量化投资以python为工具pdf

❶ 量化投资 用python好 还是c++

Python是非常适合做quant类工作的语言，本身就是科学计算方面的统治级语言，现在加入了IPython，pandas等重量级神器，为Quant类工作量身定做，而且仍在飞速发展中，以后会越来越重要。

关于其他语言，首先介绍一下我自己最喜欢的一个比较小众的组合，Mathematica+Java/Scala。 Mathematica的优点在于：本身提供函数式的编程语言，表达能力非常强大，比如Map/Rece是标配，很多时候不需要去做烦人的for循环或下标控制，排版经常可以直接照数学公式原样输入，即直观又不容易写错；代码和输出混排的排版方式使得建模时的演算和推理过程非常流畅，甚至还可以直接生成动画，对于找直观理解非常有帮助（这几点分别被IPython和R偷师了一部分）。Mathematica的缺点在于对金融类的时间序列数据没有很好的内建支持，使得存储和计算都会比较低效，因此需要用内嵌Java的方式来补足，对于数据格式或性能敏感的操作都可以用Java/Scala实现。这个组合在我心目中无出其右，不论是快速建模，还是建模转生产，都远远领先于其他选择。但Mathematica的商用授权很贵，如果公司本身不认可的话很难得到支持，这是最致命的缺陷。另外随着Python系的逐渐成熟，领先优势在逐渐缩小，长远看Python的势头更好一些。

其他答案里也列举了不少其他语言，我自己既做Quant的工作，也做软件开发的工作，这里想从一个软件工程师的角度，说说我的理解。平时工作中会和一些偏Quant背景的人合作，很容易发现建模能力好的人往往在计算机方面基础比较薄弱（因为以前的训练重点不在这里）。他们也可以快速学习掌握一种像C++，Java这样的语言，实现很多必要的功能。但是一方面这些语言陡峭的学习曲线和繁琐的开发步骤会给他们真正要做的工作增加不必要的负担，另一方面一旦涉及到性能敏感的情景，他们对计算机体系结构缺乏理解的缺点就容易暴露，比如说很可能他们没有计算复杂度，内存碎片，cache miss，甚至多线程等概念，导致写出的程序存在相当大的隐患。

即使是计算机功底扎实，如果每天的工作需要在C++，Python，R/Matlab，甚至一众脚本语言之前来回切换，思维负担也会非常重，人的精力是有限的，很难同时兼顾数学建模和底层代码调试这种差距巨大的工作。长期发展下去最可能的结果就是要么远离建模，专心做生产环境开发，要么远离生产环境，专心建模。这种局面显然不论对个人还是团队都是有很大弊端的。

如果深入思考这个问题，相信不难得出结论，对于Quant来说，C++这种相当面向机器的语言肯定不是最佳选择。的确在历史上，它比更面向机器的C已经友好了很多，但是在计算机技术飞速发展的今天，如果还需要Quant大量使用C++做建模类的工作显然是很遗憾的事情。设想一下你拿到一份股票数据，不论你是想分析价格走势，成交量分布，还是波动性，第一件要做的事一定是画出图来看看，有一个直观认识。如果你的工具是C++，肯定有很多时间花在编译，调试，再编译的过程上，好容易能解析文件了，接下来怎么算移动平均？怎么算波动性？全都要自己写代码。再然后怎么画图？这整个工作流简直惨不忍睹，这些问题浪费掉你大部分精力，而他们全部和你真正感兴趣的工作毫无关系。所以如果你是一个数理金融等背景的新人打算开始Quant生涯，在决定是否要投资到这项重量级技术上时需要慎重，即便它目前的市场定价可能仍在峰值。相比之下我认为Python会是更理想的选择，即能很好的完成建模工作，也可以训练一定的编程技巧，使你在必要时也能胜任一些简单的C++工作。

最后同意 @袁浩瀚，不要拘泥于语言，不论学习那一种，对其他的语言还是要抱有开放的心态。另外世界变化很快，你会发现单一的语言分类方式其实是没有意义的，每一门语言在发展过程中都会逐渐吸收其他语言的特性，比如Python本身就既有C/C++/Java那样命令式的特点，也有函数式的特点，像pandas甚至还提供类似SQL的使用方式，在其他语言或系统里也都或多或少包含了不同的特点，可以在学习过程里慢慢体会。

