python金融數據分析案例

1. 用python怎麼做量化投資

本文將會講解量化投資過程中的基本流程，量化投資無非這幾個流程，數據輸入------策略書寫------回測輸出
其中策略書寫部分還涉及到編程語言的選擇，如果不想苦惱數據輸入和回測輸出的話，還要選擇回測平台。
一、數據
首先，必須是數據，數據是量化投資的基礎
如何得到數據？

Wind：數據來源的最全的還是Wind，但是要付費，學生可以有免費試用的機會，之後還會和大家分享一下怎樣才Wind里摘取數據，Wind有很多軟體的借口，Excel，Matlab，Python，C++。
預測者網：不經意間發現，一個免費提供股票數據網站 預測者網，下載的是CSV格式
TB交易開拓者：Tradeblazer，感謝@孫存浩提供數據源
TuShare：TuShare -財經數據介麵包，基於Python的財經數據包，利用Python進行摘取
如何存儲數據？
Mysql
如何預處理數據？

空值處理：利用DataFrame的fill.na()函數，將空值（Nan）替換成列的平均數、中位數或者眾數
數據標准化
數據如何分類？
行情數據
財務數據
宏觀數據
二、計算語言&軟體

已經有很多人在網上詢問過該選擇什麼語言？筆者一開始用的是matlab，但最終選擇了python
python：庫很多，只有你找不到的，沒有你想不到，和量化這塊結合比較緊密的有：
Numpy&Scipy：科學計算庫，矩陣計算
Pandas：金融數據分析神器，原AQR資本員工寫的一個庫，處理時間序列的標配

Matplotlib：畫圖庫
scikit-learn：機器學習庫
statsmodels：統計分析模塊
TuShare：免費、開源的python財經數據介麵包

Zipline：回測系統
TaLib：技術指標庫
matlab：主要是矩陣運算、科學運算這一塊很強大，主要有優點是WorkSpace變數可視化

python的Numpy+Scipy兩個庫完全可以替代Matlab的矩陣運算
Matplotlib完克Matlab的畫圖功能
python還有很多其他的功能
pycharm（python的一款IDE）有很棒的調試功能，能代替Matlab的WorkSpace變數可視化
推薦的python學習文檔和書籍
關於python的基礎，建議廖雪峰Python 2.7教程，適合於沒有程序基礎的人來先看，涉及到python的基本數據類型、循環語句、條件語句、函數、類與對象、文件讀寫等很重要的基礎知識。

涉及到數據運算的話，其實基礎教程沒什麼應用，python各類包都幫你寫好了，最好的學習資料還是它的官方文檔，文檔中的不僅有API，還會有寫實例教程
pandas文檔
statsmodels文檔
scipy和numpy文檔
matplotlib文檔

TuShare文檔
第二，推薦《利用Python進行數據分析》，pandas的開發初衷就是用來處理金融數據的
三、回測框架和網站
兩個開源的回測框架
PyAlgoTrade - Algorithmic Trading

Zipline, a Pythonic Algorithmic Trading Library

2. 如何利用python進行數據分析

作者Wes McKinney是pandas庫的主要作者，所以本書也可以作為利用Python實現數據密集型應用的科學計算實踐指南。本書適合剛剛接觸Python的分析人員以及剛剛接觸科學計算的Python程序員。
•將IPython這個互動式Shell作為你的首要開發環境。
•學習NumPy（Numerical Python）的基礎和高級知識。
•從pandas庫的數據分析工具開始。
•利用高性能工具對數據進行載入、清理、轉換、合並以及重塑。
•利用matplotlib創建散點圖以及靜態或互動式的可視化結果。
•利用pandas的groupby功能對數據集進行切片、切塊和匯總操作。
•處理各種各樣的時間序列數據。
•通過詳細的案例學習如何解決Web分析、社會科學、金融學以及經•濟學等領域的問題。

