说明:本文只是通过自己的已学知识对股票数据进行了一个简单的量化分析,只考虑了收盘情况,真实的量化交易中仅仅考虑收盘情况是不够的,还有很多的复杂因素,而且仅仅三年数据是不足以来指导真实的股票交易的,因此本文只是作为一个简单的python练手项目. 一.分析目的 利用预先设定的策略,通过对股票交易的历史数据进行回测,验证该策略是否能指导股票交易. 二.数据处理 1.数据集描述 数据集来源:https://www.nasdaq.com/symbol/baba/historical 数据集简介:此数据集

上一篇文章基于Python的信用评分卡模型分析(一)已经介绍了信用评分卡模型的数据预处理.探索性数据分析.变量分箱和变量选择等.接下来我们将继续讨论信用评分卡的模型实现和分析,信用评分的方法和自动评分系统. 六.模型分析 证据权重(Weight of Evidence,WOE)转换可以将Logistic回归模型转变为标准评分卡格式.引入WOE转换的目的并不是为了提高模型质量,只是一些变量不应该被纳入模型,这或者是因为它们不能增加模型值,或者是因为与其模型相关系数有关的误差较大,其实建立标准信用评

信用风险计量体系包括主体评级模型和债项评级两部分.主体评级和债项评级均有一系列评级模型组成,其中主体评级模型可用“四张卡”来表示,分别是A卡.B卡.C卡和F卡:债项评级模型通常按照主体的融资用途,分为企业融资模型.现金流融资模型和项目融资模型等. 我们主要讨论主体评级模型的开发过程. 一.项目流程 典型的信用评分模型如图1-1所示.信用风险评级模型的主要开发流程如下: (1) 数据获取,包括获取存量客户及潜在客户的数据.存量客户是指已经在证券公司开展相关融资类业务的客户,包括个人客户和机构客户:

这里有一段python代码,可用于操控ardrone 2.0.实验室曾经借鉴用过,并添加了部分功能.如今复习一下,顺便理理python的相关知识点. #!/usr/bin/env python # A basic drone controller class for the tutorial "Up and flying with the AR.Drone and ROS | Getting Started" # https://github.com/mikehamer/ardrone

python量化分析系列之---5行代码实现1秒内获取一次所有股票的实时分笔数据 最近工作太忙了,有一个星期没有更新文章了,本来这一期打算分享一些对龙虎榜数据的分析结果的,现在还没有把数据内的价值很好的发掘出来,留作下一期分享吧,争取挖掘出一些有实际投资参考的结论. 前两篇文章分别简单介绍了tushare这个财经数据接口包的使用,用起来很简单顺手,一两句代码就可以获取到你想的要的数据,但是有在群里经常看到说获取数据经常挂,延迟很严重等等,其实那是因为使用者没有好好去领悟和了解工具.片面两篇文章已

财经数据接口包tushare的使用(一) Tushare是一款开源免费的金融数据接口包,可以用于获取股票的历史数据.年度季度报表数据.实时分笔数据.历史分笔数据,本文对tushare的用法,已经存在的一些问题做一些介绍. 一:安装tushare 为避免由于依赖包缺失导致安装失败,请先安装anaconda,百度网盘地址: 链接:http://pan.baidu.com/s/1qYDQUGs 密码:6wq8 安装直接一直下一步即可 安装完成之后,anaconda会自动配置环境变量,直接就可以用了,c

tushare: http://tushare.waditu.com/index.html 为什么是Python? 就跟javascript在web领域无可撼动的地位一样,Python也已经在金融量化投资领域占据了重要位置,从各个业务链条都能找到相应的框架实现.我们拿上一篇文章的图再来看看,在量化投资(证券和比特币)开源项目里,全球star数排名前10位里面,有7个是Python实现的.从数据获取到策略回测再到交易,覆盖了整个业务链. 而全球注册用户数最多的商业量化平台Uqer优矿,也同样是基于

转载:All Right 符号执行概述 在学习这个框架之前首先要知道符号执行.符号执行技术使用符号值代替数字值执行程序,得到的变量的值是由输入变 量的符号值和常量组成的表达式.符号执行技术首先由King在1976年提出 ,经过三十多年的发展,现在仍然被广泛研究,它在软件测试和程序验证中发挥着重 要作用.符号执行是一种重要的形式化方法和静态分析技术,它使用数学和逻辑 首先定义一些基本概念.程序的路径(path)是程序的一个语句序列,这个 语句序列包括程序的一些顺序的代码片段,代码片段之间的连接是由

