Pandas 概述 Pandas(Python Data Analysis Library)是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具.Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法.它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一. Pandas专用于数据预处理和数据分析的Python第三方库,最适合处理大型结构化表格数据 Pandas是2008年Wes Mc

背景 乾象投资 Metabit Trading 成立于2018年,是一家以人工智能为核心的科技型量化投资公司.核心成员毕业于 Stanford.CMU.清北等高校.目前,管理规模已突破 30 亿元人民币. Metabit 非常重视基础平台的建设,有一支强大的 Research Infrastructure 团队.团队试图打破在单机上进行研发的壁垒,利用云计算进行更高效.安全的工具链研发. 01 量化的研究都在做什么 作为一家成立时间不久的量化投资机构,我们在对基础存储平台进行选型时,会受到这样两

资产管理行业体系庞大,按领域可以大致分为公募.私募.券商.保险.银行.信托六大领域.面对六大领域百万亿级市场,近年来,也出现了不少初创公司针对资产管理的细分领域提供专有解决方案.而星盟全球投资公司就是其中的佼佼者. 星盟全球投资公司(USA International Covenant INC),简称UICI集团,公司总部设立在美国三藩市,于2009年由TYLER ADAMS BRADBERRY和DENIEL SOIBIM共同创建,主要业务涉及地区在欧洲.美洲为主,星盟全球投资公司的投资案例超过

简介: 鹏华沪深300ETF拟任基金经理崔俊杰先生,金融工程专业管理学硕士,5年证券基金从业经验.2008年7月加盟鹏华基金管理有限公司,历任产品规划部产品设计师.量化投资部量化研究员,先后从事产品设计.量化研究工作,2013年3月起至今担任鹏华深证民营ETF基金及其联接基金基金经理,2013年3月起至今兼任鹏华上证民企50ETF基金及其联接基金基金经理. 很高兴今天有这样的机会让我可以跟广深的媒体朋友做一个交流.刚刚两位领导已经聊了美国的宏观经济和整个部门大的发展规划,我就不讲太多了,直接从我

作者:用Python的交易员 (原创文章,转载请注明出处) 最近有越来越多的朋友在知乎或者QQ上问我如何学习入门Python,就目前需求来看,我需要写这么一篇指南. 针对整个vn.py框架的学习,整体上有两条不同的路线: 有经验的Quant学习如何使用Python语言来做策略和交易程序的开发(编程语言是学习重点) 有经验的程序员学习如何将自己的编程知识和经验应用在量化研究和策略开发上(金融量化是学习重点) 我自己本身是金融工程硕士,毕业后也是从Quant入行,所以这篇指南主要针对的是第一条路线,

过拟合现象 一般来说,量化研究员在优化其交易策略参数时难免会面临这样一个问题:优化过后的策略在样本内表现一般来说均会超过其在样本外的表现,即参数过拟合.对于参数优化来说,由于优化时存在噪音,过拟合是不可避免的现象.然而为了追求策略的稳定性,我们应当尽可能地使过拟合风险最小化.     为了检测在一个策略的参数优化过程中的过拟合风险,David H. Bailey等人在2015年发表了一篇名为<THE PROBABILITY OF BACKTEST OVERFITTING>的文章,给出了一种估计

pandas目录 一.简介 Pandas 是一个开源的第三方 Python 库,从 Numpy 和 Matplotlib 的基础上构建而来,享有数据分析"三剑客之一"的盛名(NumPy.Matplotlib.Pandas).Pandas 已经成为 Python 数据分析的必备高级工具,它的目标是成为强大.灵活.可以支持任何编程语言的数据分析工具. Pandas 这个名字来源于面板数据(Panel Data)与数据分析(data analysis)这两个名词的组合.在经济学中,Panel

http://www.shouce.ren/post/d/id/112300    黑客攻防实战入门与提高.pdfhttp://www.shouce.ren/post/d/id/112299    黑客入门新手特训.pdfhttp://www.shouce.ren/post/d/id/112298    黑客与设计-剖析设计之美的秘密(彩印).pdfhttp://www.shouce.ren/post/d/id/112297    鸟哥的LINUX私房菜:服务器架设篇 (第二版).pdfhttp

Pandas是一款开放源码的BSD许可的Python库,为Python编程语言提供了高性能,易于使用的数据结构和数据分析工具.Pandas用于广泛的领域,包括金融,经济,统计,分析等学术和商业领域.在本教程中,我们将学习Python Pandas的各种功能以及如何在实践中使用它们. Python Pandas的官方网站是: http://pandas.pydata.org/ ,打开后如下所示 - Pandas库的介绍 Pandas是一个开放源码的Python库,它使用强大的数据结构提供高性能的数

