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Python金融应用编程|金融工程现在用

原因:作为动态语言的Python,语言结构清晰简单,库丰富,成熟稳定,科学计算统计分析都很牛逼,生产效率远远高于c,c++,java,尤其擅长策略回测。...接着课程以专题的形式介绍了Python与Excel的结合,学习如何使用Python的相关库生成Excel可调用的函数;Python与HadoopMongoDB结合进行大数据分析的基础知识。...本讲将使用一个简单的趋势投资的例子,讲解为什么使用Python进行金融数据分析量化投资是非常方便的。...第二讲、Python的基本数据类型与数据结构 本讲介绍Python的基本数据类型与数据结构,包括基础PythonNumPy库提供的数据结构。...——DataFrameSeries,以及如何运用这些工具进行基本的金融时间序列分析 1、Pandas基础(DataFrame类,基本分析技术,Series类,GroupBy操作) 2、金融数据 3、数据回归分析

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金融常识生活的必备——跟着案例理解金融(python实现)

作者:Nature 出品:AI机器思维 现实生活中金融一直在我们身边,钱多想理财投资大生意,钱少想贷款,每个人的需求不同。...理解金融常识,可以帮助我们更好的理财信贷,同时也帮我们减少损失,提高风险意识。理解常用金融知识,帮助提升金融与社会生活的应用价值,指导理财、信贷、消费与生活。...金融与社会各行业相关,通过实际的金融案例学以致用提升生活品质,快速掌握金融业务知识又能掌握python的实际应用价值。...当今什么最贵,房子,买房贷款可以说是每一个买房人要考虑的金融需求,如何贷款,如何减少还款利息,同时还能降低还款压力是每一个购房者要考虑的。不少购房者都对贷款方式还款方式感到困惑。...说明:python程序中幂函数用双乘符合**而不是^作为幂函数 ,不支持^这个运算符号。 案例3: 永久年金是指未来每隔一段时间有等额的现金支付,直到永远。

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3.1 金融市场期货

30.Introduction 30.1 描述OTC市场,exchange的区别,优点缺点 OTC used for large trade conducted over the phone 没有...optionforward的收益 ?...30.4 计算比较使用forwardoption对冲策略 Futures 锁定股票的价格,不允许任何upside potential Options hedge 反向的价格移动,允许upside potential...,因为asymmetric 30.5 计算拜祭使用futureoption的投机策略 Speculator使用衍生品在市场赌博 Future 需要一个小的初始投资(Initial Margin),结果是很大的收益或损失...Option 需要option premium,结果是很大的收益有限的损失 30.6 计算一个套利收益,描述套利几乎如何是临时的 Arbitrageurs通过发现操控错价资产来争取低风险利润。

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去中心化金融:基于区块链智能合约的金融市场

点击阅读 4.去中心化金融:基于区块链智能合约的金融市场 去中心化金融 (DeFi) 是指建立在以太坊区块链之上的替代金融基础设施。...DeFi 使用智能合约创建协议,以更开放、可互操作和透明的方式复制现有金融服务。...本文重点介绍了 DeFi 生态系统的机遇潜在风险,并提出了一个多层框架来分析隐式架构各种 DeFi 构建模块,包括代币标准、去中心化交易所、去中心化债务市场、区块链衍生品链上资产管理协议。...本文的结论是,DeFi 仍然是一个具有一定风险的利基市场,但它在效率、透明度、可访问性可组合性方面也具有有趣的特性。因此,DeFi 可能有助于建立更强大和透明的金融基础设施。...点击阅读 5为了弄清楚NFT音乐平台 我们体验了十多个产品 看够了 PFP 之类的图片NFT崩盘边缘试探的链游,不如来学点新鲜的。

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Python 金融编程第二版(一)

^(3) 金融中的 Python 上一节描述了金融中技术角色的一些选定方面: 金融业技术成本 技术作为新业务创新的推动者 技术人才作为金融行业进入壁垒 速度、频率和数据量的增加...S&P 500 收盘价年化波动率 将其翻译成专业的金融背景下,该示例意味着金融分析师可以——当应用正确的 Python 工具库,提供高级抽象——专注于他们的领域,而不是技术细节。...总而言之,Python 几乎可以为金融应用开发算法实现的几乎所有任务提供一致的技术框架。...人工智能优先金融 数据可用性 机器学习深度学习 传统与人工智能优先金融 结论 Python 作为一种语言——但更多作为一个生态系统——是金融行业的理想技术框架。...凭借其大量可用的库工具,Python 似乎对金融行业的最新发展所提出的大多数问题都有答案,例如分析、数据量频率、合规性监管,以及技术本身。

