專 欄 ❈本文作者：王勇，目前感兴趣项目商业分析、Python、机器学习、Kaggle。...（目前还没有止盈过）结合统计学，熟悉Python的基本数据分析方法。网上分享给愿意参考的人,交流和学习 分享是对自己最好的投资！ 欢迎指正。 1 Python 基础模块初始化 ? 2 数据库导入 ?...排除中证电信，原因是不同数据源市盈率差异太大。...本文的全文（含Python 代码，首发于知乎专栏Python中文社区 ），主要供Python学习和量化分析学习讨论，请点击阅读原文https://zhuanlan.zhihu.com/p/30273447...本文的分析结果在雪球发布，供参考指数的Z值和分析学习讨论。 https://xueqiu.com/1128434813/93998135
导读： 前面探索性数据分析在介绍可视化探索特征变量时已经介绍了多个可视化图形绘制方法，本文继续介绍两大绘图技巧，分布使用seaborn与pandas包绘制可视化图形。...旨在通过金融股市历史价格数据学习可视化绘图技巧。 ? 在日常生活中，可视化技术常常是优先选择的方法。...尽管在大多数技术学科（包括数据挖掘）中通常强调算法或数学方法，但是可视化技术也能在数据分析方面起到关键性作用。 除了折线图和散点图，你还知道哪些一行代码就能绘制出的酷炫又实用的可视化图形呢？...折线图看趋势 折线图在股市中地位是不可撼动的，折线图即股票走势图也就是K线图，是股民们分析股市历史数据即走势的重要图形，通常分为，日、周、月、季、年K线图。...从而可以进一步分析这些离群值是否可能在建模分析中对总体产生很大影响。
近日大盘的走势牵动着无数股民的心，TalkingData趁热打铁解析证券应用数据，回顾近期股市风云。...伴随近期股市的大幅震荡，证券类应用用户活跃度也出现波动，每逢沪指大幅下跌或重大利好政策出台，次日证券类应用的用户活跃次数均出现显著增长。 ?...各证券类应用的日活跃用户量的变化也与股市在工作日与周末的开市规律一致，并随近期股市震荡出现相应波动。 ?...6月29日，经历了前一周周五的股市重挫与周末的降准降息利好消息，用户对周一股市开盘的走势高度关注，证券类应用也在股市一开盘便迎来明显的活跃度峰值。 ?
最近A股美股市场火爆，我们用Python实现一个股市分析程序。以美股S&P 500公司（头部500家公司）举例，A股也是类似，唯一不同的是找到合适的A股数据源。...本教程的目的是介绍收集和分析股票数据的步骤。我们将使用 Python、Google Sheets 和 Google Finance。...我们将收集以下数据：3个不同日期的股价（1月1日、2月1日和3月1日）每家公司的已发行股票数量公司经营所在的行业/部门（遵循 GICS 分类）收集和结构化数据后，我们将使用Python库Pandas来分析数据...Python 和 Pandas：我们将使用 Python和 Pandas 来收集、存储和分析数据。1.3....分析数据3.1.读取数据我们首先将 Google Sheets 中的数据读取到新的 DataFrame 中。
导读： 本文主要从股市数据变量的特征分布及特征重要性两个角度对数据进行分析。 通过绘制图表等方法分析特征本身对分布状况或特征间相互关系。...通过机器学习模型方法分析出特种重要性排序，选出对结果贡献较大对那几个特征，这对后面建模对模型效果有着不可小觑对效果。 ? 数据准备 此处数据获取可参见金融数据准备。 ?...缺失值分析 检查缺失值 df.isnull().sum() Open 0 High 0 Low 0 Close 0 Adj Close...在随机森林中某个特征X的重要性的计算方法如下： 对于随机森林中的每一颗决策树， 使用相应的OOB(袋外数据)数据来计算它的袋外数据误差 ，记为 ....随机地对袋外数据OOB所有样本的特征X加入噪声干扰 (就可以随机的改变样本在特征X处的值)， 再次计算它的袋外数据误差 ，记为 .
