Pandas 是 Python 的一个模块(module), 我们将用 Python 完成接下来的数据分析的学习. Pandas 模块是一个高性能,高效率和高水平的数据分析库.
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从大二开始接触A股,有幸见证了15年疯牛,最后落荒而逃,现在工作了又开始买入,可惜大A真是专治各种不服。。。现在的行情真是越来越难做了,所以还是想多多利用手头上的Python来换一套投资理念。接下来的文章,是我从Google上看到的,个人翻译给国内的好友们,希望大家喜欢。
https://github.com/pydata/pandas-datareader
在之前的Python教程中,我们介绍了如何获取感兴趣的公司名单(在我们的案例中是S&P 500指数),现在我们将收集所有这些公司的股票数据。
前面两篇文章基础篇(一)和基础篇(二)讲了数据分析虚拟环境创建和pandas读写csv、tsv、json格式的数据,今天我们继续探索pandas读取数据。 本系列学习笔记参考书籍:《数据分析实战》托马兹·卓巴斯
https://github.com/birdskyws/Quantitative-transaction
时间序列(或称动态数列)是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。本文我们会分享如何用历史股票数据进行基本的时间序列分析(以下简称时序分析)。首先我们会创建一个静态预测模型,检测模型的效度,然后分享一些用于时序分析的重要工具。
丘老师是使用pandas_datareader.DataReader来读取的雅虎提供的阿里巴巴股票数据,现在雅虎已经被弃用。这里我使用Tushare来读取金融数据。 Tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。
In[1]: import pandas as pd import numpy as np from IPython.display import display
利用Pandas模块直接获取雅虎财经数据,方便之极。注意把官方提示把from pandas.io import data, wb替换为from pandas_datareader import data, wb。 Pandas for finance 文档。 上证指数000001.SS.
随着Python编程语言的流行和普及,越来越多人对如何应用Python做金融数据分析和量化交易充满兴趣。但是不少人对量化投资本身存在一定的误解或认识不清,有的人过于异想天开,认为可以躺着挣钱(怕是只有岛国老师吧);有的人则因循守旧,认为没啥卵用;也有的人盲目追求模型的复杂性,在编程和数学中迷失了方向。
欢迎来到Python for Finance教程系列的第3节。在本教程中,我们将使用股票数据进一步进行基本的数据处理和可视化。将要使用的开始代码(在前面的教程中已经介绍过)是:
Python是一门广泛在各个行业应用的语言,包括计算机,生物学,金融。可以说,python除了不会生孩子,其他啥都行。本文将使用python来玩转股票数据,让你见识Python的强大。
Theano :python编写的深度学习软件包,实现的深度学习的常用算法,优点:集成了GPU开发环境,以及CUDA工具包;缺点:开发时间比较早,代码灵活性差,模块化功能不强
项目地址:https://github.com/xiaofengShi/CHINESE-OCR
这是市场的波动率和股市的关系。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。
该错误表明views.py中没有return一个返回值给前端。 解决办法:检查 return HttpResponse()是否错位或者是否缺失。
安装过程: 1.下载get-pip.py,下载路径并不重要 不用放到Python安装目录里。 2.打开下载路径 python get-pip.py 运行这个py文件,pip安装成功。 3.配置环境变量
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