标签: 量化分析

21 篇文章

第一篇:数据源
数据源 想要学习数据分析最根本的是先要有数据,不然都只是空谈。如果说你是在企业内做数据分析的话那肯定不用说了,因为公司有客户,有业务,肯定会产生大量的数据,但是仅仅是个人学习的话,我们要如何获取数据呢? 这个问题也正是好多数据分析初学者经常会遇到的问题。一些人可能会说,自己通过爬虫来爬啊,的确不错,爬虫也是我们获取数据的一个重要手段之一,但是这个方…
第二篇:量化投资资源
有些国外的平台、社区、博客如果连接无法打开,那说明可能需要“科学”上网 1、量化交易平台 国内在线量化平台: BigQuant - 你的人工智能量化平台 - 可以无门槛地使用机器学习、人工智能开发量化策略,基于python,提供策略自动生成器 镭矿 - 基于量化回测平台 果仁网 - 回测量化平台 京东量化 - 算法交易和量化回测平台 聚宽 - 量化…
第一篇:量化系统
量化系统 1、什么是量化系统 量化系统一般分为回测模块和实盘模块。 回测:首先交易者编写实现一个交易策略,它基于一段历史的交易数据,根据交易策略进行模拟买入卖出,策略中可以涉及买入规则、卖出规则、选股规则、仓位控制及滑点策略等等,回测的目的是验证交易策略是否可行。 实盘:将回测通过的策略应用于每天的实时交易数据,根据策略发出买入信号、卖出信号,进行…
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第二篇:ipywidgets
ipywidgets ipywidgets可以用于在jupyter notebook当中进行界面设计,以及一些简单的交互式控件操作。 官方文档有详细介绍,本文主要将常用的部件进行了演示,如需详细研究,请移步官方文档ipywidgets 一、安装 pip install ipywidgets 二、基础方法 1、滑块interact interact方…
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第三篇:可视化页面搭建
可视化页面搭建 1、基础页 在基础页面主要涉及以下功能: 1、展示初始投资资金 2、设置时间模式 2.1使用回测年数 2.2使用回测开始结束时间 3、回测结果设置 1、展示初始投资资金 在这个方法中可以让用户自定义设置初始投资资金,以及搭建一个基础页面的基础类 # 继承两个类,一个处理时间模式设置,一个处理回测结果设置 class WidgetRu…
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第四篇:获取数据
获取数据 获取股票信息 获取股票历史数据 1、获取股票信息 1.1、导入对应工具包 import tushare as ts import pandas as pd from pymongo import MongoClient 1.2、创建数据连接 con = MongoClient() ##连接客户端 1.3、获取股票列表信息 def get_…
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第一篇:在线平台与量化投资
在线平台与量化投资 ​ 正常来说我们自己如果想要完成一个完整的量化策略需要解决各种问题,获取数据、分析数据、以及最后根据策略自动选股买进卖出。这些问题相对来说还是比较麻烦的,有的时候券商不给你开放就更麻烦了。所以说我们就可以直接借助国内现有的在线量化投资平台来进行策略的实现。 国内量化投资在线平台:聚宽、优矿等 常见量化策略 接下来所有的的策略都是…
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第一篇:金融计算
统计分析 1、计算回报率 ​ 通常在金融行业会用日回报率来计算贝塔值,以衡量一家公司的市场风险。我们可以通过价格数据来计算回报率(也称作收益率),有时会需要将日收益每周或者每月收益率,所以接下来主要介绍的就是收益率的计算。计算回报率最重要的就是要明白这些价格的排序。 import pandas as pd import tushare as ts …
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第二篇:期权定价模型
期权 1、什么是期权 ​ 期权是买卖双方的一个合约,给予合约买方以约定的价格(行使价或执行价)向合约卖方购买或卖出合约指定的标的资产的权利。 ​ 期权按照行权方式主要分为欧式期权和美式期权,其中美式期权的买方可于期权到期前行权,而欧式期权买方只能于期权到期时行权。我国的期权市场主要是用的欧式期权,所以接下来主要讲解的也是欧式期权。 2、期权的主要作…
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第一篇:数据处理
