貌似三个月没有更新博客园了，当时承诺的第二篇金融数据分析与挖掘这几天刚好又做了总结，在国内经济不景气的现在来对这个话题结个尾。...1、(量化)投资的方法基础分析 1.1 投资的两种方法 技术分析 技术分析是指研究过去金融市场的资讯（主要是经由使用图表）来预测价格的趋势与决定投资的策略。...很多个人投资者也比较多技术分析，但缺乏丰富的经验等 基本面分析 基本面分析又称基本分析，是以证券的内在为依据，着重于对影响证券价格及其走势的各项因素的分析，宏观数据、市场行为、企业财务数据...、交易数据等进行分析，以此决定投资购买何种证券及何时购买。...传入的参数序列必须是Numpy序列 返回的值 macd:差离值 macdsignal:信号线 macdhist:MACD柱状图值 方法: 使用股票的收盘价格(close)去计算MACD指标数据
有人让我写一下关于数据挖掘在金融方面的应用，再加上现在金融对数据方面的要求不断提高，准备用两篇随笔来做个入门总结。...其中收盘价最重要，是分析股市行情时采用的基本数据。 ...量化主要就属于这样的一个分析方式 5 股票时间序列数据处理 5.1 什么是时间序列? 时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。...对于时间序列类型，有特有的分析方法。...同样股票本身也是一种时间序列类型，我们就以股票的数据来进行时间序列的分析 时间序列分析( time series analysis)方法,强调的是通过对一个区域进行一定时间段内的连续观察计算，提取相关特征
1.pandas的一个技巧 apply() 和applymap()是DataFrame数据类型的函数，map()是Series数据类型的函数。...apply()的操作对象DataFrame的一列或者一行数据， applymap()是element-wise的，作用于每个DataFrame的每个数据。...map()也是element-wise的，对Series中的每个数据调用一次函数。...2.PCA分解德国DAX30指数 DAX30指数有三十个股票，听起来不多的样子，其实还是挺多的，我们很有必要对其进行主成分分析，然后找出最重要的几个股票。...')['Close'] data = data.dropna()#丢弃缺失数据 dax = pd.DataFrame(data.pop('^GDAXI'))#将指数数据单独拿出来，采用pop在获取的时候已经从原来的地方删除了这一列数据了
http://blog.csdn.net/qtlyx/article/details/53647159 1.pandas的一个技巧 apply() 和applymap()是DataFrame数据类型的函数...，map()是Series数据类型的函数。...apply()的操作对象DataFrame的一列或者一行数据， applymap()是element-wise的，作用于每个DataFrame的每个数据。...map()也是element-wise的，对Series中的每个数据调用一次函数。...2.PCA分解德国DAX30指数 DAX30指数有三十个股票，听起来不多的样子，其实还是挺多的，我们很有必要对其进行主成分分析，然后找出最重要的几个股票。
作者：housecheng 腾讯WXG工程师 |导语 解决金融风控数据监控“开发门槛高”“重复工作多”的痛点，实现PSI计算性能十倍速提升。...背景 在金融业务上，质量和稳定是生命线，我们需要对所有已经上线的风控要素，如策略、模型、标签、特征等构建监控。...Checker的衍生方法包括： ? 完成衍生后，需要判断指标是否异常，这是通过检查阈值实现的，常见的检查逻辑有： ?...我们分析了造成计算时间长的原因有： 部分监控指标如PSI计算涉及多次遍历表； Pyspark 原生Row属性访问效率差； 部分超大表行数达到20亿+。 针对这些问题，我们提出了下述方案逐一解决。...如下图所示，基于直方图的PSI估算方法主要包括4个步骤： - 步骤一：遍历一次表，使用蓄水池采样数据（>10w)，本地计算分段、统计各个分段计数，得到特征的直方图分布h1，如下图； - 步骤二：从历史结果中拉取
1.pandas的线性回归 回归分析是金融中一个绕不过的话题，其实最好的工具应该是R语言，但是pandas其实也是能够胜任绝大部分工作的。 ...这里，pandas的回归给出了上图的分析。决策系数是0.7621，调整后的是0.7597，不过笔者这里有一个疑问，一元线性回归的调整系数有意义吗？ ...当然，如果我们用的是真实世界的数据，恐怕就不会那么好了吧。...然后用linalg，线性模拟函数，最小化平方和的方法获取reg，然后用dot方法或者拟合后的y值，如果对矩阵或者线性代数很了解的话，这一过程应该是可以很容易就理解的。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 数据集从零售投资者的角度包含了金融新闻头条的观点。数据集包含两列，情感标签和新闻标题，情感标签包含消极的，中立的或积极的。 1....数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。 5. 数据引用 Malo P, Sinha A, Korhonen P, et al.