原文:A Beginner’s Guide to Optimizing Pandas Code for Speed 作者:Sofia Heisler 翻译:无阻我飞扬 摘要:Pandas 是Python Data Analysis Library的简写,它是为了解决数据分析任务而创建的工具,本文介绍了五种由慢到快逐步优化其效率的方法 ,以下是译文 如果你用Python语言做过任何的数据分析,那么可能会用到Pandas,一个由Wes McKinney写的奇妙的分析库.通过赋予Python数据帧以分

原文地址 前言 况下加速Python中的操作运行时.适用于快速数值运算的一个选项是NumPy,它当之无愧地将自己称为使用Python进行科学计算的基本软件包. 当然,很少有人将50微秒(百万分之五十秒)的东西归类为"慢".然而,计算机可能会有所不同.运行50微秒(50微秒)的运行时属于微执行领域,可以松散地定义为运行时间在1微秒和1毫秒之间的运算. 为什么速度很重要?微观性能值得监控的原因是运行时的小差异会随着重复的函数调用而放大:增量50μs的开销,重复超过100万次函数调用,转换为

http://www.matlabsky.com/thread-43937-1-1.html   <量化投资:以MATLAB为工具>连载(3)基础篇-N分钟学会MATLAB(下)     <量化投资:以MATLAB为工具>简介          <量化投资:以MATLAB为工具>是由电子工业出版社(PHEI)下属旗舰级子公司——北京博文视点资讯有限公司出版的<量化投资与对冲基金丛书>之一,丛书主编为丁鹏博士,<量化投资:以MATLAB为工具>由李

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4cf8aad30102uylf.html <量化投资:以MATLAB为工具>连载(1)基础篇-N分钟学会MATLAB(上) <量化投资:以MATLAB为工具>简介 <量化投资:以MATLAB为工具>是由电子工业出版社(PHEI)下属旗舰级子公司——北京博文视点资讯有限公司出版的<量化投资与对冲基金丛书>之一,丛书主编为丁鹏博士,<量化投资:以MATLAB为工具>由李洋(faruto)

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

近年来,金融领域的量化分析越来越受到理论界与实务界的重视,量化分析的技术也取得了较大的进展,成为备受关注的一个热点领域.所谓金融量化,就是将金融分析理论与计算机编程技术相结合,更为有效的利用现代计算技术实现准确的金融资产定价以及交易机会的发现.量化分析目前已经涉及到金融领域的方方面面,包括基础和衍生金融资产定价.风险管理.量化投资等.随着大数据技术的发展,量化分析还逐步与大数据结合在一起,对海量金融数据实现有效和快速的运算与处理. 在量化金融的时代,选用一种合适的编程语言对于金融模型的实现是至关

 注:点击框架名称通往Github talib talib的简称是Technical Analysis Library,主要功能是计算行情数据的技术分析指标 numpy 介绍:一个用python实现的科学计算包.包括:1.一个强大的N维数组对象Array:2.比较成熟的(广播)函数库:3.用于整合C/C++和Fortran代码的工具包:4.实用的线性代数.傅里叶变换和随机数生成函数.numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便. scipy 介绍:SciPy是一款方便.易于使用.专为科学

新年伊始,很荣幸笔者的<教你用 Python 进阶量化交易>专栏在慕课专栏板块上线了,欢迎大家订阅!为了能够提供给大家更轻松的学习过程,笔者在专栏内容之外会陆续推出一些手记来辅助同学们学习本专栏内容,因此同学们无需担心专栏内容在学习上的困难,更多的是明确自己学习的目的即可.当然笔者也欢迎同学们踊跃留言,说出自己想扩展的知识点,笔者会根据同学们的意愿选择性的推出一些内容. 在第一篇<管理概率==理性交易>中笔者结合一个简单的市场模型介绍了为什么在没有概率优势的前提下参与交易会亏钱,其

转自:https://www.geekzone.co.nz/vs2008/4773 Visual Studio 2008 Team Developer和Team Suite版本中提供的许多新功能之一是Code Metrics(CM). 代码度量标准衡量行业标准软件特征.它涵盖了一系列方面,可为开发人员提供有用且可量化的反馈. 显示代码指标非常简单; 只需在解决方案资源管理器中右键单击项目或解决方案,然后选择“计算代码度量标准”.以下是结果: 结果窗口显示五个不同指标中的每一个:循环复杂性,继承深

Python在量化领域的现状 就跟Java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. 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Python实现和提供服务的.国内后来的其他量化平台,例如RiceQuant和JoinQuant,也主推Python环境.可见

原文地址:http://www.csdn.net/article/2015-10-06/2825849 量化派是一家金融大数据公司,为金融机构提供数据服务和技术支持,也通过旗下产品“信用钱包”帮助个人用户展示经济财务等状况,撮合金融机构为用户提供最优质的贷款服务.金融的本质是风险和流动性,但是目前中国对于个人方面的征信行业发展落后于欧美国家,个人消费金融的需求没有得到很好的满足.按照央行最新数据,目前央行征信中心的数据覆盖人口达到8亿人[1],但其中有实际征信记录的只有3亿人左右,有5亿人在征信