本章学习内容: 数据导入、存储 数据处理 数据操作最重要的一步也是第一步就是收集数据,而收集数据的方式有很多种,第一种就是我们已经将数据下载到了本地,在本地通过文件进行访问,第二种就是需要到网站的API处获取数据或者网页上爬取数据,还有一种可能就是你的公司里面有自己的数据库,直接访问数据库里面的数据进行分析。需要注意的是我们不仅需要将数据收集起来还…
第二篇:练习题
一、股票数据分析 题目: 1、使用tushare包获取某股票的历史行情数据。 2、输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期。 3、输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期。 4、假如我从2010年1月1日开始,每月第一个交易日买入1手股票,每年最后一个交易日卖出所有股票,到今天为止,我的收益如何? 答案: import numpy as n…
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第一篇:数据可视化
什么是数据可视化 Matplotlib的用法 金融学图表 保存图表 1、什么是数据可视化 ​ 数据可视化在量化分析当中是一个非常关键的辅助工具,往往我们需要通过可视化技术,对我们的数据进行更清晰的展示,这样也能帮助我们理解交易、理解数据。通过数据的可视化也可以更快速的发现量化投资中的一些问题,更有利于分析并解决它们。接下来我们主要使用的可视化工具包…
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第一篇:Pandas基础操作
Pandas 什么是Pandas pandas能干什么 怎么用pandas Series DataFrame 时间对象处理 数据分组和聚合 其他常用方法 1、什么是Pandas ​ 当大家谈论到数据分析时,提及最多的语言就是Python和SQL,而Python之所以适合做数据分析,就是因为他有很多强大的第三方库来协助,pandas就是其中之一,它是…
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第二篇:Pandas练习
分析1880到2017年出生的美国婴儿姓名 获取数据 数据规整 分析数据 1、获取数据 链接:https://pan.baidu.com/s/1wIyRZfgR7EjQ_KFP5-cnaA 提取码:g0zy 2、数据规整 因为获取到的数据是根据出生年份分为了多个文件,其中文件内部的数据也是简单的通过逗号分隔而成的,所以需要规整一下: years =…
第三篇:pandas进阶之提升运行效率
前言 如果你现在正在学习数据分析,或者正在从事数据分析行业,肯定会处理一些大数据集。pandas就是这些大数据集的一个很好的处理工具。那么pandas到底是什么呢?官方文档上说: " 快速,灵活,富有表现力的数据结构,旨在使”关系“或”标记“数据的使用既简单又直观。" 快速、灵活、简单、直观!这些听起来感觉很棒。如果你的工作涉及…
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第一篇:Numpy
Numpy 什么是numpy 为什么要用numpy 怎么用numpy 为什么要用ndarray ndarray-创建 多维数组列表 常用属性 数据类型 向量化数学运算 索引和切片 通用函数 数学统计方法 随机数 总结 1、什么是Numpy ​ NumPy是一个功能强大的Python库,主要用于对多维数组执行计算。NumPy这个词来源于两个单词-- …
第二篇:numpy练习题
numpy练习 import numpy as np # 1、创建一个大小为10的空向量 # 2、创建一个大小为10的空向量,但是第五个值为1 # 3、创建一个10-49的ndarray数组 # 4、创建一个3x3的矩阵,其值在0-8之间 # 5、创建包含随机值的10x10数组,并且找到最小值和最大值 # 6、创建大小为30的随机向量,找到平均值 …
第二篇:金融量化分析简介
学习目标 金融量化简介 数据分析简介 常用库简介 1、学习目标 ​ 谈到金融量化分析,可能大多数人想到的肯定就是海量的股票数据,交叉错乱的股票数据图表,让从未接触过金融的人无法入手,就会想这种东西我怎么可能学的会。但是在我们有着扎实的Python编程基础就完全不需要担心这些东西了,我们只需要通过编程的方式编写出对应的策略就能通过计算机帮我们进行自动…
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第三篇:金融行业简介
金融行业简介 ​ 虽然说我们主要的学习目标是金融量化与数据分析,但是在学习那些东西之前,我们先来看看什么是金融,以及金融行业的一些基本常识。 1、金融 1.1、什么是金融 ​ 金就是钱,融就是玩,说白了搞金融就是在玩钱。专业点来说就是对现有资源进行重新整合,实现价值和利润的等效流通。 ​ 搞金融其实是有一定赌的性质,但是它和赌博不一样,他对社会是有…

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