2019-12-14 10:00:27 weixin_45933284 阅读数 23
  • Python金融数据分析入门到实战

    课程抵扣码限量发送中 购课输入 sjfx666 立减50元 本课程的核心为Python金融数据的分析,首先课程提取了数据分析工具NumPy、Pandas及可视化工具Matplotlib的关键点进行详细讲解,帮助同学们掌握数据分析的关键技能。而后我们选取了股票量化交易作为应用场景,由股票数据的获取、技术指标的实现,逐步进阶到策略的设计和回测,由浅入深、由技术到思维地为同学们讲解Python金融数据分析在股票量化交易中的应用。

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大家好!很荣幸能够在CSDN上和各位同学分享这门课程。

本课程的核心为Python金融数据的分析,首先课程提取了数据分析工具NumPy、Pandas及可视化工具Matplotlib的关键点进行详细讲解,帮助同学们掌握数据分析的关键技能。而后我们选取了股票量化交易作为应用场景,由股票数据的获取、技术指标的实现,逐步进阶到策略的设计和回测,由浅入深、由技术到思维地为同学们讲解Python金融数据分析在股票量化交易中的应用。

相信各位同学和我一样是一名Python爱好者。近几年来Python语言非常流行,广泛应用在不同的领域,比如无人驾驶、WEB开发、网络运维、数据分析、人工智能等等。早些年我还是使用R语言进行金融数据分析和量化交易的,大约3年前我接触到Python,发现它非常容易上手,而且有丰富的第三方库支持,可以帮助我快速解决实际问题。圈内有这么句耳熟能详的名言“life is short,we use python!”从这句名言中就可以感受到。随着Numpy、Pandas、Matplotlib等第三方库的出现用Python做金融数据分析已经成为一种趋势。目前华尔街的三大编程语言是:C、JAVA和Python,而在量化交易领域Python已经作为一种标准编程语言了。

本门课程由我来给大家讲讲《Python金融数据分析入门到实战》。不可否认的是Python数据分析中最为基础和重要的三个库是NumPy、Pandas和Matplotlib,但是每个库都涵盖了大量的功能和使用接口,如果我们毫无侧重点地去学习,何时才能学以致用呢?事实上,我们没必要把它们全部掌握,以我在数据分析方面的实际经验,最关键的知识点覆盖了平时80%的应用场景,我们的学习路线应该根据数据分析的整体流程而设定。我们先看下数据分析的常规步骤。

首先数据分析一定的带着某种业务上的目的开展的。在确定了数据分析的核心目的后,就要针对性地去收集样本数据。获取到数据之后,要规整化数据,包括清理、转换、合并、重塑等各个环节。这些环节中涉及到了很多Numpy和Pandas的关键点。完成了这些之后,我们就得到了比较标准的,可供下一步分析的表格型数据。数据分析是对处理过的数据进行分析,提取有价值的信息,形成有效结论的过程。Matplotlib可视化方法是最为直观地查看数据和分析数据背后含义的方法。在各个领域的数据分析过程中,都会通过可视化来观察数据的变化。最后我们展现数据分析的结果。

本课程提取Python数据分析工具NumPy、Pandas及可视化工具Matplotlib的关键点进行详细讲解,帮助同学们掌握数据分析的关键技能,提供大家的是满满的干货。而后我们选取了股票量化交易作为应用场景,将所学的知识点学以致用,更好地与Python金融数据分析的实际应用衔接。

结合数据分析的常规步骤,我们来了解下本课程的大纲。数据分析的目的即是从股票数据中分析出大概率下获利的数据特征。接下来由股票数据的获取、常用技术指标的实现,再逐步进阶到量化策略的设计,并且将这个策略基于一段历史股票数据进行回测,以此评估策略的可行性,通过这样一个由浅入深地方式讲解Python金融数据分析在实际的股票量化交易中的应用。

可以看到本课程的大纲是根据数据分析的整体流程,结合由浅入深的学习过程进行设计和制定。

所以学完这门课程,我们有以下这些收获:最大的收获是掌握了Python数据分析最为关键的NumPy、Pandas、Matplotlib关键知识点,然后下一步就可以学以致用地展开侧重于应用需求的数据分析,可以是金融量化交易方面的,也可以是公司财务数据分析、医疗数据分析等等,因为最本质的数据分析环节是相通的。