在价格数据中，百分比回报率的平均值几乎都非常接近于0。...---- 本文摘选《R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率》
1.利用casperjs 爬取新浪股市排行数据,生成数据文件 //获取新浪股票排行 var casper = require('casper').create({ waitTimeout: 10000...var fs = require('fs'); fs.write(filename,rank); }); casper.run(); 2.使用 python入库 读取Casperjs生成的数据文件...db.cursor() cursor.executemany(insert_sql, value_sets) db.commit() print (u"成功插入数据...count) except Exception, e: db.rollback() print Exception, ":", e print (u"插入数据失败...，数据回滚") cursor.close() db.close()
作者寄语 更新 A 股市净率数据，目前提供如下板块和指数的市净率数据： 栏目 参数 上证A股市净率 sh 深圳A股市净率 sz 中小板市净率 zx 创业板市净率 cy 沪深300市净率 000300.XSHG...A 股市净率 接口: stock_a_pb 目标地址: https://www.legulegu.com/stockdata/market_pb 描述: 获取乐咕乐股网站-A 股市净率 限量: 单次获取指定...market 的所有数据 输入参数 名称 类型 必选 描述 market str Y market="000016.XSHG"; 参见 stock_a_pb 一览表 stock_a_pb 一览表 栏目...参数 上证A股市盈率 sh 深圳A股市盈率 sz 中小板市盈率 zx 创业板市盈率 cy 沪深300市盈率 000300.XSHG 上证50市盈率 000016.XSHG 上证180市盈率 000010...接口示例 import akshare as ak stock_a_pb_df = ak.stock_a_pb(market="000016.XSHG") print(stock_a_pb_df) 数据示例
作者寄语 更新 A 股市盈率数据，目前提供如下板块和指数的市盈率数据： 栏目 参数 上证A股市盈率 sh 深圳A股市盈率 sz 中小板市盈率 zx 创业板市盈率 cy 科创板市盈率 kc 全部A股市盈率...A 股市盈率 接口: stock_a_pe 目标地址: https://www.legulegu.com/stockdata/market_pe 描述: 获取乐咕乐股网站-A股市盈率 限量: 单次获取指定...market 的所有数据 输入参数 名称 类型 必选 描述 market str Y market="000016.XSHG"; 参见 stock_a_pe 一览表 stock_a_pe 一览表 栏目...参数 上证A股市盈率 sh 深圳A股市盈率 sz 中小板市盈率 zx 创业板市盈率 cy 科创板市盈率 kc 全部A股市盈率-平均数-中位数 all 沪深300市盈率 000300.XSHG 上证50...接口示例 import akshare as ak stock_a_pe_df = ak.stock_a_pe(market="000016.XSHG") print(stock_a_pe_df) 数据示例
本篇文章是”Python股市数据分析”两部曲中的第一部分，内容基于我在犹他州立大学MATH 3900 (Data Mining)课程上的一次讲座。...在这些文章中，我将介绍一些关于金融数据分析的基础知识，例如，使用pandas获取雅虎财经上的数据，股票数据可视化，移动均线，开发一种均线交叉策略，回溯检验以及基准测试。...然而，本篇文章并不会讨论如何使用糟糕的数学模型和交易算法使股市崩盘。相反，我打算向大家介绍一些用于处理和分析股市数据的Python工具。...股市有风险，入市需谨慎！ 获取并可视化股票数据 使用pandas从雅虎财经中获取数据 在我们处理股票数据之前，我们首先需要通过一些可行的途径获取它们。...移动均线平滑了数据序列，并有助于识别股市的发展趋势。q值越大，移动均线就越难反映序列xt中的短期波动。这里的想法是，移动均线过程能够从”噪声”中识别股市的发展趋势。