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Python金融应用编程:衍生品定价套期保值的随机过程

本节介绍了量化融资中使用的一些流行的随机过程及其在Python中的实现。 模型参数 模型参数类包含以下随机过程使用的所有参数。为了便于理解,这些参数的前缀是它们所用的随机过程的名称。...几何布朗运动随机过程 几何布朗运动(GBM)由费舍尔布莱克迈伦斯科尔斯推广,他们在1973年的论文“期权定价公司负债”中使用它来推导出Black Scholes方程。...几何布朗运动基本上是布朗运动,具有漂移分量波动率分量。...衍生品定价套期保值的随机过程 随机过程在量化金融中的最大应用是衍生品定价。 当对衍生品进行定价时,大多数量子将使用两种方法中的一种。...它们用于工程,遗传学,物理学定量金融。数量使用随机过程来预测市场可能的回报利率随时间的变化。随机过程通常与蒙特卡罗方法结合使用,以得出非处方衍生工具的公允价值。

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Python 金融编程第二版(二)

NumPy 数据结构 本节致力于介绍 NumPy ndarray 类的特性功能,并展示了该类对科学和金融应用的一些好处。...然而,科学和金融应用通常需要对特殊数据结构进行高性能操作。在这方面最重要的数据结构之一是数组。数组通常以行列的形式结构化其他(基本)相同数据类型的对象。...pandas在最近几年已经成为一个强大的工具,不仅提供了强大的类功能,还很好地封装了来自其他软件包的现有功能。结果是一个用户界面,使得数据分析,特别是金融分析,成为一项便捷高效的任务。...它还代表了金融应用一般科学研究的典型用例。...下面的代码说明了 Python 的比较运算符逻辑运算符在两列值上的应用。

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Python金融股票爬虫实战源码大全

到 数据存储过程的工具,满足金融量化分析师学习数据分析的人在数据获取方面的需求,它的特点是数据覆盖范围广,接口调用简单,响应快速 ?...能够获得股票部分金融数据、日线,周线,60分钟数据线,月线,30分钟数据及历史数据。该项目依赖于httplib2,beautifulsoup。...python开发环境是2.7.5 Stockholm [4]- 一个股票数据(沪深)爬虫选股策略测试框架,数据基于雅虎YQL新浪财经。根据选定的日期范围抓取所有沪深两市股票的行情数据。...根据指定的选股策略指定的日期进行选股测试。计算选股测试实际结果。支持使用表达式定义选股策略多线程处理。 ?...开发环境 : Ubuntu 15.10 / Python 3.5。 get_recommend_stock [6]- 抓取同花顺level2广告页股票推荐数据,并发送邮件给指定邮箱。

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Python金融大数据分析-回归分析

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。        ...我们可以看到,我们程序中xy的关系是没有intercept项的,但是在回归的时候却产生了。...上面的例子中,我们的曲线实际上是由sin函数x组合的,所以,假设我们知道了这样的情况,然后,选好这样的两个基,然后进行回归拟合,应该会得到更加好的效果,而实际上也确实是这样的。...然后用linalg,线性模拟函数,最小化平方的方法获取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。

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吕毅:浅析金融组织IT安全战略(导论)

以网络安全为例,在信息革命过程中已经历通讯安全、操作系统安全、系统安全、网络安全四阶段,网络信息安全(以下简称信息安全)的内涵外延不断扩展,从自我保护逐渐演进至对抗赋能。 ?...具体工作中,合规是基础,金融企业最重要的资源就是声誉和牌照,面临的内外部监管要求是合规的基线,也是硬性要求。...),方法执行(Plans),行动调整(Patterns),简称 4P。...谈银行业网络安全人才观(吕毅,中国信息安全 2018 年第 12 期) 8.从信息安全运维向信息安全运营进化的探讨(吕毅,计算机工程与应用 2018 年) 9.基于攻击视角完善信息安全弹性防御体系的思考(吕毅,金融电子化...建信金融科技公司付晓岩先生关于 IT 治理中台的思路对本文启发很大,还有安全咨询师方乐老师凭借十多年咨询经验答疑解惑,一并致谢。