由于我们结合了股票量化交易场景进行讲解,所以我们能够掌握股票经典技术指标的原理及Python的实现方法,绘制出股票行情分析界面来捕捉个股动向;掌握股票数据的获取、分析、特征挖掘、策略制定及回测评估的过程和方法。

课程目录如下:

第一章:课程导学

开篇词。课程背景、整体大纲、学习目的和开发环境

深入理解金融数据分析。讲解数据分析、量化交易的本质和意义

第二章:NumPy关键点讲解

认识N维数组ndarray对象。讲解N维数组ndarray对象的创建及其特点。

数组的矢量化处理特性。讲解ndarray对象的矢量化处理方法及特性。

常用的元素级处理函数。讲解常用的一些元素级处理函数的使用方法。

随机变量分布数组的生成。讲解统计概率中伯努利分布、正态分布基础知识,以及对应的随机分布数组的生成方法。

第三章:Pandas关键点讲解

Series数据的生成和访问。讲解Pandas的Series数据生成的几种方法及访问的方法。

DataFrame数据生成的几种方法。讲解Pandas的DataFrame数据生成的几种方法。

时间序列的生成和处理。讲解Pandas下时间序列的生成及转换处理。

DataFrame数据的全方位访问。讲解全面覆盖Pandas的DataFrame数据的几种访问方法。

DataFrame数据的规整化处理。讲解如何对DataFrame数据进行清理、转换、合并、重塑。

DataFrame数据的分组与聚合。讲解Pandas下的groupby对DataFrame数据分组与聚合的方法。

DataFrame数据的高效遍历。讲解遍历DataFrame数据的常用方法,以及对比观察各个方法相应的执行效率。

DataFrame数据的导入和导出。讲解DataFrame存储为CSV文件的方法,以及CSV文件导入为DataFrame的方法。

第四章:Matplotlib关键点讲解

函数式绘图方式的方法和特点。讲解什么是函数式绘图,以及函数式绘制图形的方法。

如何绘制常用的数据分析图形。讲解如何绘制常用的数据分析图形。

对象式绘图方式的方法和特点。对比函数式绘图的方式,讲解对象式绘图方式的方法和特点。

如何自定义布局多子图页面。讲解如何使用对象式绘图自定义布局多子图的页面。

第五章:基于股票数据的量化分析

罗列获取股票数据的API。讲解目前获取股票数据常用API以及获取的数据形态。

从源生数据绘制常用技术指标。讲解从源生的股票数据计算并绘制常用的技术指标。

从均线指标分析股票价格的趋势。讲解基于均线指标构建量化策略,以及量化策略的回测过程。

原文:https://mp.weixin.qq.com/s?src=11&timestamp=1576288622&ver=2033&signature=FsDnRlvLnAi5U4SCIQnh1TxtCVcUsVIAoq42prvlDsFIpxzfLfcbek9mqZeFQZCEPVeeQ4pzJbt99-prQ0q-40lRKfRrid7*Xwes1GywiPoKqtdg13SjwKkG0vTqKt&new=1
作者:元宵大师
出处:微信公众号

2017-12-22 14:24:14 qq_38472535 阅读数 1845
  • Python金融数据分析入门到实战

    课程抵扣码限量发送中 购课输入 sjfx666 立减50元 本课程的核心为Python金融数据的分析,首先课程提取了数据分析工具NumPy、Pandas及可视化工具Matplotlib的关键点进行详细讲解,帮助同学们掌握数据分析的关键技能。而后我们选取了股票量化交易作为应用场景,由股票数据的获取、技术指标的实现,逐步进阶到策略的设计和回测,由浅入深、由技术到思维地为同学们讲解Python金融数据分析在股票量化交易中的应用。

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课程简介:

近两年来,数据分析师的岗位需求非常大,90%的岗位技能需要掌握Python作为数据分析工具,本课程以案例驱动的方式讲解如何利用Python完成数据获取、处理、数据分析及可视化方面常用的数据分析方法与技巧。

