金融量化的第一步：数据统计和分析
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2016-07-11 18:17:00
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这是Python数据分析实战基础的第一篇内容，主要是和Pandas来个简单的邂逅。已经熟练掌握Pandas的同学，可以加快手速滑动浏览或者直接略过本文。01 重要的前言 这段时间和一些做数据分析的同学闲聊，我发现数据分析技能入门阶段存在一个普遍性的问题，很多凭着兴趣入坑的同学，都能够很快熟悉Python基础语法，然后不约而同的一头扎进《利用Python进行数据分析》这本经典之中，硬着头皮
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2024-08-30 00:03:26
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金融统计分析论文选题1货币流通速度测算 中国货币流通速度测算结果 图1-1 货币流通速度的分析 通过对货币流通速度的测算，在图1-1中发现我国的货币流通速度在逐年下降，在1993年到1995年的货币流通速度在1年一次左右，从1996年开始到现在都下降到每年1次以下。1998年-XX年为应对亚洲金融危机的冲击，我国实行了积极的财政政策与适度宽松的货币政策，货币供应增长速度较快，而经济增长速度
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2023-08-08 14:32:14
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1.pandas的线性回归回归分析是金融中一个绕不过的话题，其实最好的工具应该是R语言，但是pandas其实也是能够胜任绝大部分工作的。这里我们就简单介绍一下。import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
noise = np.random.normal(0,12,100)
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2023-12-28 11:02:59
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选取书目 2.1资本资产定价模型与证券市场线 """ Linear regression with SciPy """ import是引用模块stats，stock_returns是股票收益率，mkt_return是市场收益率，”“是换行符，上下两行视为一个语句，linregress是计算CAPM模型的函数。2.3因子模型的多元线性回归先生成数据 impo
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2023-10-16 09:44:11
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IPython 交互式的python命令行可以直接粘贴代码到命令行 安装: pip install ipython TAB键: 自动补全
?: (内省、命名空间搜索。a.a*? #补全命令,a? #查看变量详情，func??查看函数详情)
!: 执行cmd系统命令 (!ipconfig)
%run: 执行文件代码(%run test.py)
%paste,%cpaste: 执行剪贴
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2023-12-31 22:35:53
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Python数据分析与应用1.前置工作1.部署环境1. python环境2. jupyter notebook编译器1. 在cmd命令行下载 jupyternotebook
```
pip install jupyter -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```
2.进入jupyt
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2024-07-29 17:25:08
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第1章经济金融数据分析及Python环境1.1经济金融数据类型1.2经济金融数据来源1.3经济金融数据分析工具简介1.4Python数据分析工具的下载1.5数据分析工具Python的安装1.6Python的启动和退出1.7Python数据分析相关的程序包1.8Python数据分析快速入门练习题第2章Python数据分析程序包应用基础2.1Python数据分析的NumPy应用基础2.2Python数
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2023-08-11 15:31:38
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数据分析是 Python 的一大应用领域。据我所知，本教室的读者中有不少学习 Python 就是为了在工作中能用它分析数据。这其中，又有相当一部分人是涉及金融相关行业，有从业人员，有学生，还有对此具有兴趣的爱好者。那么，想要学习用 Python 做数据分析该从何入手？既然是数据分析，首先，你得有数据。今天就来介绍一个很好用的财经数据包：TuShare 直接摘录 [TuShare 官网]上的介绍：T
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2023-10-18 05:31:48
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(1)\模块1 Wind数据库在投研中的应用（完结）；目录中文件数:4个├─01第一讲 Wind行业情报与报告搜集.avi├─02第二讲 Wind行业数据搜集与整理.avi├─03第三讲 Wind数据库在投研中的运用.mp4├─04第四讲 Wind上市公司股票估值模型.avi(2)\模块2 Excel实务技能与金融应用（完结）；目录中文件数:12个├─第01讲 熟悉Excel.avi├─第02讲
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2024-01-11 16:45:26
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小白一枚，金融大数据分析作业，顺便总结一下。下面的数据以中国银行股票为例，其他股票的而分析方法类似。编程工具：Jupyter notebook1. 导入数据分析包并设置好绘图工具属性import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import ffn #金融计算包