qr-code.png 雅虎财经 利用Pandas模块直接获取雅虎财经数据，方便之极。...网站提供了csv格式数据下载服务。...利用DataReader抓取数据 # 定义获取数据的时间段 start = datetime.datetime(2010, 1, 1) end = datetime.datetime(2016,5,20...当然注意这里数据有缺失，有的日期没有记录。...3196.00 3196.00 0.000000 2010-01-11 3212.75 3212.750000 3212.75 3212.75 3212.75 16.750000 # 用shift方法错位
pd.DataFrame(raw_data_1) data2 = pd.DataFrame(raw_data_2) data3 = pd.DataFrame(raw_data_3) 将Data1和data2两个数据框按照行的维度来进行合并...all_data = pd.concat([data1,data2]) print(all_data) 将data1和data2两个数据框按照列的维度进行合并 all_data_col = pd.concat
CDAS 2017中国数据分析师行业峰会下午的大数据与金融分论坛中，来自IBM、诸葛io、民生银行等六位专家与教授，分享了大数据在金融领域的实践和应用 人工智能助力银行审计管理 IBM Analytics...LBS首席数据科学家李峰 李峰老师在峰会上介绍了什么是审计以及审计会面临哪些业务问题，并讲解了IBM在给出商业银行整个大数据分析审计平台的方案中涉及到的相关核心技术和方法论，同时通过两个有趣的案例介绍了审计里面的业务场景...深入金融场景的数据驱动与应用 诸葛io产品VP于晓松 金融行业对用户的分析停留在人口属性方面，比如性别、工资结构、偿还能力等等，而缺乏用户行为方面的画像。...用R语言实现量化交易策略 《R的极客理想》系列图书作者、民生银行金融大数据分析师张丹 中国的金融二级投资交易市场，是一个不成熟的市场，同时又是情绪化的市场。...赵刚先生在峰会现场讲解了Innov100的数据分析服务方法、数据雷达、数据洞察等内容，针对创新创业的中小微企业的数据分析有助于金融机构找准创业赛道，选好投资方向，评价投资价值，发现潜力项目，洞察关键成功因素
当你交给公司领导一份数据分析报告时，领导会问你的数据分析方法论是什么，如果你的方法论不正确或不合理，那么你的分析报告将没有价值可言，那么事实情况是不是这样呢？我们得从数据分析方法论的概念说起。...一、什么是数据分析方法论 我们把一些跟数据分析相关的营销、管理等理论统称为数据分析方法论，它是对一个数据分析项目的整体工作起到指导作用的思路模型。...二、数据分析方法论与数据分析方法的区别 数据分析方法论主要从宏观角度指导我们怎样进行数据分析，更像一个规划图或者说施工图，告诉我们项目整体的框架、从哪几个方面进行数据分析、各方面包含什么内容和指标，先分析什么...而数据分析方法是指对具体的信息和数据进行怎样的处理，采用什么样的分析方法，它是整个数据分析项目中的一个较为关键的环节，是从微观角度指导我们怎样进行数据分析。...数据分析方法论就好比建筑施工图，为我们数据分析指引方向，数据分析方法好比建筑施工技术，它为我们完成数据分析提供技术保障与支持。
数据分析 数字和趋势 看数字图片直观感受到走势 维度分解 单一数字或趋势过于宏观，需要按维度拆解 当发现异常流量时，可以按地区拆解，访问来源拆解，设备浏览器维度等，访问来源等 用户分群 针对符合某特征行为的用户...每一步转化率多少 哪一步流失最多，流失用户符合哪些特征 行为轨迹 关注用户行为轨迹，为了真实的了解用户的行为，数据指标往往是真实情况的抽象，如果只看UV，PV，断然无法全面了解用户是如何使用产品的，通过大数据手段...，还原用户的行为轨迹，有助于团队关注用户的真实体验，可以看出产品和运营的问题，比如是不是产品不匹配 留存分析 人口红利逐渐消退的时代，留住一个老用户的成本远远低于获取一个新用户， 每一个产品，服务都应该重点关注用户的留存...算法对结果的影响，产品上线过程经常需要使用A/B测试来看两种效果如何，市场和运营可以通过A/B测试来完成不同渠道，内容，广告创意的效果 数学建模 商业目标和用户行为，画像等信息有关联性时，需要用到数学建模，数据挖掘手段进行建模