❷ 想用python量化金融，需要掌握python哪些

urllib, urllib2, urlparse, BeautifulSoup, mechanize, cookielib 等等啦这些库的掌握并不难，网络爬虫难的是你要自己设计压力控制算法，还有你的解析算法，还有图的遍历算法等。

❸ python数据分析与应用-Python数据分析与应用 pdf 内部全资料版

给大家带来的一篇关于Python数据相关的电子书资源，介绍了关于Python方面的内容，本书是由人民邮电出版社出版，格式为PDF，资源大小281 MB，黄红梅 张良均编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为：7.8。

内容介绍

目录

第1章Python数据分析概述1

任务1.1认识数据分析1

1.1.1掌握数据分析的概念2

1.1.2掌握数据分析的流程2

1.1.3了解数据分析应用场景4

任务1.2熟悉Python数据分析的工具5

1.2.1了解数据分析常用工具6

1.2.2了解Python数据分析的优势7

1.2.3了解Python数据分析常用类库7

任务1.3安装Python的Anaconda发行版9

1.3.1了解Python的Anaconda发行版9

1.3.2在Windows系统中安装Anaconda9

1.3.3在Linux系统中安装Anaconda12

任务1.4掌握Jupyter Notebook常用功能14

1.4.1掌握Jupyter Notebook的基本功能14

1.4.2掌握Jupyter Notebook的高 级功能16

小结19

课后习题19

第2章NumPy数值计算基础21

任务2.1掌握NumPy数组对象ndarray21

2.1.1创建数组对象21

2.1.2生成随机数27

2.1.3通过索引访问数组29

2.1.4变换数组的形态31

任务2.2掌握NumPy矩阵与通用函数34

2.2.1创建NumPy矩阵34

2.2.2掌握ufunc函数37

任务2.3利用NumPy进行统计分析41

2.3.1读/写文件41

2.3.2使用函数进行简单的统计分析44

2.3.3任务实现48

小结50

实训50

实训1创建数组并进行运算50

实训2创建一个国际象棋的棋盘50

课后习题51

第3章Matplotlib数据可视化基础52

任务3.1掌握绘图基础语法与常用参数52

3.1.1掌握pyplot基础语法53

3.1.2设置pyplot的动态rc参数56

任务3.2分析特征间的关系59

3.2.1绘制散点图59

3.2.2绘制折线图62

3.2.3任务实现65

任务3.3分析特征内部数据分布与分散状况68

3.3.1绘制直方图68

3.3.2绘制饼图70

3.3.3绘制箱线图71

3.3.4任务实现73

小结77

实训78

实训1分析1996 2015年人口数据特征间的关系78

实训2分析1996 2015年人口数据各个特征的分布与分散状况78

课后习题79

第4章pandas统计分析基础80

任务4.1读/写不同数据源的数据80

4.1.1读/写数据库数据80

4.1.2读/写文本文件83

4.1.3读/写Excel文件87

4.1.4任务实现88

任务4.2掌握DataFrame的常用操作89

4.2.1查看DataFrame的常用属性89

4.2.2查改增删DataFrame数据91

4.2.3描述分析DataFrame数据101

4.2.4任务实现104

任务4.3转换与处理时间序列数据107

4.3.1转换字符串时间为标准时间107

4.3.2提取时间序列数据信息109

4.3.3加减时间数据110

4.3.4任务实现111

任务4.4使用分组聚合进行组内计算113

4.4.1使用groupby方法拆分数据114

4.4.2使用agg方法聚合数据116

4.4.3使用apply方法聚合数据119

4.4.4使用transform方法聚合数据121

4.4.5任务实现121

任务4.5创建透视表与交叉表123

4.5.1使用pivot_table函数创建透视表123

4.5.2使用crosstab函数创建交叉表127

4.5.3任务实现128

小结130

实训130

实训1读取并查看P2P网络贷款数据主表的基本信息130

实训2提取用户信息更新表和登录信息表的时间信息130

实训3使用分组聚合方法进一步分析用户信息更新表和登录信息表131

实训4对用户信息更新表和登录信息表进行长宽表转换131

课后习题131

第5章使用pandas进行数据预处理133

任务5.1合并数据133

5.1.1堆叠合并数据133

5.1.2主键合并数据136

5.1.3重叠合并数据139

5.1.4任务实现140

任务5.2清洗数据141

5.2.1检测与处理重复值141

5.2.2检测与处理缺失值146

5.2.3检测与处理异常值149

5.2.4任务实现152

任务5.3标准化数据154

5.3.1离差标准化数据154

5.3.2标准差标准化数据155

5.3.3小数定标标准化数据156

5.3.4任务实现157

任务5.4转换数据158

5.4.1哑变量处理类别型数据158

5.4.2离散化连续型数据160

5.4.3任务实现162

小结163

实训164

