怎样看待和应用我们互联网金融中的数据? 怎样进行数据分析? 互联网金融数据分析的三个层面: (1)指标层面 建立指标体系,观察指标涨跌的情况 (2)行业框架 不同的行业对于各个指标的权重不同 复投率 留存率 转化率 金融 金融的本质:在不确定条件下,跨时间.跨空间的价值交换 收益:体现在跨时间.跨空间的价值中: 风险:体现在不确定的条件中: 流动性:体现在价值交换的过程中:

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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

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一.Python语言的主要特征 1.开源性 Python和大多数的支撑库和工具都是开源的,通常可以非常灵活的使用而且有开放的协议. 2.解释性 也可以使用Cpython完成将解释性语言转化为实施可执行的Python二进制代码的应用 3.多框架 Python语言支持不同的编程与实现框架,例如面向对象.和必要的函数型或过程化编程. 4.多目的 Python可以用于快速的.交互式的代码开发以及建构大型应用系统,它也可以用于底层系统操作以及高级分析的任务. 二.Python的科学计算库 NumPy: 提

学习python处理金融数据,建议学习<Python金融实战>,比较实用,只不过Yahoo财经的API改了,书里的方法不再有效要改一改,还有就是会有一些代码缩进小问题,总体上对金融分析很实用. <Python金融实战>通过12章内容介绍了Python在金融领域的应用,从Python的安装.基础语法,再到一系列简单的编程示例,本书循序渐进地引导读者学习Python.同时,本书还结合Python的各个模块以及金融领域中的期权价格.金融图形绘制.时间序列.期权定价模型.期权定价等内容,深

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Jupyter Notebook(此前被称为 IPython notebook)是一个交互式笔记本,支持运行 40 多种编程语言.在本文中,我们将介绍 Jupyter notebook 的主要特性,以及为什么对于希望编写漂亮的交互式文档的人来说是一个强大工具. 在开始使用 notebook 之前,我们先需要安装该库.你可以在Jupyter 官网上找到完整的步骤. 译者注:其实只要pip install jupyter就可以了 jupyter notebook 运行上面的命令之后,你将看到类似下面

BackTest框架库: PyAlgoTrade ZipLine 金融数据分析库: pandas

Python股票数据分析 最近在学习基于python的股票数据分析,其中主要用到了tushare和seaborn.tushare是一款财经类数据接口包,国内的股票数据还是比较全的 官网地址:http://tushare.waditu.com/index.html#id5.seaborn则是一款绘图库,通过seaborn可以轻松地画出简洁漂亮的图表,而且库本身具有一定的统计功能. 导入的模块: import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sn

1. tushare 库 tushare 的官网请见:TuShare -财经数据接口包,是国人自己开发的 Python 爬数据工具(所谓的爬,自然就是在线连网获取数据),囊括股票.期货.宏观经济.电影票房等数据. 安装pip install tushare tushare 功能概览: 2. 代码实战 比如我们要查看海康威视(002415)的最近几天的历史股价: >> import tushare >> tushare.get_hist_data('002415', start =

一.基本数据类型 1.整形 a=10 type(a) Out[75]: int a.bit_length() #字节长度Out[76]: 4 整形相除会返回整形,想要返回浮点数,需要用浮点数相除1./4Out[79]: 0.25 2.浮点型 b=0.25 type(b) Out[80]: float 浮点数表示成有理分式 b.as_integer_ratio()  Out[81]: (1, 4) 那么怎么确定精度呢? 需要引入decimal模块 import decimal from decim

matplotlib 库( http://www.matp1otlìb.org )的基本可视化功能. 主要是2-D绘图.金融绘图和3-D绘图 一.2-D绘图 1.1一维数据集 #导入所需要的包import matplotlib as mpl import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(1000) y=np.random.standard_normal(20) #生成20个正太分布随机数 x=range(len

一.基于不付息的欧式期权看涨BSM公式 假定股票服从下列微分方程: 期权定价公式: 二.蒙特卡洛模拟 import numpy as np import math from time import time np.random.seed(20000) t0=time() s0=100.0;K=105.0;T=1.0;r=0.05;sigma=0.2 m=50;dt=T/m;I=250 S=np.zeros((m+1,I)) S[0]=s0 for t in range(1,m+1): z=np.

1.1.创建DataFrame df=pd.DataFrame(list(range(10,50,10)),columns=['num'],index=['a','b','c','d']) df Out[6]: numa 10b 20c 30d 40 1.2 标签和索引 1.2.1行和列的标签 df.index #行标签 Out[8]: Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object') df.columns #列标签 Out[9]: Index(['num'

哲学告诉我们:世界是一个普遍联系的有机整体,现象之间客观上存在着某种有机联系,一种现象的发展变化,必然受与之关联的其他现象发展变化的制约与影响,在统计学中,这种依存关系可以分为相关关系和回归函数关系两大类,本次分享,jacky将跟您分享如何用python做相关关系,并以真实金融案例为依托,深入浅出,探讨相关分析在实际工作中应用. 基础铺垫 相关系数(correlation coefficient) 相关系数是变量间关联程度的最基本测度之一,如果我们想知道两个变量之间的相关性,那么我们就可以计算相

决策树是最经常使用的数据挖掘算法,本次分享jacky带你深入浅出,走进决策树的世界 基本概念 决策树(Decision Tree) 它通过对训练样本的学习,并建立分类规则,然后依据分类规则,对新样本数据进行分类预测,属于有监督学习. 优点 1)决策树易于理解和实现 使用者不需要了解很多的背景知识,通过决策树就能够直观形象的了解分类规则: 2)决策树能够同时处理数值型和非数值型数据 在相对短的时间内,能够对大型数据做出可行且效果良好的结果: 逻辑-类比找对象 决策树分类的思想类似于找对象,例如一个