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:大数据时代的金融思考

对于金融业而言,需要我们有充分的认识准备,并加快做出相应的调整变革。   一是对于大数据时代的到来,需要有一个专业、深刻前瞻性的认识。...尽管金融企业未必能够理解接受,但必须清醒地认识到这些已经的的确确地在我们的周遭甚至是行业内发生了,“余额宝”就是一个鲜活案例。...因此,我们需要重新思考金融行业的效率盈利模式问题,并在商业模式上进行反思行动。因为,不创新,则被创新。 三是互联网行业有一个非常流行的商业模式,叫免费模式。...数据人才是一种两栖人才,未来金融业需要大量通晓金融业务信息技术的复合型人才,包括数据科学家和数据工程师,而这些人才最重要的一个能力是解构重构数据。...因此,关注这种人才的培养,不仅是企业的经营管理问题,更是行业发展的基础关键问题。   见全景网:王:大数据时代的金融思考

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Python金融时间序列模型ARIMA GARCH 在股票市场预测应用

p=24407 这篇文章讨论了自回归综合移动平均模型 (ARIMA) 自回归条件异方差模型 (GARCH) 及其在股票市场预测中的应用。...我们可能会使用 PACF 绘制识别 AR 滞后阶数 p, ACF 图以识别 MA 滞后阶数 q;或使用信息,例如 AIC BIC 做模型选择。...因此,将ARIMAGARCH结合起来,预计在模拟股票价格时比单独一个模型更适合。在这篇文章中,我们将把它们应用于标普500指数的价格。...因此,我们在 ARIMA(p, d, q) 中接受 d=1,下一步是识别滞后 p q。ACF PACF 图表明滞后最多 35 个工作日。如果我们按照图表进行拟合,将有太多参数无法拟合。...我们将 AR 滞后 GARCH 滞后都限制为小于 5。结果最优阶为 (4,2,2)。

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金融科技助力产业金融发展

那么基于供应链金融这样的逻辑,也就是说这个流转过程里面它形成的应收款、预付款存货有什么样的方案来给他解决相应的这个对应的资金占用问题,这就是公务员金融探讨的核心。 那基于这个逻辑,如何来做风控?...这是什么一个状态,也是我们很多金融企业充包括银行金融企业都考虑好核心企业确权的这个应收款,志勇主体何其的主体信用债的,所以他还款没有问题而我没有去研究这个应收款的行程,在这个产业上是什么,一个过程。...第二,之前我们如果是金融优先的这种逻辑呢就会发明一些产品,对于钢贸煤贸我们有过这样的保兑仓等,这一类好像当时的业务模式这样来设计的,银行来出资金,我们找一个第三方的监管机构来控制货物,然后我们把资金的借给这个交易的这个主体...第三个就这两年比较热的就说这个我们宋华教授提出来的,这个理论叫自偿性贸易或者三流合一,就是我们把信息流、资金流这个物流,三流都能够在可控的状态下把它控制住,完全的在资金、货物信息上形成这样的闭环。...那我这儿都可能讲的比较简单哈,实际上这些行业产业,国内都发展了几十年,他们是有一个很稳定的价值链的, 能在这个价值链里面我们主要选取这个能够服务到中小微客户的那一段做了相应的这样的一些金融服务,这就是我们做的一些实践

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2022 年 IDC 金融科技排名:最具价值影响力的金融科技公司

市场情报公司 IDC发布了 2022 年 IDC 金融科技排名,这是一份基于金融机构硬件、软件/或服务年收入的技术提供商列表。...金融科技百强企业 今年 IDC 金融科技 100 强排名前列的是三家美国金融服务软件公司:FIS、Fiserv SS&C Technologies。...; ·XQuant(中国),定量金融分析软件开发商。...Technologies(印度),一家信息技术业务流程外包服务提供商; ·恒生科技(中国),一家面向金融机构的软件和金融数据提供商; ·LTI(印度),一家 IT 服务咨询公司; ·Murex(法国.../Nice Actimize(美国),为金融机构监管机构提供金融犯罪、风险和合规解决方案; ·Pegasystems(美国),客户关系管理业务流程管理软件开发商; ·Q2(美国),一家专门提供智能端到端银行借贷体验的公司

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