实训1插补用户用电量数据缺失值164

实训2合并线损、用电量趋势与线路告警数据164

实训3标准化建模专家样本数据164

课后习题165

第6章使用scikit-learn构建模型167

任务6.1使用sklearn转换器处理数据167

6.1.1加载datasets模块中的数据集167

6.1.2将数据集划分为训练集和测试集170

6.1.3使用sklearn转换器进行数据预处理与降维172

6.1.4任务实现174

任务6.2构建并评价聚类模型176

6.2.1使用sklearn估计器构建聚类模型176

6.2.2评价聚类模型179

6.2.3任务实现182

任务6.3构建并评价分类模型183

6.3.1使用sklearn估计器构建分类模型183

6.3.2评价分类模型186

6.3.3任务实现188

任务6.4构建并评价回归模型190

6.4.1使用sklearn估计器构建线性回归模型190

6.4.2评价回归模型193

6.4.3任务实现194

小结196

实训196

实训1使用sklearn处理wine和wine_quality数据集196

实训2构建基于wine数据集的K-Means聚类模型196

实训3构建基于wine数据集的SVM分类模型197

实训4构建基于wine_quality数据集的回归模型197

课后习题198

第7章航空公司客户价值分析199

任务7.1了解航空公司现状与客户价值分析199

7.1.1了解航空公司现状200

7.1.2认识客户价值分析201

7.1.3熟悉航空客户价值分析的步骤与流程201

任务7.2预处理航空客户数据202

7.2.1处理数据缺失值与异常值202

7.2.2构建航空客户价值分析关键特征202

7.2.3标准化LRFMC模型的5个特征206

7.2.4任务实现207

任务7.3使用K-Means算法进行客户分群209

7.3.1了解K-Means聚类算法209

7.3.2分析聚类结果210

7.3.3模型应用213

7.3.4任务实现214

小结215

实训215

实训1处理信用卡数据异常值215

实训2构造信用卡客户风险评价关键特征217

实训3构建K-Means聚类模型218

课后习题218

第8章财政收入预测分析220

任务8.1了解财政收入预测的背景与方法220

8.1.1分析财政收入预测背景220

8.1.2了解财政收入预测的方法222

8.1.3熟悉财政收入预测的步骤与流程223

任务8.2分析财政收入数据特征的相关性223

8.2.1了解相关性分析223

8.2.2分析计算结果224

8.2.3任务实现225

任务8.3使用Lasso回归选取财政收入预测的关键特征225

8.3.1了解Lasso回归方法226

8.3.2分析Lasso回归结果227

8.3.3任务实现227

任务8.4使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型228

8.4.1了解灰色预测算法228

8.4.2了解SVR算法229

8.4.3分析预测结果232

8.4.4任务实现234

小结236

实训236

实训1求取企业所得税各特征间的相关系数236

实训2选取企业所得税预测关键特征237

实训3构建企业所得税预测模型237

课后习题237

第9章家用热水器用户行为分析与事件识别239

任务9.1了解家用热水器用户行为分析的背景与步骤239

9.1.1分析家用热水器行业现状240

9.1.2了解热水器采集数据基本情况240

9.1.3熟悉家用热水器用户行为分析的步骤与流程241

任务9.2预处理热水器用户用水数据242

9.2.1删除冗余特征242

9.2.2划分用水事件243

9.2.3确定单次用水事件时长阈值244

9.2.4任务实现246

任务9.3构建用水行为特征并筛选用水事件247

9.3.1构建用水时长与频率特征248

9.3.2构建用水量与波动特征249

9.3.3筛选候选洗浴事件250

9.3.4任务实现251

任务9.4构建行为事件分析的BP神经网络模型255

9.4.1了解BP神经网络算法原理255

9.4.2构建模型259

9.4.3评估模型260

9.4.4任务实现260

小结263

实训263

实训1清洗运营商客户数据263

实训2筛选客户运营商数据264

实训3构建神经网络预测模型265

课后习题265

附录A267

附录B270

参考文献295

学习笔记

Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。 Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。 用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等 。 定义 （推荐学习：Python视频教程） 用户可以通过电子邮件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，将 Jupyter Notebook 分享给其他人。 在Jupyter Notebook 中，代码可以实时的生成图像，视频，LaTeX和JavaScript。 使用 数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是Jupyter 格式 。 架构 Jupyter组件 Jupyter包含以下组件： Jupyter Notebook 和 ……

