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方方面面,包括基础和衍生金融资产定价.风险管理.量化投资等.随着大数据技术的发展,量化分析还逐步与大数据结合在一起,对海量金融数据实现有效和快速的运算与处理. 在量化金融的时代,选用一种合适的编程语言对于金融模型的实现是至关

(一)python金融数据爬虫项目 爬取目标:雪球网(起始url:https://xueqiu.com/hq#exchange=CN&firstName=1&secondName=1_0&page=1) 爬取内容:雪球网深沪股市情况 使用工具:requests库实现发送请求.获取响应. json格式的动态加载数据实现数据解析.提取. pymysql进行数据存储 思路:对该网站的动态加载数据的请求方式进行控制变量的发送请求,最终得到实际有效的参数. 项目重点:使用抓包工具分析发送数据

目录 金融数据 pandas-datareader TuShare 金融学图表 案例 金融数据 数据分析离不开数据的获取,这里介绍几种常用的获取金融方面数据的方法. pandas-datareader pandas-datareader 库包含了全球最著名的几家公司所整理的金融数据,这些数据库包括: 雅虎财经 谷歌财经 圣路易斯储备银行 肯尼斯·弗伦其数据库 世界银行 安装 pip install -U pandas-datareader 使用 引入库:import pandas_datarea

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R语言实现金融数据的时间序列分析及建模 一 移动平均    移动平均能消除数据中的季节变动和不规则变动.若序列中存在周期变动,则通常以周期为移动平均项数.移动平均法可以通过数据显示出数据长期趋势的变动规律.   R可用filter()函数做移动平均.用法:filter(data,filter,sides) 1.简单移动平均   简单移动平均就是将n个观测值的平均数作为第(n 1)/2个的拟合值.当n为偶数时,需进行二次移动平均.简单移动平均假设序列长期趋势的斜率不变.    以我国1992到20

摘要:客户微细分模型上线华为云ModelArts,看如何以AI科技挖掘金融数据价值. 当前信息化浪潮席卷全球,新一轮的科技革命和产业革命推动金融行业发展到全新阶段.人工智能2.0时代,智慧金融方兴未艾,已经成为社会经济高质量发展的重要助推力. 面对金融科技带来的剧烈变化,“金融+科技+AI”如今已成为大部分金融公司的战略方向.金融公司不断依托自身优势从战略层面强化金融与科技的融合,构建新业务形态,变革其组织.流程.运营.技术等,建立新业务体系.因此,过去几年,金融科技企业和第三方服务公司一直在合

终于盼来了不是前言部分的前言,相当于杂谈,算得上闲扯,我觉得很多东西都是在闲扯中感悟的,比如需求这东西,一个人只有跟自己沟通好了,总结出某些东西了,才能更好的和别人去聊,去说. 今天这篇写的是明白需求,其实更多的是想和大家聊天,只有把这个聊开了,后面的东西做起来才有意义,才有价值,在聊天中,思考中发现价值(化身为话唠了?) 有时候你自以为某些东西很重要,其实那只是站在自己的角度觉得很重要,更需要的是站在别人,站在市场的角度去思考这个问题,特么的到底重不重要. 需求我觉得可以分为两类:自己主动去做

说明:本文只是通过自己的已学知识对股票数据进行了一个简单的量化分析,只考虑了收盘情况,真实的量化交易中仅仅考虑收盘情况是不够的,还有很多的复杂因素,而且仅仅三年数据是不足以来指导真实的股票交易的,因此本文只是作为一个简单的python练手项目. 一.分析目的 利用预先设定的策略,通过对股票交易的历史数据进行回测,验证该策略是否能指导股票交易. 二.数据处理 1.数据集描述 数据集来源:https://www.nasdaq.com/symbol/baba/historical 数据集简介:此数据集

resample: 重采样函数,可以按照时间来提高或者降低采样频率,fill_method可以使用不同的填充方式. pandas.data_range 的freq参数枚举: Alias Description B business day frequency C custom business day frequency D calendar day frequency W weekly frequency M month end frequency SM semi-month end freq

本篇文章转自简书:http://www.jianshu.com/p/85d563d326a9 这段时间在看量化策略,找到了一个比较不错的开源项目,但是yahoo金融的数据源一直没有找到,在网上找到了这篇文章,分享一下.文章最下方是原作者的微信号,有想打赏的自便~~ Yahoo! Finance提供国内外财经数据,PYTHON通常借助于pandas或者matplotlib进行数据读取. 由于2017年5月16日Yahoo!单方面进行了API升级,原数据接口已下线. 原URL格式:https://c

