TushareTushare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，在数据获取方面极大地减轻工作量、把精力更加专注于策略和模型的研究和实现上。Tushare使用的标准数据格式是DataFrame类型，也可以通过Tushare的数据存储功能，将数据全部保存到本地后进行分析。数
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2023-08-05 21:53:08
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2017年6月10-11,17-18日四天讲师介绍：王小川，同济大学管理学博士，MATLAB技术论坛管理团队核心成员，经管之家(原人大经济论坛)数据分析与挖掘课程培训Python主讲导师，证券从业人员。现就职于国内某大型券商研究所，从事量化投资相关工作，并承担了部分高校统计课程教学任务。长期研究机器学习在统计学中的应用，精通MATLAB、Python、SAS、SPSS等统计软件，热衷数据分析和数据
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2023-08-29 18:29:55
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小K给大家整理了一份书单，很适合刚接触数据分析的同学哦，快快收藏起来。《深入浅出数据分析》《深入浅出数据分析》写得漂亮，读者可以学到分析现实问题的系统性方法。从卖咖啡到开橡皮玩具厂，再到要求老板涨工资，此书告诉我们如何发现和解密数据在日常生活中的强大作用。从图形图表到Excel和R计算机程序，《深入浅出数据分析》想尽办法让各个层次的读者都体会到系统化的数据分析对于制定大大小小的决策的强大作用。内容
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2023-08-07 13:19:15
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随着大数据时代的蓬勃发展，数据分析已经变得愈来愈重要。人邮君从数据思维架构、数据获取、数据分析、和数据可视化四个部分分别为大家推荐合适的书籍。这四个部分的学习路径人邮君建议数据分析简单入门后，先学习数据获取，然后进行数据分析部分和数据可视化部分的学习，最后培养完善的数据思维能力。数据分析入门在基础的数据分析入门的部分人邮君为大家推荐《深入浅出数据科学》。深入浅出数据科学(异步图书出品)这本书的内容
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2023-08-07 12:29:51
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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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蚂蚁金服过去十五年，通过技术重塑了支付服务、小微贷款服务。我们认为 Blockchain (区块链)、Artificial intelligence（人工智能）、Security（安全）、 IoT（物联网）和 Cloud computing（云计算），这五大 BASIC 技术仍会是金融科创新发展的基石。 但是，在 BASIC 技术中最基础的能力是计算能力，只有不断提升计算能力，才能适应未
# 金融IT架构：书籍推荐与代码示例
在现代金融行业中，信息技术（IT）架构的设计至关重要。一个优秀的IT架构不仅能够提升系统的性能，也能有效降低运维成本，进而提升用户体验。为了帮助大家更好地理解金融IT架构以及如何实现一个基本的架构，本文将推荐几本相关书籍，并用代码示例进行说明。
## 一、书籍推荐
1. **《金融服务业中的IT架构》**
作者：Sarah H. Liu
# Python金融文章分析
在金融领域，数据分析和可视化是至关重要的工具。Python作为一种强大的编程语言，已经成为数据科学和金融分析的首选语言之一。在本篇文章中，我们将探索如何使用Python分析金融文章，并通过可视化展示分析结果。我们会涵盖数据获取、数据处理、数据分析和数据可视化几个方面。
## 数据获取
金融文章的分析通常从数据获取开始。我们可以使用网络爬虫或API接口来获取金融新
原创
2024-09-29 04:25:36
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python 有哪些金融相关的库TA-Lib：专业的金融市场技术指标库，用于技术分析。PyAlgoTrade：用于自动化金融策略开发的库，可以支持交易记录和回测。pyfolio：用于量化分析和回测的Python库。Zipline：用于量化交易的开源Python库。Quantopian：用于构建量化交易系统的Python库。PyFinance：用于分析金融数据的Python库。Pandas：一个用于
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2023-06-30 17:10:20
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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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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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Q1：Python和金融分析的关系？量化交易内容深度？1. Python适合做数据分析，有很多成熟的数据分析框架：Pandas, Numpy等, 这些在课程中都有教。这些框架都可以很方便的完成数据分析的任务。2. 量化交易课程中，传智播客老师给学生讲了关于股票各方面的知识点，以及使用代码来分析(数据分析，人工智能)买入卖出的时间点(基于大量数据)，然后用代码来完成买入卖出股票，如果有大量的数据作为
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2023-10-18 23:13:45
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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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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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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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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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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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# 基于Python的金融分析
## 1. 引言
金融分析是金融领域中非常重要的一项工作，它帮助我们理解和评估资产的价值、风险和回报。而Python作为一种强大的编程语言，在金融领域也发挥着巨大的作用。本文将教你如何使用Python进行基于金融的数据分析，并通过示例代码和注释详细介绍每一步的操作。
## 2. 流程概述
下面是一个简单的金融分析流程图：
```mermaid
gantt
原创
2023-08-16 07:03:02
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# 金融态势分析与Python爬虫
在现代金融市场，数据是决策的基础。通过对市场信息的分析，投资者可以更好地把握金融趋势。在本文中，我们将探讨如何使用Python爬虫获取金融数据，并进行基本的态势分析。
## 什么是Python爬虫？
Python爬虫是指用Python语言编写的程序，它可以自动抓取互联网上的信息。通过爬虫，我们能够获取大量的金融数据，如股票价格、外汇数据、经济指标等。
#
原创
2024-10-17 12:19:57
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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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