Python的功能不可以说不大，在金融数据分析里面有着很方便的应用。...1.数据获取 pandas包中有自带的数据获取接口，详细的大家可以去其官网上找，是io.data下的DataReader方法。...= web.DataReader(name='^GDAXI', data_source='yahoo',start = '2000-1-1') #查看一下数据的一些信息 上面这一方法返回的是一个pandas...我们可以掌握这种subplots的绘图方法，把几张趋势图片放在一起。 ? 这是移动平均线的图片，subplots的属性为false，那么就是叠加在一起绘制。 ? ...和FRM中提到的一样，在市场低迷，或者说，金融危机的时候，市场的波动率急剧增加。于是，就有了恐慌指数这个东西，也就是Vix，其实就是市场的波动率指数。
平台金融模式中，是平台企业对其长期以来积累的大数据通过互联网、云计算等信息化方式对其数据进行专业化的挖掘和分析，通过研究并与传统金融服务相结合，创新性的为平台服务企业开展相关资金融通工作。...平台模式的特点在于企业以交易数据为基础对客户的资金状况进行分析，贷款客户多为个人以及难以从银行得到贷款支持的小微企业，贷款无需抵押和担保，能够快速发放贷款，且多为短期贷款。...同时，这也使平台模式具有了寡头经济的特点，平台模式中的企业必须在前期进行长时间交易数据的积累，在交易数据的积累过程中完善交易设备和电子设备，以及进行数据分析所需的基础设施积累和人才积累。...说到大数据，首当其冲的应该是已经围绕数据海洋中耕耘已久并衍生出金融借贷业务的阿里系。首先从宏观上对阿里系进行分析。阿里系的基础是“三流”：信息流、资金流以及目前马云退休后布局的物流。...笔者认为，无论采用上述哪种运营模式，大数据分析的能力和数据来源的合法性、持续性能力对于企业来说必不可少。企业应根据自身发展特点选择自身适合的模式。 摘自：搜狐证券
公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~今天给大家介绍一个金融数据分析库yfinance，主要是基于该库下的股票数据分析及股价预测（使用LSTM模型）yfinance库yfinance...它提供了一个方便的接口，让用户能够轻松地下载和处理股票、指数、货币对等金融市场的历史价格数据和其他相关信息。yfinance 让开发者和分析师能够使用 Python 进行金融数据分析、可视化和研究。...数据处理和分析： 通过将数据转换为 pandas 数据框，用户可以方便地进行数据处理、计算技术指标和执行分析操作。全球市场： yfinance 不仅仅支持美国市场，还能够获取许多全球市场的金融数据。...使用方法：1、安装pip install yfinance2、获取股票数据import yfinance as yf# 指定股票代码name = 'AAPL'# 下载历史价格数据apple = yf.download...这可以帮助分析者理解数据的波动情况，尤其是在金融分析等领域。
这个数据明显错误，创建函数处理该问题 def fix_century(x): year = x.year - 100 if x.year > 1989 else x.year return...Yr_Mo_Dy') print(data.head(5)) 对应每一个location 一共有多少个缺失值 print(data.isnull().sum()) 对应每一个location ,一共由多少完整的数据值...shape[0]获取行数，shape[1]获取列数 print(data.shape[1]-data.isnull().sum()) 对于全体数据，计算风速的平均值 print(data.mean...().mean()) 创建一个名为loc_stats的数据框去计算并存储每一个location的最小值、最大值、平均值、标准差。...date.day) january_winds = data.query('month == 1') print(january_winds.loc[:,'RPT':'MAL'].mean())` 对于数据记录安年频率取样
