文章目录前言一、基本模型1、一元线性回归模型2、多元线性回归模型3、可线性化的非线性模型二、数据特征1、处理异方差2、自相关3、多重共线性4、虚拟变量的应用5、F,LR,Wald,JB检验三、面板数据类型1、混合模型2、固定效应模型3、随机效应模型四、其他总结 前言2021年暑假自学的内容，现由纸质笔记整理到上。一、基本模型1、一元线性回归模型回归线的定义回归线的基本假定 关于模型关系的
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2023-12-20 08:31:59
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数据处理一共可以分为三个方面，一是数据的回归分类，而是时间序列数据，三是网络型数据处理。本文将要来讨论一下时间序列的应用。一．ARMA 模型Arma是用来讨论时间序列里面回报率的情况，假设t时刻的回报率与t时刻之前的回报率有关。同时，也与之前的误差有关。 这模型就是AR模型和MA模型的结合，非常好理解。我们在matlab中画出序列的ACF图和PACF图来找出具有相
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2023-08-12 20:09:31
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python中调用R语言通过rpy2 进行交互安装配置详解（R_USER、R_HOME配置）2018年11月08日 10:00:11 luqin_ 阅读数：753 python中调用R语言通过rpy2 进行详解文章目录python中调用R语言通过rpy2 进行详解1.R语言的安装：2.Rpy2工具的安装和配置3.pycharm中使用R语言配置1.R语言的安装：大家进行R语言的安装，在安
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2023-05-26 23:18:05
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R语言在金融中的运用财富管理 风控数据采集新浪微博、新浪新闻、股吧、Google、Bloomberg、新浪博客、人民日报、雪球、twitter、Seeking Alpha继承S语言1.R包相关1.包的下载及调用install.packages("包名",lib="#dir")#下载包，必须有双引号,dir替换为所需安装路径，默认为R安装目录下的library文件夹
library(packagen
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2023-12-19 10:54:04
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1、适用场景R适用于数据分析任务需要独立计算或单个服务器的应用场景。Python作为一种粘合剂语言，在数据分析任务中需要与Web应用程序集成或者当一条统计代码需要插入到生产数据库中时，使用Python更好。2、任务在进行探索性统计分析时，R胜出。它非常适合初学者，统计模型仅需几行代码即可实现。Python作为一个完整而强大的编程语言，是部署用于生产使用的算法的有力工具。3、数据处理能力有了大量针对
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2023-07-05 15:00:18
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时间精力要是允许的话，最好是两种都学一下，统计用R语言，数据处理用Python，简直是最佳的配合。不过楼主已经说明了自己精力不允许，那么根据楼主统计学的背景，R语言已经学了一半了，以后想去劵商工作的前提条件下，感觉还是R语言更适合楼主。确定没有精力学习两门语言了吗？Python也是特别好学好上手的，感觉事实上三天就能了解个大概，持续学习的话，最快一个月可以简单入个门，功能也很强大，学了它，绝对会对
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2023-09-18 21:17:27
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# 实现“剔除金融行业和ST”
在数据分析和处理的过程中，我们可能会需要对数据集进行一些特定的操作，比如剔除掉某些不需要的信息。在金融行业的数据集中，我们可能希望剔除金融行业相关的数据，以及标记为ST（即“特别处理”）的数据。本文将逐步带你实现这一目标，下面是我们需要的流程。
### 整体流程
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-19 05:48:33
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# 金融建模：使用MATLAB和Python的完整指南
金融建模是在金融领域中用数学和统计方法来描述和分析金融市场的过程。对于初学者来说，掌握MATLAB和Python这两种语言的基本用法是入门的关键。本文将指导你如何通过一个系统的步骤来实现金融建模，涵盖所需的代码及其注释，以及如何使用甘特图和类图来帮助你理解整个过程。
## 流程概述
以下是实现金融建模的基本流程：
| 步骤
Python量化的关键是金融数据可视化，无论是传统的K线图，还是现在的策略分析，都需要大量的可视化图表。具体到编程代码，就是使用Python绘图模块库绘图，比如传统的Python绘图模块库有Matplotlib,Seaborn等。对于和财经的金融数据源，可以使用Tushare库来获取和分析财经数据，我们获得财经数据源后，就可以使用Pandas对金融数据的各种指标进行定制化的分析了，最后让数
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2023-06-07 11:24:30
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"TuShare是一个免费、开源的python财经数据接口包。主要实现对等金融数据从数据采集、清洗加工 到 数据存储的过程，能够为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据，为他们在数据获取方面极大地减轻工作量，使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上。考虑到Python pandas包在金融量化分析中体现出的优势，TuShare返回的绝大部分的数据格式都是pandas DataFra
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2023-06-29 14:44:46
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目录Python 例题（7） 1金融问题货币兑换： 源代码： 测试结果： 2.几何问题，点在三角形内吗？源代码：测试结果：3.找出可被5或六整除但不能被它两同时整除的数字源代码：测试结果：4.在金字塔模式中显示数字：源代码：测试结果：Python 例题（7） 1金融问题货币兑换： 源代码：d = float(input("Enter th