在价格数据中，百分比回报率的平均值几乎都非常接近于0。...本文选自《R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率》。
摘要： 本篇文章是”Python股市数据分析”两部曲中的第二部分。...我使用以下代码判断当前的股市行情。 ? ? ? ? ? 上面的最后一行表明，Apple股票在股市中的行情，有1005天为熊市，有600天为牛市，而有54天股市行情较为平稳。...一种方法是获取股票拆分和派付股息的历史数据，并设计一个处理这类数据的交易系统。这或许是最好的解决方案，能够最为真实地反映股票的行为，但是它过于复杂。...你可以在《Python衍生分析：数据分析，模型，仿真，校准与对冲》一书中了解更多关于衍生品（包括股票期权和其他衍生品）的信息，（对于犹他州立大学的学生）这本书可以在犹他州立大学图书馆中找到。...另一个资源（也是我准备这篇教程时参考的文献）是O’Reilly出版的图书《Python金融分析》，也可在犹他州立大学图书馆中找到。 请记住，我们可能（甚至很常见）在股市中亏损。
本期作者：Yin-Ta Pan 本期编辑：Wally 文 章 预 告 01、【年度系列】预测股市比你理解中的更加容易 02、【年度系列】基于Python分析股票市场周期 03、【年度系列】MICI因子模型...它是技术分析的关键，其中投资方法基于周期或重复的价格模式。 如果我们对股市周期有了更好的理解，我们总能以相对低的价格买入并在每个周期以相对较高的价格卖出，将始终获得正的回报。...但是，分析师可以定义自己的季节性。 为了更好地理解该库，先导文件是非常有用的。 该库的一个特点是简单性、灵活性。...data：带有时间索引的Pandas数据 split_date：分割训练和测试数据的日期 cycle：每个周期的间隔（天） mode：季节性的加法或乘法（可选） forecast_plot：是否打印预测图...强大的fbprophet软件包可以让你对股票市场的分析更加深入和轻松。 代码下载 在后台输入 年度系列六
作为一个技术男，一开始总想着怎么去爬数据。然而一旦发现有免费的数据接口时，瞬间感觉爬来的不香了。。。...利用Tushare大数据社区的数据接口： 1、注册用户，并完善资料，以获取最低的积分要求； 2、获取token，作为获取数据的唯一凭证； 3、利用python脚本采集入库。...doc_id=39 三、获取数据并入库 接下来主要就是一套python代码的事了，下面以采集最近一年内日线数据为例做详细说明。...feng', db='db2', charset='utf8') （3）“python脚本下半部分”，编写循环，每循环一次获取一天的数据，如果当天不是交易日则获取的数据为空。...平台特点： 拥有丰富的数据内容，如股票、基金、期货、数字货币等行情数据，公司财务、基金经理等基本面数据 SDK开发包支持语言，同时提供HTTP Restful接口，最大程度方便不同人群的使用 提供多种数据储存方式
最近股市特别火，正在学/学会Python的读者想尝试一下股市交易或者练练项目，获取数据便必不可少。这不，行哥给大家介绍一个专门获取股市数据的方法，有了数据之后数据分析、机器学习还不赶紧跑起来？...主要实现对股票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...，主要面向对象如下 量化投资分析师（Quant） 对金融市场进行大数据分析的企业和个人 开发以证券为基础的金融类产品和解决方案的公司 正在学习利用python进行数据分析的人 获取token值 这个接口必须在该网站上注册账号...-以茅台为例 这几天茅台的价格又创历史新高，茅台的市值同样超过工商银行成了中国内地股市的大哥，茅台从前是价格第一，现在是市值第一，还有它超过了可口可乐成了世界饮料界第一。...数据太多无法一一展示，这里截图展示一下该接口所涵盖的11个门类数据，即使不用这个来进行量化分析，也可以用它作为一个数据源，练练数据分析项目也是非常不错的 最后 附上行哥多年深度体验股灾的感受所得出的一句话