目录 1 准备工作 2 具体实施   1 准备工作 什么是Redis? Redis:一个高性能的key-value数据库.支持数据的持久化,可以将内存中的数据保存在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用:提供string.list.set.zset.hash等数据结构的存储,并支持数据的备份. 本文适合使用的场景:当一个项目中Redis缓存的数据量逐渐增大,Redis缓存的数据占用内存也会越来越大,而且其中有很多很可能是价值不大的数据.由于Redis是一个key-value数据库,所以对其中的数

堡垒机尾声: 代码案例:https://github.com/liyongsan/git_class/tree/master/day31 课堂笔记:file send: 1.选择本地文件 2.远程路径 file recv: 1.远程路径 2./usr/local/luffyeye postTask 1.参数校验 1.1 选中主机, 1.2 发送到远程,判断本地文件是否已上传,远程路径是否已输入 1.3 从远程下载,判断远程路径是否已输入 2.提交任务到URL multitask 3.multit

自打入门量化分析起,就有相当部分的时间在与数据打交道,从数据的获取.清洗到使用,对分析而言既是繁琐的,也是必须的.有大牛曾经说,量化分析有8成的开发时间都在处理数据. 为了节省时间,将更多精力投入到策略的开发,数据的来源和初始的质量就尤为重要. 方便的数据渠道和整洁的数据编排,可以节省大量时间. 这里我们以大A股为例,分享3种获取行情交易数据的方法,推荐程度为由低到高. 一.从行情软件手动搬运 通达信.大智慧.同花顺等行情软件都会将数据储存在本地. 1.一些比较基本的数据(如日线.分钟线等)通常

决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(

从Theano到Lasagne:基于Python的深度学习的框架和库 摘要:最近,深度神经网络以“Deep Dreams”形式在网站中如雨后春笋般出现,或是像谷歌研究原创论文中描述的那样:Inceptionism.在这篇文章中,我们将讨论几个不同的深度学习框架,库以及工具. 深度学习是机器学习和人工智能的一种形式,利用堆积在彼此顶部的神经网络的多个隐藏层来尝试形成对数据更深层次的“理解”. 最近,深度神经网络以“Deep Dreams”形式在网站中如雨后春笋般出现,或是像谷歌研究原创论文中描述的

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互联网时代的社会语言学:基于SNS的文本数据挖掘 python实现 https://github.com/jtyoui/Jtyoui/tree/master/jtyoui/word  这是一个无监督训练文本词库与分词 (转载) java实现 https://gitee.com/tyoui/jsns 这个速度要快一点.逻辑比较清楚些(转载) 更多实现见文章末尾: 实现原理如下:(转载)http://www.matrix67.com/blog/archives/5044 今年上半年,我在人人网实习了

利用R语言打造量化分析平台 具体利用quantmod包实现对股票的量化分析 1.#1.API读取在线行情2.#加载quantmod包3.if(!require(quantmod)){4. install.packages("quantmod")5.}6.#获取股票行情指数7.Quote=function(code){8. index=match(code,universes)9. temp=lapply(universes,get)10. return(temp[[index]])11

原文:(原创)大数据时代:基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结(Microsoft 聚类分析算法) 本篇文章主要是继续上一篇Microsoft决策树分析算法后,采用另外一种分析算法对目标顾客群体的挖掘,同样的利用微软案例数据进行简要总结. 应用场景介绍 通过上一篇中我们采用Microsoft决策树分析算法对已经发生购买行为的订单中的客户属性进行了分析,可以得到几点重要的信息,这里做个总结: 1.对于影响购买自行车行为最重要的因素为:家中是否有小汽车,其次是年龄,再次是地域 2.通过折叠树对于比较

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在上一篇文章<基于Python的数据分析(1):配置安装环境>中的第四个步骤中我们在python的启动步骤中强制要求加载sitecustomize.py文件并设置其默认编码为"utf-8".本篇文章会介绍为什么要增加这个文件以及如何处理python的字符串编码的问题. 字符串变量和unicode值 字符串变量是所有编程语言里面定义多字符的一种变量类型. 在python中我们必须区分清楚字符串变量和unicode值这两个的区别.在其他的语言或者在python3.0以上的版本中