面向人群:
      1.  想了解和学习典型的数据分析流程和实践方法的学习者
      2.  想接触和学习非结构化数据(比如:文本、图像等)分析的学习者
      3.  想学习数据分析中常用建模知识的相关从业人员
      4.  尚不会使用Python的数据分析师从业者
      5.  想转行从事数据分析师行业的学习者: 
      6.  想使用Python实现金融数据分析、机器学习或深度学习的工程师


学习收益:
通过本课程的学习,学员将会收获:, 
      1.  熟悉数据分析的流程,包括数据采集、处理、可视化、数据建模等,
      2.  掌握Python语言作为数据分析工具,从而有能力驾驭不同领域数据分析实践:
      3.  掌握非结构化数据的处理与分析、探索性数据分析及量化分析
      4.  快速积累多个业务领域数据分析项目经验,包括金融数据、文本数据及图像数据
      5.  掌握使用Python实现基于机器学习及深度学习的数据分析和预测
      6.  掌握数据分析中常用的建模知识


开课时间:
2017年2月28日

课程大纲:
第一讲 工作环境准备及数据分析建模理论基础
第二讲 数据采集与操作
第三讲_数据分析工具Pandas8
第四讲_数据可视化
第五讲_时间序列数据分析
第六讲_文本数据分析
第七讲_图像数据处理及分析
第八讲_机器学习基础及机器学习库scikit-learn入门
第九讲_项目实战

资料课件和代码


下载地址:百度网盘下载

2017-11-07 23:18:23 xingbuxing_py 阅读数 1482
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引言:

邢不行的系列帖子“量化小讲堂”,通过实际案例教初学者使用python进行量化投资,了解行业研究方向,希望能对大家有帮助。

【历史文章汇总】请点击此处

【必读文章】EOS期现套利,一周时间,15%无风险收益

                     10年400倍策略分享(附视频逐行代码讲解)

个人微信:xingbx007,有问题欢迎交流。

 


如何快速上手使用Python进行金融数据分析

根据之前几篇系列帖子以及微信群中的反馈,让我觉的很有必要写一篇如何快速上手使用Pyhton进行系列分析的帖子。本文主要以此为主题,介绍下我学习量化投资、Python的个人经验。

第一步:好奇心

不要为了学习而去学习一门编程语言,或者任何工具。一定要心里首先有一个问题,抱着解决问题的心态,去了解并学习这个工具是如何解决问题的。驱动你去学习量化投资的,应该是你的好奇心。你认为你有一个炒股独家的窍门,你认为你发现了某个规律,你非常好奇的想用历史数据去验证你的想法。比如我在大二的时候接触量化投资,就是因为我的好奇心。当时我看到一些入门的技术分析书上推荐KDJ这个技术指标,说KDJ低位金叉之后股票会涨,是个很好的买入信号,并且书上会配一些图,证明这个指标的有效性。我当时就很好奇,书上说的是不是真的?这几个配图是刻意挑选的还是有代表性的?是不是可以写个程序找出历史上所有的kdj金叉,看看之后涨的概率有多大?

这就是引领我入门的最初的好奇心。当时我不会编程,一开始用excel来试着验证,发现KDJ从大概率上来讲是不行的。好奇心继续升级:我调整一下KDJ默认的参数,效果会不会好一点?再配合一下其他的指标,效果会不会好一点?再加上点财务数据,效果会不会好一点……

慢慢的想测试的想法越来越多,excel渐渐的不够用,开始学习编程。我学习编程的目的性很强,就是解决我眼前的问题。对于解决我问题没有帮助的,我就先不学。一开始用的是SAS,自己找书看,论坛上发帖子问。后来觉得SAS太重,不灵活,慢慢的迁移到Python。

我是金融专业的,但是学校并不教量化投资,一切都是自己学。可想而知,若没有好奇心一直引导我去探索,这么长的一段时间我怎么可能坚持下来呢?

