概要为什么Python是金融专业人士需要学习的一种很棒的编程语言?Python在金融领域有哪些应用实例?“对于长期依赖电子表格的职业来说，Python是很有价值的。花旗集团，一家银行，为它的实习分析师们引入了Python语言的速成课程。”——《经济学人》长期以来，金融专业人员都可以在Excel中使用VBA(Visual Basic宏语言)来构建自定义功能和自动化工作流。随着近年来谷歌工作表
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2024-01-12 23:22:26
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随着大数据时代的到来，人工智能等前沿科技的算法深刻改变了金融业态，并成为未来金融发展的制高点。金融科技正在传统金融行业的各个领域积ji布局，已然成为新的风口。随着人工智能发展而大火的Python，有着简单易学、速度快、可移植性、解释性、可拓展性、可嵌入性以及丰富的库等特点，使其在数学、大数据分析以及处理金融行业和财务(数据)分析中都有着得天独厚的优势。俗话说的话“站在风口上，猪都能飞”，当下Pyt
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2023-08-14 22:23:56
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QuantLib 金融计算——自己动手封装 Python 接口(1)概述QuantLib 已经开始在 PyPi 上发布封装好的 Python 接口，安装和使用非常方便，与普通的包别无二致。并且更新及时，保持对应最新版本的 QuantLib。官方发布的 Python 接口，其优点是广度和全面，缺点是深度不足。有时候用户需要的功能恰好没有被封装(《收益率曲线之构建曲线(3)》一文中曾经提到过)，希望重
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2023-12-13 19:36:12
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Python中，matplotlib可以视为数据可视化的基准和主力。尽管有许多其他的可视化库，但是matplotlib已经确立了一个标杆，在许多情况下，它都是健壮、可靠的可视化工具。在标准的绘图工作中很容易理解，对更复杂的绘图和自定义又很灵活。此外，它与NumPy及其提供的数据结构紧密集成。下面就列举几个用二维数据集说明对金融应用程序中的可视化方法。首先要先导入NumPy和matplotlib这两
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2023-09-22 10:52:00
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## 半监督算法金融应用Python实现
作为一位经验丰富的开发者，我很高兴能够教会你如何使用Python实现半监督算法来进行金融应用。在这篇文章中，我将向你展示整个过程的流程，并提供每个步骤所需的代码和注释。
### 1. 数据预处理
在开始使用半监督算法之前，我们首先需要对数据进行预处理。这涉及到数据清洗、特征选择和数据变换等步骤。下面是一个数据预处理的示例流程：
| 步骤 | 代码
原创
2023-08-03 07:21:57
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如题主毕业后走财会专业路线的话，所需要使用到最常用的工具可能就是office三件套：excel、word、ppt及VBA（Visual Basic for Applications）。Visual Basic的一种宏语言，是在其桌面应用程序中执行通用的自动化(OLE)任务的编程语言。主要能用来扩展Windows的应用程序功能，特别是Microsoft Office软件，是一种应用程式视觉化的 Ba
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2024-01-24 22:07:40
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python与量化投资从基础到实战——策略初步量化数据获取优矿介绍使用方式日行情数据因子数据数据处理数据合并数据透视数据过滤数据获取与整理数据转化： 标准化 哑变量通联数据回测回测平台函数与参数设置设置回测参数accounts账户配置initialize（策略初始化环境）handle_data（策略运行逻辑）context（策略运行环境）股票模板实例一个完整的股票策略实例：history方法or
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2024-07-10 16:48:06
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1、期权能给投资者带来什么？期权具有转移风险、满足不同风险偏好投资者需求、发现价格和提升标的物流动性等多种功能。目前国内有且仅有一只场内期权即：上证50ETF期权。 以50ETF期权为例，期权对投资者的用途主要包括以下五个方面： (1)、为持有的标的资产提供保险。hdy825当投资者持有现货股票，已经出现账面盈利，但开始对后市预期不乐观，想规避股票价格下跌带来的亏损风险时，可以买入认沽期权作为保险
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2023-11-07 19:19:47
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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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大数据项目实战之Python金融应用编程(数据分析、定价与量化投资)本教程介绍使用Python进行数据分析和金融应用开发的基础知识。课程从介绍简单的金融应用开始，带领学员回顾Python的基础知识，并逐步学习如何将Python应用到金融分析编程中。课程覆盖了Python的基本数据结构、输入输出、效率分析、数学库、随机分析库、统计分析库等。接着课程以专题的形式介绍了Python与Excel的结合，学
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2023-09-02 10:05:54
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课程下载地址：https://pan.baidu.com/s/1siQZKt4ji4inW6sgadOwEg提取码：s4gs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
原创
2019-10-12 09:57:08
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python3 获取基金及历史净值数据
定投和Matplotlib作图
原创
2022-09-16 20:16:02
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Python 在 算法交易、风险管理和财务分析 领域发挥着重要作用。其强大的数据分析能力、丰富的金融计算库以及与机器学习、大数据技术的结合，使其成为金融行业的主流技术之一。本文将详细介绍 Python 在 算法交易、风险管理 和 财务分析 中的应用，并提供示例代码帮助理解。1. Python 在算法交易中的应用算法交易（Algorithmic Trading）指利用计算机程序自动执行交易策略，以提
企业架构及IT治理：TOGAF是一个架构框架，指导做企业架构的标准和方法，简而言之,是一种协助开发、验收、运行、使用和维护架构的工具，核心是架构开发方法（ADM）指导了全生命周期开发时每一个环节应该有什么产出，同时TOGAF完全兼容SOA。COBIT5 是企业IT治理，是企业信息系统审计标准。 实际一点说：1、用SOA的设计思想来做系统，用TOGAF在SOA基础上做开发的架构管控。2、用
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2023-07-14 18:12:43
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前面一篇主要说了金融系统建设的必要性，这一篇我们主说金融系统的整体平台架构。 金融系统从业务来讲，主要分为三个部分：贷前、贷中和贷后。 贷前主要指：客户的获客、客户的额度审批、合同签订。 贷中主要指：客户的融资申请、财务放款。 贷后主要指：贷后客户监测、回款催收、资产管理等。 但是如果系统足够大，涉及到平台的概念，它又会拆分为各个子系统。每个功能模块就能够形成单个独立小系统，再加上底层平台架构，再
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2023-07-14 18:40:30
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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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"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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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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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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