本文实例讲述了Python实现的微信好友数据分析功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 这里主要利用python对个人微信好友进行分析并把结果输出到一个html文档当中，主要用到的python包为 itchat ， pandas ， pyecharts 等 1、安装itchat 微信的python sdk，用来获取个人好友关系。获取的代码 如下： import itchatimport pandas as pdfrom pyecharts import Geo, Baritchat.login()friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]def User2dict(User): User_dict = {} User_dict["NickName"] = User["NickName"] if User["NickName"] else "NaN" User_dict["City"] = User["City"] if User["City"] else "NaN" User_dict["Sex"] = User["Sex"] if User["Sex"] else 0 User_dict["Signature"] = User["Signature"] if User["Signature"] else "NaN" ……

基于微信开放的个人号接口python库itchat，实现对微信好友的获取，并对省份、性别、微信签名做数据分析。 效果： 直接上代码，建三个空文本文件stopwords.txt，newdit.txt、unionWords.txt，下载字体simhei.ttf或删除字体要求的代码，就可以直接运行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#绘图时可以显示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#绘图时可以显示中文import jiemport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解决编码问题non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #获取好友信息def getFriends():……

Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果示例

本文实例讲述了Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果。分享给大家供大家参考，具体如下： 前面讲述了关于双色球的各种算法，这里将进行下期双色球号码的预测，想想有些小激动啊。 代码中使用了线性回归算法，这个场景使用这个算法，预测效果一般，各位可以考虑使用其他算法尝试结果。 发现之前有很多代码都是重复的工作，为了让代码看的更优雅，定义了函数，去调用，顿时高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#导入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#读取文件d……

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❹ 金融工程，量化投资学什么软件好Python还是Matlab

看了半天数据，也分析不出个所以然来，02

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❻ python量化投资是什么

量化投资是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式。在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。从全球市场的参与主体来看，按照管理资产的规模，全球排名前四以及前六位中的五家资管机构，都是依靠计算机技术来开展投资决策，由量化及程序化交易所管理的资金规模在不断扩大。
python是一种编程语言，python量化投资也就是通过使用Python编写能够发出买卖指令的程序来交易。

❼ 《Python与量化投资从基础到实战》pdf下载在线阅读，求百度网盘云资源

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❽ 结合Python分析金融数据挖掘在量化投资领域中的应用

量化投资领域在金融数据中的应用包括：

• 股票市场的价格预测，利用历史数据对股票未来的价格进行预测，帮助投资者决策。

• 资产配置，通过分析金融数据，帮助投资者合理配置资产，使投资回报最大化。

• 风险评估，利用金融数据进行风险评估，帮助投资者了解投资风险，并进行风险管理。

• 自动交易，利用金融数据进行交易策略的设计和执行，进行自动化交易。

• 定量研究，利用金融数据进行定量研究，对金融市场的行为进行深入的研究。

❾ 期货专业书籍有没有！

专业投机原理，以交易为生，道氏理论，
海归交易法和交易圣经。