import tushare as ts#获取金融数据的工具包
%matpl
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2023-08-11 15:31:51
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一、学习知识点概要1、学习如何对数据集整体概况进行分析，包括数据集的基本情况（缺失值，异常值）2、学习了解变量间的相互关系、变量与预测值之间的存在关系二、学习内容2.1分块读取文件data_train_sample = pd.read_csv("train.csv",nrows=5) nrow用来设置读取文件的前多少行，nrows=5即读取文件的前5行，注意python起始编码为0，所以
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2024-01-02 11:12:47
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每到“金三银四”跳槽季，后台就能收到很多关于求职面试的留言，其中最多的是问“零基础想学习数据分析，有好的书籍推荐吗？”小编了解到，在大厂的的高薪职位里，60%以上的招聘都是在招数据型人才。数据型人才，简单概括就是具备数据思维和分析能力过硬的人才。数据型人才之所以在招聘和应聘双方都备受瞩目，有两个根本原因:1.人才缺口非常大：大数据时代用数据分析指导业务决策已成为主流。据主流数据媒体调查，全国目前的
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2023-09-29 22:30:23
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《Python金融大数据分析 》是人民邮电出版社2015年12月出版的中译图书，[德]伊夫·希尔皮斯科，译者姚军。《Python金融大数据分析》，唯一一本详细讲解使用Python分析处理金融大数据的专业图书；金融应用开发领域从业人员必读。适合对使用Python进行大数据分析、处理感兴趣的金融行业开发人员阅读。(推荐学习：Python视频)内容介绍Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥
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2023-08-21 15:23:14
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金融，是关乎于每一个人的领域，金融行业的景气与否直接关乎着一个国家人民的生活水平。同样，金融行业的每一个数据，都有着潜在的价值，合理的运用金融数据，可以直接影响整个国家的经济命脉。今天，我将分享有关金融行业的数据应用，了解金融世界的魅力。金融行业数据金融行业数据是指在各项金融活动中产生的数据。最主要的数据来源便是银行数据，数据的数字便是代表着经济的多少，因此，金融行业的数据是计算整个国
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2023-11-27 10:31:55
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目的：1.EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况（缺失值，异常值），对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模.2.了解变量间的相互关系、变量与预测值之间的存在关系。3.为特征工程做准备2.1 学习内容数据总体了解： 读取数据集并了解数据集大小，原始特征维度； 通过info熟悉数据类型； 粗略查看数据集中各特征基本统计量； 缺失值和唯一值： 查看数据缺失值情况 查看唯一值
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2024-06-12 19:55:57
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知到《Python金融数据分析》章节答案商务谈判的有哪些特征？答：合作性 互助性 不平等性 公平性 矛盾性党章分为总纲和条文两部分。条文部分共章条答：11，55陶渊明是中国文学史上第一个大量写诗的诗人。他的以“醉人”的语态或指责是非颠倒、毁誉雷同的上流社会；或反映仕途的险恶；或表现诗人退出官场后怡然陶醉的心情；或表现诗人在困顿中的牢骚不平答：饮酒社会主义核心价值观把涉及()的价值要求融为一体，体现
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2023-08-13 23:49:13
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作为一名python的粉丝，每次看到有什么新鲜的库、框架什么的总会忍不住想去试试，哪怕就是简单的小实践也可以，因为这些库的确是功能十分地强大而且API好用，今天浏览文章的时候无意间看到一个金融股票相关的分析工具，其实之前也接触到一个类似的库叫做tushare，可以获取股市相关的数据用来作分析工作，今天这个talib模块相比tushare更为强大一些，它是完
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2023-06-30 17:11:55
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# Python金融数据分析入门指南
金融数据分析是金融行业中不可或缺的一部分。随着数据科学的迅速发展，Python成为了金融分析师的热门工具。在本文中，我们将探讨如何使用Python进行金融数据分析，并展示基本的代码示例和类图。
## 1. 什么是金融数据分析？
金融数据分析是指对金融市场数据进行统计和模型分析的过程。它帮助决策者对投资、风险管理和市场变化做出明智的选择。Python以其简
原创
2024-10-16 04:49:19
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# Python数据分析金融源码
Python在金融领域有着广泛的应用，特别是在数据分析方面。通过Python编程语言及其相关库，金融从业者可以快速、高效地处理和分析海量数据，提取有价值的信息，并进行有效的决策。本文将介绍如何利用Python进行金融数据分析，并给出相关代码示例。
## 1. 数据获取
金融数据通常来源于各种数据源，如数据库、API接口、CSV文件等。在Python中，我们可
原创
2024-03-16 06:44:38
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