第二步:为什么Python

我推荐刚入门的量化投资研究者使用Python。主要理由如下:

1.适用性

Python配合各类第三方的package(例如下面要讲到的pandas),是非常适合用来处理金融数据的

2.简单

相比于c,c#等语言,Python容易太多了。让你可以更快,更方便的对自己的想法进行测试。life is short, use Python。

3.全能

Matlab是另外一个金融分析领域的统治级语言,以上讲的两点适用性、简单性matlab都是具备的,在业界的使用范围应该是比Python要高的。

而Python相比于matlab的一大优势,那就是全能。matlab基本只能用于金融数据分析。但是Python除了拥有不亚于matlab的矩阵计算、科学计算能力之外,其他几乎任何事情都可以做。比如数据的清理、整理,比如从网页上抓取数据,比如进行文本信息的挖掘,比如做一个网站……现在学习一门语言,将来在任何地方都能用到。

第三步:如何入门Python

如果你有其他语言的编写经验(比如上过一个学期的编程课),有一定的编程基础。以下三步可以让你入门Python:

1.随便找一本Python入门书。这些教程网上有很多很多,论坛里面也有很多,随便搜索一下就是。

2.挑一本Python入门书,不要花超过半天的时间,快速翻阅这本书。这个步骤不求记住什么东西,只要大概的知道这本书讲了什么,什么知识在这本书的哪一章写了就行,以便将来查阅。

3.结合自己的好奇心,给自己寻找一个问题,简单的复杂的都可以,找一点数据(地址),直接开始实战。遇到问题,第一步是去翻书,第二步是去google(别去百度),第三步是论坛发帖求助。若你没有什么思路或者问题,可以加我个人微信xingbuxing0807,我可以给你提供思路。

如果你没有任何编程的基础,那么想要入门Python,也是以上三个步骤。但是第2步,就不是仅仅花半天的时间浏览书了,而是要细细的看书。对着书上的例子,实际的操作下,大概花一个星期的时间的业余时间也就够了吧。

第四步:如何入门pandas

使用Python做金融数据分析,一定要用pandas。pandas是Python的一个第三方库,简直是金融数据分析的神器,第一次遇到它的时候让我泪流满面。了解pandas最好的途径就是他的官方文档:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html,当然也可以看我之前写的系列文章。

对本文研究有自己的想法的朋友,欢迎在评论区留言。关于文中的代码、数据,以及下期《量化小讲堂》想了解的内容,也可以加我个人微信xingbx007交流。

如果你想入门量化,但是始终找不到方向,可以加入我的知识星球。我会在里面解答你的问题,分享我的感悟,不论是投资、技术,还是职业选择、思维方式。 

                                                                         -- 学习和成长从来都不是一个人的事 --

2019-09-03 13:46:20 li123chen 阅读数 36
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第一章 准备工作

第二章 引言

需要完成的任务:1、与外界进行交互:读写文件和数据库;2、准备:对数据进行预处理;3、转换:将处理完的数据集依照需要进行的目的进行转换;4、建模和计算:将数据与其他机器学习算法相结合;5、展示:即数据可视化
fillna函数替换缺失值:a=frame[‘xz’].fillna(‘missing’)
空字符串也可以被替换:a[a=’ ']=‘unknown’
series对象的value_counts方法:返回各个变量取值的数量个数。
水平条形图:利用上述返回的变量取值个数.plot(kind=‘bath’,rot=0)
np.where(bool 表达式,x,y):返回当这三个参数格式相同时,bool为真时,将表达式中的位置用x代替,为假时,用y代替。如果只有表达式,则返回表达式的下标,以元组形式返回。