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2023-07-07 22:36:30
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1. 时间序列模型1.1 数学模型随机变量序列{Yt:t=0,1,2,......}" role="presentation"style="box-sizing: border-box; outline: 0px; display: inline;line-height: normal; text-align: left; word-spacing: normal;word-wrap: norma
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2023-09-18 21:08:02
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Python在定量金融领域的应用非常广泛，从衍生品定价到量化交易，Python社区提供了大量解决问题的工具。 本文汇总了定量金融的大量三方库，按功能进行分类，覆盖数值运算，衍生品定价，回溯检验，风险管理，数据爬取，可视化等多个子领域，供每个Python程序员参考。 不要重复造轮子，明确要解决的问题，然后寻找相应的工具。很多著名的包如Numpy，Pandas，Seaborn，backtrader等已
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2023-09-17 15:16:53
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针对金融行业的数据治理解决方案：**建立数据治理委员会：**该委员会应由各个部门的代表组成，包括风险管理、合规、技术、业务等部门，负责制定数据治理策略和规定，并监督实施情况。在委员会内部，需要明确责任和权限，如数据治理政策的制定和流程的审批等。**制定数据治理政策和流程：**制定数据治理政策和流程，明确数据的分类、归属、使用、保护和销毁等方面的规定。数据治理政策应当与企业的战略目标和价值相关联，确
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2023-10-06 23:52:41
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数据分析工作离不开很多的工具，如果我们要想搜集数据的话，有些工具是不能够做好这一项工作的。当然，数据在数据分析中是一个十分重要的内容，可以说，没有数据就不存在数据分析这一项工作，那么这就需要提出两种工具，那就是Python和R。一般来说，这两种编程语言对于数据分析师是十分有用的，一般来说，初级数据分析师和高级数据分析师的关键在于是否具备编程能力。而数据分析师里的数据挖掘、商业智能、爬虫、可视化报
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2023-12-08 19:36:52
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python 与 R 是当今数据分析的两大主流语言。作为一个统计系的学生，我最早接触的是R，后来才接触的python。python是通用编程语言，科学计算、数据分析是其重要的组成部分，但并非全部；而R则更偏重于统计分析，毕竟R是统计学家发明的，本身就是为统计而生。python的优势在于其全能性，几乎所有的领域都有python的身影，而R则在统计及其相关领域非常专业。二者各有优势。那么这么好的两个东
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2023-08-09 18:33:56
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目录简要介绍前期准备开始导入库初始化token并获取所有股票代码建立数据库循环读取数据运行效果最终代码看这里后续 简要介绍获取金融数据量化交易必不可少的步骤，目前有许多在线的金融数据库，但是每次使用时都要到云端获取数据效率太低，因此本文将结合tushare的api与python手把手教你搭建本地金融数据库。 tushare是一个金融大数据开放社区 ，免费提供各类金融数据和区块链数据。python
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2023-09-27 13:48:42
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随着股民的专业素养越来越强，我们也开始从侧重基本面分析转向了侧重基本面+技术面分析，那技术面分析的第一步就是要有大量的对应股票的数据~那老 amy 就提出问题，大家需要如何利用 Python 去获取数据呢？兄得们估计立马就会想到自己去撸一个爬虫~实际上，duck 不必，我们强大的 Python 的先锋们早就发现了这个问题，所以封装了很多关于财经数据的接口(当然其本质还是爬虫哈)，比如：pandas
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2023-10-15 10:20:36
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python 金融分析 应该使用什么模型所说所有的变量都是对象。 对象在python里，其实是一个指针，指向一个数据结构，数据结构里有属性，有方法。 对象通常就是指变量。从面向对象OO的概念来讲，对象是类的一个实例。在python里很简单，对象就是变量。 class A: myname="class a" 上...求一篇金融专业关于实证分析的论文，有模型，数据...你好的！ ⑴ 首先就不要有马上毕
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2024-08-12 22:43:58
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将一项分析工作划分为若干个可操作的小部分。根据操作顺序进行分解确定工作流程按工作流程将复杂工作划分成简单的部分对各个部分进行程序设计，并一步步执行，并加以注释组装成完整的程序例1 分析一个项目的IRR首先确定IRR计算步骤，计算NPV和期初投入相等时的收益率即为内部收益率IRR先做出货币的时间价值的计算方法，即求现金流的现值将计算NPV的方法打包成函数计算循环无限逼近IRR例2 计算现金流的现值假
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2023-08-09 17:02:28
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