出精准决策实战案例：利用可视化工具构建 旅游 客流量趋势地图

Day3 20:00&量化交易进阶：

0基础用Python搭建量化分析平台

场景工具：利用pandas工具分解KDJ指标构成流程处理: 交易数据爬取，业务场景分析建模和可视化分析结果：用KDJ指标模型对比特币行情买卖点搜索&交易回溯实战项目：掌握根据数据指数和分析工具寻找虚拟货币买卖原理

他们 每周都会定期分享 一些 干货 供大家学习参考，对学习很有帮助。

（深度学习DeepLearning.ai实验室认证）

（微软/甲骨文/Cloudera等公司颁发的数据分析证书）

4步学会数据可视化，办公效率提高三倍

（更多精彩内容 等你解锁）

7. Python学习，有哪些方向可以选择

Python的就业方向有很多，但是只有选择适合自己的才能支撑自己走得更远。

1、常规软件开发

Python支持函数式编程和OOP面向对象编程，能够承担任何种类软件的开发工作，因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。

2、爬虫

顾名思义，就是用Python收集和爬取互联网的信息，也是很多小伙伴们学习Python的第一驱动力，总觉得Python就是天然为爬虫而生，简单快速，可能靠人力一周才能完成的工作，你泡着咖啡、跑10分钟爬虫即可，真的非常有成就感。无论营销、运营还是产品经理，高效获取有效数据已成为职场必备技能。

3、Python数据分析

如今公司的产品都建立在对用户的分析之上，也就是所有的商业公司都需要这样一个角色，学会了爬虫，便有了数据来源，运用这些数据以及相应的爬虫库和excel表格，就可以进行简单的数据分析。

4、Python Web网站工程师

Web一直都是不可忽视的存在，利用Python的框架做一些页面精美的网站，Python有很多优秀的Web开发框架，如Flask、Django、Bootstar 等，可以帮助你快速搭建一个网站。

5、人工智能

Python是人工智能时代的头牌语言，不管是机器学习（Machine Learning）还是深度学习（Deep Learning），最常用的工具和框架都需要用Python调用，Python是人工智能工程师的必备技能之一。

6、自动化运维工程师

运维是必须而且一定要掌握Python语言，使用Python可以自动化批量管理服务器，起到1个人顶10个人的效果。它在系统管理、文档管理方面都有很强大的功能。

7、Python自动化测试工程师

Python语言对测试的帮助是非常大的，自动化测试中Python语言的用途很广，Python提供了很多自动化测试的框架，如Selenium、Pytest等，避免了大量的重复工作，Python自动化测试也变得越来越流行。

8、游戏开发

游戏服务器领域，主要负责网络游戏的服务器功能开发、性能优化等工作。

Python没有非常强势的问题，但是它简单的语言结构应用非常广泛，无论上述你选择哪个方向，都是不会错的。

8. 请问python主要应用领域是什么,哪方面用的多了.

python主要应用领域：

1、云计算：

PYTHON语言算是云计算最火的语言，典型应用OpenStack。

2、WEB前端开发

python相比php uby的模块化设计，非常便于功能扩展；多年来形成了大量优秀的web开发框架，并且在不断迭代；如目前优秀的全栈的django、框架flask，都继承了python简单、明确的风格，开发效率高、易维护，与自动化运维结合性好陵手。

python已经成为自动化运维平台领域的事实标准；众多大型网站均为Python开发，Youtube, Dropbox, 豆瓣。

3、人工智能应用

基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python的支持，目前世界优秀的人工智能学习框架如Google的TransorFlow 、FaceBook的PyTorch以及开源社区的神经网络库Karas等是用python实现的。

甚至微软的CNTK（认知工具包）也完全含汪指支持Python，而且微软的Vscode都已经把Python作为第一级语言进行支持。

4、系统运维工程项目

Python在与操作系统结合以及管理中非常密切，目前所有linux发行版中都带有python，且对于linux中相关的管理功能都有大量的模块可以使用，例如目前主流的自动化配置管理工具：SaltStackAnsible（目前是RedHat的）。

目前在几乎所有互联网公司，自动化运维的标配就是python+Django/flask，另外，在虚拟化管理方面已经是事实标准的openstack就是python实现的，所以Python是所有运维人员的谈配必备技能。

5、金融理财分析

量化交易，金融分析，在金融工程领域，Python语言不但在用，且用的最多，而且重要性逐年提高。原因：作为动态语言的Python，语言结构清晰简单，库丰富，成熟稳定，科学计算和统计分析都很牛逼，生产效率远远高于c,c++,java,尤其擅长策略回测。

5、大数据分析

Python语言相对于其它解释性语言最大的特点是其庞大而活跃的科学计算生态，在数据分析、交互、可视化方面有相当完善和优秀的库（python数据分析栈：Numpy Pandas ScipyMatplotlipIpython）

并且还形成了自己独特的面向科学计算的Python发行版Anaconda，而且这几年一直在快速进化和完善，对传统的数据分析语言如R MATLAB SAS Stata形成了非常强的替代性。