一个获取上海地区AQI质量的Python脚本 https://github.com/yanyueoo7/Raspberrypi/blob/master/GetPmData_Shanghai.py #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- #Author:Tea import time import sys import json import random import requests reload(sys) sys.setdefaultenc

Stata是统计学专业软件,可以很方便的对数据处理,但几乎只能按照整行整列进行,而且每次只能加载一个矩阵(dta文件),如果要用到多个矩阵数据进行操作或进行复杂的循环控制,就力不从心了. 而Matlab工业界广泛使用的数据分析处理工具,对矩阵支持良好,除了可以像c语言一样完成底层的操作之外,还包含很多函数库,囊括工控.信号处理.金融.人工智能各个行业.虽然没有Stata内置的统计学函数全面,但在底层操作方面具有明显优势. 因此,在一次帮助别人完成金融数据分析时,尝试使用Stata对数据进行预处理

最近公司在写一个课程<大数据运维实训课>,分为4个部分,linux实训课.Python开发.hadoop基础知识和项目实战.这门课程主要针对刚从学校毕业的学生去应聘时不会像一个小白菜一样被刷掉.老大让我负责编写Python开发这块,让一个运维同学去写书???心中一万只草泥马奔腾而过,吐槽过后工作还是要继续,想起自己学习Python时候,一整套课程或者是人家的博客学下来,到最后总是会忘掉以前的一些东西,无非是自己没有实操,习题量不够.所谓天道酬勤,用大量的题海战术来巩固知识点,到最后闭着眼睛也能

前言 由于AI的发展,包括Python集成了很多计算库,所以淡入了人们的视野,成为一个极力追捧的语言. 首先概括下Python中文含义是蟒蛇,它是一个胶水语言和一个脚本语言,胶水的意思是能和多种语言集成,脚本的意思是没有强制类型,直接解释执行,和PHP类似. 下面是对Python的一些基础语法介绍. 安装教程这里就不说了,大家自行百度,小编这里用的是PyCharm开发. 现在主流的就是Python3.X,所以下面讲解的3.X.2.X不建议学了,因为慢慢就被取代了. 下面直接贴代码和运行结果: 第

根据mysql内数据,python建倒排索引,再导回mysql内. 先把mysql内的数据导出,先导出为csv文件,因为有中文,直接打开csv文件会乱码,再直接改文件的后缀为txt,这样打开时不会是乱码,在第一行输入列名 保存时选另存为,将编码格式改为utf-8 这是建倒排索引时的代码(sort列没有空格和逗号) 运行是会报一个warning,但是结果没问题,代码结合了网络搜索结果,和我自己的修改,引用自: https://blog.csdn.net/luoganttcc/article/det

西南证券成立于1999年,是唯一一家注册地在重庆的全国综合性证券公司,也是中国第九家上市证券公司和重庆第一家上市金融机构.公司现有员工逾2000名,在全国27个省份获批设立109家证券营业部,拥有17个投行业务部门. 2015年4月,K2与西南证券正式签约,准备上线办公类.管理类流程. 对于证券公司而言,数据的重要性不言而喻,而西南证券原来使用的系统太多流程功能不能实现,流程数据不能分析.因此西南证券选择了K2强大的流程引擎来有效激发了内生动力和外生动力,力争迎来发展质量和发展效益的“双丰收”.

-cacheArchive也是从hdfs上进分发,但是分发文件是一个压缩包,压缩包内可能会包含多层目录多个文件 1.The_Man_of_Property.txt文件如下(将其上传至hdfs上) hadoop fs -put The_Man_of_Property.txt /mapreduce Preface “The Forsyte Saga” was the title originally destined for that part of it which is called “The

-cacheFile 分发,文件事先上传至Hdfs上,分发的是一个文件 1.找一篇文章The_Man_of_Property.txt: He was proud of him! He could not but feel that in similar circumstances he himself would have been tempted to enlarge his replies, but his instinct told him that this taciturnity wa

统计某几个词在文章出现的次数 -file参数分发,是从客户端分发到各个执行mapreduce端的机器上 1.找一篇文章The_Man_of_Property.txt如下: He was proud of him! He could not but feel that in similar circumstances he himself would have been tempted to enlarge his replies, but his instinct told him that t

参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/35360694 1.获取数据 #定义所需要的数据 gafataDict={"谷歌":"GOOG","亚马逊":"AMZN","Facebook":"FB","苹果":"AAPL","阿里巴巴":"BABA","腾讯":&qu