3. python數據分析有什麼用

數據分析是指用適當的統計方法對收集來的大量第一手資料和第二手資料進行分析，以求最大化地開發數據資料的功能，發揮數據的作用。是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。案例（推薦學習：Python視頻教程）
Suncorp-Metway使用數據分析實現智慧營銷
Suncorp-Metway是澳大利亞一家提供普通保險、銀行業、壽險和理財服務的多元化金融服務集團, 旗下擁有5個業務部門，管理著14類商品，由公司及共享服務部門提供支持,其在澳大利亞和紐西蘭的運營業務與900多萬名客戶有合作關系。
該公司過去十年間的合並與收購,使客戶群增長了200%,這極大增加了客戶群數據管理的復雜性,如果解決不好,必將對公司利潤產生負面影響.為此,IBM公司為其提供了一套解決方案,組件包括:IBM Cognos 8 BI、IBMInitiate Master Data Service諛IBM Unica。
採用該方案後，Suncorp-Metway公司至少在以下三項業務方面取得顯著成效：
1、顯著增加了市場份額，但沒有增加營銷開支；
2、每年大約能夠節省1000萬美元的集成與相關成本；
3、避免向同一戶家庭重復郵寄相同信函並且消除冗餘系統，從而同時降低直接郵寄與運營成本。
由此可見，Suncorp-Metway公司通過該方案將此前多個孤立來源的數據集成起來，實現智慧營銷，對控製成本，增加利潤起到非常積極的作用。
在產品的整個壽命周期，包括從市場調研到售後服務和最終處置的各個過程都需要適當運用數據分析過程，以提升有效性。例如J.開普勒通過分析行星角位置的觀測數據，找出了行星運動規律。又如，一個企業的領導人要通過市場調查，分析所得數據以判定市場動向，從而制定合適的生產及銷售計劃。因此數據分析有極廣泛的應用范圍。
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4. 如何用Python做金融數據分析

所說所有的變數都是對象。 對象在python里，其實是一個指針，指向一個數據結構，數據結構里有屬性，有方法。 對象通常就是指變數。從面向對象OO的概念來講，對象是類的一個實例。在python里很簡單，對象就是變數

5. 如何用python 爬蟲抓取金融數據

獲取數據是數據分析中必不可少的一部分，而網路爬蟲是是獲取數據的一個重要渠道之一。鑒於此，我拾起了Python這把利器，開啟了網路爬蟲之路。

本篇使用的版本為python3.5，意在抓取證券之星上當天所有A股數據。程序主要分為三個部分：網頁源碼的獲取、所需內容的提取、所得結果的整理。

一、網頁源碼的獲取

很多人喜歡用python爬蟲的原因之一就是它容易上手。只需以下幾行代碼既可抓取大部分網頁的源碼。

為了減少干擾，我先用正則表達式從整個頁面源碼中匹配出以上的主體部分，然後從主體部分中匹配出每隻股票的信息。代碼如下。

pattern=re.compile('<tbody[sS]*</tbody>')
body=re.findall(pattern,str(content)) #匹配<tbody和</tbody>之間的所有代碼pattern=re.compile('>(.*?)<')
stock_page=re.findall(pattern,body[0]) #匹配>和<之間的所有信息

其中compile方法為編譯匹配模式，findall方法用此匹配模式去匹配出所需信息，並以列表的方式返回。正則表達式的語法還挺多的，下面我只羅列所用到符號的含義。

語法 說明

. 匹配任意除換行符「 」外的字元

* 匹配前一個字元0次或無限次

？ 匹配前一個字元0次或一次

s 空白字元：[<空格> fv]

S 非空白字元：[^s]

[...] 字元集，對應的位置可以是字元集中任意字元

(...) 被括起來的表達式將作為分組，裡面一般為我們所需提取的內容

正則表達式的語法挺多的，也許有大牛隻要一句正則表達式就可提取我想提取的內容。在提取股票主體部分代碼時發現有人用xpath表達式提取顯得更簡潔一些，看來頁面解析也有很長的一段路要走。

三、所得結果的整理

通過非貪婪模式(.*?)匹配>和<之間的所有數據，會匹配出一些空白字元出來，所以我們採用如下代碼把空白字元移除。

stock_last=stock_total[:] #stock_total：匹配出的股票數據for data in stock_total: #stock_last：整理後的股票數據
if data=='':
stock_last.remove('')