第三章 ipython

第四章 numpy基础和矢量计算

多维数组对象:ndarray 构造格式 array([],[]) 适用加减运算。每个数组包含一个shape(一个包含数组大小的元组)和一个dtype(包含数组类型的对象)。
np.array(数组):np.array会为数组选择一个合适的格式;数据类型保存在一个特定的dtype中
arange 是range的数组表示:如 np.arange(15) 则 输出 array([0,1, ,14])
利用astype 将数据类型进行转换,
对ndarray的操作都是在视图上进行的操作,即对数组元素的改变会映射到原始数组。若想建立新的数组,需要显式地进行复制,如copy函数。b=a.copy()
使用rand生成随机矩阵,如rand(4,5)
转置:arr.T 其他多维转置 详见109
在这里插入图片描述
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内积:np.dot(arr,arr.T)
通用函数(ufunc):快速的元素级数组元素,如sqrt,exp等(接受一个数组),maximum和add将两个数组间每个元素进行操作,其他常见的 详见110
矢量化:用数组表达式代替循环,会比python表达式快上一到两个数量级。
数组统计方法:如mean std 详见 116
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使用上述方法,布尔值将转换为0和1,所以常用 sum来计算非负值的个数。
排序:sort 当输入维度时,将相应的维度进行排序。
排序并返回集合:unique
二进制数组以默认后缀.npy保存的,np.save(‘文件名‘,arr) np.load(‘文件名.npy’);还可以将多个数组存为一个文件中。
文本数组的读取,如 arr=np.loadtxt(‘array.txt’,delimiter=’ ') np.savetxt
矩阵的乘积:x.dot(y) 等同于 np.dot(x,y)
numpy.linalg 包含求逆和行列式,详见121
在这里插入图片描述
numpy.random对原有的随机库进行了补充,详见123
在这里插入图片描述

第五章 pandas 入门

pandas的两种数据结构,series 和 dataframe
可以将Series看作是一个定长的有序字典,可以将字典直接转换为Series,会在算术运算中自动对齐不同索引的数据。
嵌套字典:外层键作为列,内层键作为行索引。
reindex:将索引重新整理,可以附带有方法,详见138
在这里插入图片描述
丢弃指定轴的项:drop函数,返回的是一个新对象。
关于标签的切片是闭区间。
默认情况下,series与dataframe之间的计算是将series 的索引对应 dataframe的列,然后按行传播。
按值对series排序,使用order方法。
按值对dataframe排序,使用sort_index方法,传入要排序的列。
描述和汇总统计,详见156。
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

对缺失值进行处理
在这里插入图片描述
处理缺失数据:可以将dataframe中的全部为空的删掉或者某一为空的删掉,选择方法how=‘any’
填充缺失数据:fillna()
层次化索引:为一个data赋予多个索引值。
将一个或多个列转换为行索引,set_index

第六章 数据加载、储存和文件格式

读写文本格式的数据

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解析文件函数的参数
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将文件输出到csv格式,to_csv
将json数据转换为python格式,json.loads

第七章 数据规整化:清理、转换、合并、重塑

利用merge函数将两个dataframe 按行合并
replace用于将值进行替换

第八章 绘图和可视化

第九章 数据聚合与分组计算

第十章 时间序列

第十一章 金融和经济数据应用

2017-05-02 13:11:00 weixin_34259559 阅读数 4
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本节书摘来异步社区《Python金融大数据分析》一书中的第2章,第2.2节,作者: 【德】Yves Hilpisch(伊夫 希尔皮斯科)译者: 姚军 责编: 傅道坤,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。

2.2 结语

如果你是初学者、临时Python开发人员或者来自不同编程背景的专业人士,Python的入门一般相当简单,只需要几个简单的步骤。首先,应该安装合适的Python分发版本(如Anaconda),以获得一致的Python环境,也可以简化定期更新的过程。

有了Anaconda之类的分发版本,就拥有了交互式实践数据和金融分析所需的最重要工具(例如IPython),或者以更传统的实现-测试-调试风格开发更大应用程序的工具(例如Spyder)。当然,可以加入自己喜欢的编辑器,这些编辑器可能已经包含了Python语法高亮显示功能。如果你还寻求语法和代码检查功能,可以考虑Spyder内建的编辑器或者任何以Python为焦点的编辑器。

附录A介绍了一些语法、文档和单元测试领域中的最优方法。在语法中,空格和空行以及代码块缩进起到了重要的作用。至于文档,应该考虑在任何函数或者类中包含文档字符串,提供输入参数、输出和可能错误等背景和帮助信息以及使用示例。最后,应该从一开始就在开发过程中包含单元测试(至少对于较大的项目或者与更广泛拥护基础共享的项目)并使用专门工具简化测试过程。

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