摘要：本篇文章是"Python股市数据分析"两部曲中的第一部分，主要介绍金融数据分析的背景以及移动均线等方面的内容。...本篇文章是"Python股市数据分析"两部曲中的第一部分，内容基于我在犹他州立大学MATH 3900 (Data Mining)课程上的一次讲座。...在这些文章中，我将介绍一些关于金融数据分析的基础知识，例如，使用pandas获取雅虎财经上的数据，股票数据可视化，移动均线，开发一种均线交叉策略，回溯检验以及基准测试。...然而，本篇文章并不会讨论如何使用糟糕的数学模型和交易算法使股市崩盘。相反，我打算向大家介绍一些用于处理和分析股市数据的Python工具。...移动均线平滑了数据序列，并有助于识别股市的发展趋势。q值越大，移动均线就越难反映序列xt中的短期波动。这里的想法是，移动均线过程能够从"噪声"中识别股市的发展趋势。
但正如项目作者所说，「本项目只能用于 Python 代码学习，股票分析，投资失败亏钱不负责，不算 BUG。」如果真亏了，我们也不背锅呀，毕竟大家都是韭菜。 ?...pythonstock 的项目页面 总之，分析得准不准先不说，我们先来偷个师，看看这个用 Python 代码进行股票分析的项目到底是怎么实现的吧。...7）增加曲线数据分析：查看股票时，可以直接跳转到东方财富页面查看相关信息，点击指标之后使用 Bokeh 将多达 17 个指标的数据可视化，进行图表展示。 ? bokeh 绘图指标数据： ?...然后根据 KDJ、RSI 和 CCI 这 3 个指标进行股票数据计算： ? 计算指标 此股票分析系统提供的每日股票指标数据，按照 17 个计算指标进行计算（下图截取部分计算指标）： ?...不过，需要再次提醒的是，股市有风险，入市需谨慎哦。
p=4838 众所周知，在证券投资领域将涉及很多数据，因此，通过简单的处理难以有效地分析各种公司股票之间的关系，而关联规则挖掘可以很好的解决这个问题，它允许投资在大量数据中，发现企业股票的相关性，以进一步研究和分析...我们从2015年1月至2016年1月收集了香港部分上市公司的股票交易数据，作为分析主体，探讨其间的潜在影响。 现在通过关联规则分析挖掘出，当股价上涨的时候，另一股票的价格会随着情况而上涨的情况。...首先，股票交易数据可视化，观察股价之间的关系。 在IBM SPSS Modeler软件中，我们使用网络图节点来分析上市公司股价上涨的潜在联系，并找出其间的强关联规则。...原因是在股票的历史交易数据中发现股票白云山和股票复星医药 同时上涨的情况发生了 130 次，占总事件的 35%，在这些时候有 100%的时候股票白云山的价格也发生了上涨。 但是预测对了就能挣钱吗？ ...建立的是一种数学或者统计模型，它能表现出已有数据的一些规律，但是未来的数据是否遵循这种规律，是不一定的。尤其是外在环境变量太多，甚至有人为因素。风险的控制，资金管理，自我情绪的管理这些都也很重要。
文章目录 引言 总结 引言 大家好,我是ChinaManor,直译过来就是中国码农的意思, 我希望自己能成为国家复兴道路的铺路人,大数据领域的耕耘者, 平凡但不甘于平庸的人。...本专栏以大数据企业级项目为主, 学完再也不惧面试没有项目经历可讲, 丰富你的大数据项目经历. 这是大数据项目的第四篇:大数据股市指数项目 思维导图奉上: ? ?...总结 以上便是大数据股市指数项目思维导图~ 愿你读过之后有自己的收获,如果有收获不妨一键三连一下~ ?...欢迎关注公众号大数据智能ai, 领取大数据最新2021全套讲义、资料、视频, 独行者快,众行者远,欢迎加我微信,一起学习大数据,享受大数据时代的福利!! ?
构建真实数据模型 我们正在寻找基于这些因素的不同的市场制度，然后我们可以用它来优化我们的交易策略。为此，我们将使用EUR / USD数据来构建模型。 首先，构建我们的数据集。...ModelData <-data.frame（LogReturns，ATR）＃为我们的HMM模型创建数据 ModelData <-ModelData [-c（1:14），]＃删除计算指标数据...使用我们刚刚构建的数据框架，要设置3个不同的状态，并将因变量分布设置为高斯分布。 HMMfit <-fit（HMM，verbose = FALSE）＃将我们的模型添加到数据集中 ? ?...HMMpost <-posterior（HMMfit）＃查找我们的数据集中每个状态的后验概率 我们可以看到，我们现在有每个状态的概率以及最高概率类别。 ? 让我们看看发现了什么： ?
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