最後，我們可以列印幾列數據看下效果，代碼如下

print('代碼',' ','簡稱',' ',' ','最新價',' ','漲跌幅',' ','漲跌額',' ','5分鍾漲幅')for i in range(0,len(stock_last),13): #網頁總共有13列數據
print(stock_last[i],' ',stock_last[i+1],' ',' ',stock_last[i+2],' ',' ',stock_last[i+3],' ',' ',stock_last[i+4],' ',' ',stock_last[i+5])

6. 如何利用python進行數據分析

近年來分析學在數據、網路、金融等領域獲得了突出的地位。應用各種軟體組合起來進行數據收集，數據管理，以及數據分析，得出的結論用作商業決策，業務需求分析等等。分析學用於研究一個產品的市場效應，銀行的貸款決定，這些都只是分析學的冰山一角。它在大數據，安全，數字和軟體分析等領域有很深遠的影響，下面是Python在分析學中的主要作用的一個延續：
在這個信息過載的世界，只有那些可以利用解析數據的優勢來得出見解的人會獲益。Python對於大數據的解釋和分析具有很重要的作用。分析公司開發的很多工具都是基於Python來約束大數據塊。分析師們會發現Python並不難學，它是一個強有力的數據管理和業務支持的媒介。
使用單一的語言來處理數據有它的好處。如果你以前曾經使用過C++或者Java，那麼對你來說，Python應該很簡單。數據分析可以使用Python實現，有足夠的Python庫來支持數據分析。 Pandas是一個很好的數據分析工具，因為它的工具和結構很容易被用戶掌握。對於大數據來說它無疑是一個最合適的選擇。即使是在數據科學領域，Python也因為它的「開發人員友好性」而使其他語言相形見絀。一個數據科學家熟悉Python的可能性要比熟悉其他語言的可能性高得多。
除了Python在數據分析中那些很明顯的優點(易學，大量的在線社區等等)之外，在數據科學中的廣泛使用，以及我們今天看到的大多數基於網路的分析，是Python在數據分析領域得以廣泛傳播的主要原因。
不論是金融衍生品還時大數據分析，Python都發揮了重要的作用。就前者而言，Python能夠很好地和其它系統，軟體工具以及數據流結合在一起，當然也包括R。用Python來對大數據做圖表效果更好，它在速度和幫助方面也一樣可靠。有些公司使用Python進行預測分析和統計分析。

7. 《利用Python進行數據分析》epub下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《利用Python進行數據分析》（Wes McKinney）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：利用Python進行數據分析

作者：Wes McKinney

譯者：唐學韜

豆瓣評分：8.6

出版社：機械工業出版社

出版年份：2013-11-18

頁數：464

內容簡介：

還在苦苦尋覓用Python控制、處理、整理、分析結構化數據的完整課程？本書含有大量的實踐案例，你將學會如何利用各種Python庫（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）高效地解決各式各樣的數據分析問題。

由於作者Wes McKinney是pandas庫的主要作者，所以本書也可以作為利用Python實現數據密集型應用的科學計算實踐指南。本書適合剛剛接觸Python的分析人員以及剛剛接觸科學計算的Python程序員。

•將IPython這個互動式Shell作為你的首要開發環境。

•學習NumPy（Numerical Python）的基礎和高級知識。

•從pandas庫的數據分析工具開始。

•利用高性能工具對數據進行載入、清理、轉換、合並以及重塑。

•利用matplotlib創建散點圖以及靜態或互動式的可視化結果。

•利用pandas的groupby功能對數據集進行切片、切塊和匯總操作。

•處理各種各樣的時間序列數據。

•通過詳細的案例學習如何解決Web分析、社會科學、金融學以及經•濟學等領域的問題。

作者簡介：

Wes McKinney 資深數據分析專家，對各種Python庫（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）等都有深入研究，並在大量的實踐中積累了豐富的經驗。撰寫了大量與Python數據分析相關的經典文章，被各大技術社區爭相轉載，是Python和開源技術社區公認的權威人物之一。開發了用於數據分析的著名開源Python庫——pandas，廣獲用戶好評。在創建Lambda Foundry（一家致力於企業數據分析的公司）之前，他曾是AQR Capital Management的定量分析師。