如何理解数据分析的方法论问题？ 首先，数据分析方法论就如同国家的方针政策，指导和决策我们分析的方向。从宏观角度知道如何进行数据分析，就像是一个数据分析的前期规划，知道着后期数据分析工作的开展。...数据分析法则就是指具体的分析方法，例如我们常见的对比分析、交叉分析、相关性分析、回归分析、聚类分析等数据分析法，数据分析法则是从微观角度指导我们如何进行数据分析。...那么，数据分析方法论的作用有什么呢？ 1、理顺分析思路，确保数据分析结构的体系化，思路是整个分析过程的前提。...2、把问题分解成相关联的部分，并显示他们之间的关系 3、为后续数据分析的开展指引方向 4、确保分析结果的有效性和正确性 如果么哦有数据分析方法论的指导，整个数据分析报告虽然个方面都涵盖到，但是会给人感觉缺点什么...其实就是报告主线不明，各部分的分析逻辑不清。 常用的数据分析方法论 1、PEST分析法 PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。
import pandas as pd import numpy as np 获取数据集 url = 'https://raw.githubusercontent.com/justmarkham.../DAT8/master/data/chipotle.tsv' 导入数据集至chipo chipo = pd.read_csv(url,sep = '\t') 设置打印宽度 pd.set_option...('display.width',1000) 查看前10行数据 print(chipo.head(10)) 了解数据集中有多少个观察值 print(chipo.info()) 了解数据集中有多少列...print(chipo.shape[1]) 打印出全部列的名称 print(chipo.columns) 输出数据集的索引 print(chipo.index) 被下单数最多的商品（...float(x[1:-1]) chipo.item_price = chipo.item_price.apply(dollarizer) print(chipo.item_price) 在该数据集对应的时期内
接下来，我们给出一种称为因子分析的方法，使用更多的参数来分析特征间的关系，并且不需要计算一个完整的 。...下面使用的因子分析表示方法是矩阵表示法，在参考资料中给出了一些其他的表示方法，如果不明白矩阵表示法，可以参考其他资料。...4.求解方法不同 求解主成分的方法：从协方差阵出发（协方差阵已知），从相关阵出发（相关阵R已知），采用的方法只有主成分法。...（实际研究中，总体协方差阵与相关阵是未知的，必须通过样本数据来估计） 注意事项：由协方差阵出发与由相关阵出发求解主成分所得结果不一致时，要恰当的选取某一种方法；一般当变量单位相同或者变量在同一数量等级的情况下...一般情况下主成分用于探索性分析，很少单独使用，用主成分来分析数据，可以让我们对数据有一个大致的了解。
的产品投递 1、产品名称 Stratifyd大数据分析平台 2、所属分类 金融科技·智能获客 3、产品介绍 Stratifyd大数据分析平台是Stratifyd大数据团队设计和研发的快速分析响应解决方案...应用场景三：数据高效转化 整合海量客户信息，得出客户和客户行为的故事，改进产品开发和营销的战略方法，银行需要从不同的角度去了解他们的客户体验。...通过研究客户数据，确定客户是什么人，使用什么类型的产品，有什么样的人口统计特征。随后找出可以改进战略、产品开发和营销的方法。...银行在Stratifyd大数据平台上研究客户数据，分析客户是怎样的人，会使用什么类型的产品，有怎样的人口统计特征，之后找到可以改进自己的商业战略、产品开发、运营和营销的方法，实现业务的良性发展。...Stratifyd协助金融企业了解客户对产品的意见、建议并形成多维度的数据分析供金融企业进行改进。
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