8. 入門Python數據分析，請問看什麼書籍

如果你已經決定學習Python數據分析，但是之前沒有編程經驗，那麼，這6本書將會是你的正確選擇。

《Python科學計算》

從發行版的安裝開始，這本書將科學計算及可視化的常見函數庫，如numpy、scipy、sympy、matplotlib、traits、tvtk、mayavi、opencv等等，都進行了較為詳細地介紹。由於涉及面太廣，可能對於單個函數庫來說還不夠深入，但是這本書能夠讓人快速上手，全面了解科學計算所用到的常用函數庫。進而在此基礎上選擇自己需要的函數庫進行深入學習，相對來說要容易得多。

《NumPyBeginner's Guide 2nd》/《Python數據分析基礎教程：NumPy學習指南（第2版）》

面向新手的一本Numpy入門指南。整本書可謂是短小精幹，條理清晰，將Numpy的基礎內容講得清清楚楚明明白白。此書的作者還寫過一本《NumPyCookbook》/《NumPy攻略：Python科學計算與數據分析》，但這本書相比於前者，就顯得結構有些雜亂，內容上也有些不上不下，如果要看的話，建議看完第一本再來看這本。在這里還想順便吐槽一下這兩本書的中文書名翻譯。為了能夠多賣幾本，出版社也是蠻拼的，想方設法都要跟數據分析幾個字掛上鉤，就好像現在某些書總要扯上雲和大數據一樣。此外，還有一本《LearningSciPy for Numerical and Scientific Computing》的書，可以作為SciPy的入門教程來學習（似乎還沒出中文版）。

《Pythonfor Data Analysis》/《利用Python進行數據分析》

這本書也是從numpy講起，側重於數據分析的各個流程，包括數據的存取、規整、可視化等等。此外，本書還涉及了pandas這個庫，有興趣的可以看看。

《MachineLearning in Action》/《機器學習實戰》

Python機器學習的白盒入門教程，著重於講解機器學習的各類常用演算法，以及如何用Python來實現它們。這是一本教你如何造輪子的書，但是造出來的輪子似乎也不怎麼好用就是了。不過，對於立志要造汽車的人們來說，了解一下輪子的結構和原理，還是十分必要的。此外，打算閱讀此書之前，如果各位的高數線代概率論都忘得差不多了的話，還是先補一補比較好。

《BuildingMachine Learning Systems with Python》/《機器學習系統設計》

Python機器學習的黑盒入門教程。如果說上一本書是教你如何組裝輪子的話，這本書就是直接告訴你怎麼把輪子轉起來以及如何才能轉得更好。至於輪子為什麼能轉起來，請參閱上一本書。另外，可以配合《Learning scikit-learn:Machine Learning in Python》這本書來閱讀（暫無中文版）。這本書是針對Python的機器學習庫scikit-learn進行專門講解的一本書，100頁左右，可以作為官方文檔的拓展讀物。

《Pythonfor Finance》

教你用Python處理金融數據的一本書，應該是中國人寫的，Packt出版，不過似乎現在還沒有中文版。比起前面幾本書，這本書專業性要強一些，側重於金融數據分析。這本書我還沒怎麼看，也寫不出什麼更詳細的介紹。之所以把它列出來，是因為在查資料的時候發現，O'Reilly年底似乎也准備出一本《Python for Finance》。看來Python真的是越來越火了。

9. python金融分析的實驗目的和要求

python金融分析的實驗目的和要求：Python適合做數據分析，有很多成熟的數據分析框架：Pandas，Numpy等，這些在課程中都有教。這些框架都可以很方便的完成數據分析的任務。

對象在python里，其實是一個指針，指向一個數據結構，數據結構里有屬性，有方法。 對象通常就是指變數。從面向對象OO的概念來講，對象是類的一個實例。在python里很簡單，對象就是變數。 class A: myname="class a" 上面就是一個類。

速度快：

Python 的底層是用 C 語言寫的，很多標准庫和第三方庫也都是用 C 寫的，運行速度非常快。 免費、開源：Python是FLOSS（自由/開放源碼軟體）之一。使用者可以自由地發布這個軟體的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用於新的自由軟體中。FLOSS是基於一個團體分享知識的概念。