Python作为一种多用途的编程语言,在量化分析领域也展现出了强大的应用能力。通过Python,我们可以对金融市场数据进行获取、清洗、分析和可视化,从而进行量化交易、风险管理和投资决策。本文将从入门到精通,带领读者深入探索Python在量化分析中的实战应用,通过案例解析详细介绍Python量化分析的技术原理和实现过程。
在当今金融市场的竞争激烈和信息爆炸的环境下,投资者和交易员需要借助科技手段来提高决策效率和交易策略的精准度。而量化分析作为一种基于数据和算法的交易策略,正逐渐成为市场主流。Python作为一种简洁、易学、功能强大的编程语言,成为了量化分析的首选工具之一。
如今Python语言的学习已经上升到了国家战略的层面上。Python语言是人工智能的基础语言,国家相关教育部门对于“人工智能普及”格外重视,不仅将Python列入到小学、中学和高中等传统教育体系中,并
今天呢,再次给大家带来一个实用性的教程,使用ArcGIS制作土地利用变化分析,本次教程应该会分为三部分,今天的这第一步分呢先分析图形及其属性的一个变化!
最近很忙,就不参加了,但是思路永远不会缺席。整体来说题目和我以前比的不太一样。都是给了数据,要求学生有熟练处理数据的能力。我想也就是Python,Matlab,R也行,可惜了我觉得没有几个用的。
在金融领域,特别是量化金融领域,Python已经成为一种非常流行的编程语言。尽管Java在软件开发中具有强大的地位,但为什么量化金融专业人员更愿意选择Python呢?本文将深入探讨这个问题,探讨为什么Python在量化金融中如此受欢迎。
2)微观层面:对某个维度的客群(非整体)进行策略收紧,以达到优化策略效用的目的,具体方法包括了策略收紧、策略替换、策略新增。
写着写着,突然发现之前的标题“常用命令介绍”已经跟内容有点脱轨了,写的已经不只是命令了……
【新智元导读】2017年,哪些机器学习领域的知识技能最具价值?以下内容选自Quora,答主Vladimir Novakovski是Euclid Analytics公司的前CTO,Quora机器学习负责人;而Shivam Kohli曾就读于Guru Tegh Bahadur Institute of Technology。 “2017年,哪些机器学习领域的知识技能最具价值?”这个问题最早在Quora上发布。以下是Quora上的两个回答,其中共提到了10个最重要的机器学习技能。 以下是来自用户Vladimir
美国总统奥巴马在 2012 年竞选中的成功很大程度上要归功于对量化分析的运用。例如,他的团队可以分析出哪些人在收到竞选宣传单张、电话或家访后更有可能去投票,从而改变那些关键的“摇摆州”的局面。沃尔玛通过数据分析发现,在飓风袭击某地之前,不但当地对手电筒的需求会上升,某种果塔饼干的销量也会提升。这阵量化风还吹到了体育界──畅销书《Moneyball》把量化分析的概念普及给了民众。但这些新的量化技巧到底是怎么回事?企业应该如何运用它们? 最近的三本书有助于管理层找到这些问题的答案:《大数据:改变我们生活、工作
量化投资与机器学习微信公众号,是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者,荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖,连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 金融工程分析师(量化策略方向) 工作地点 北上深三地均可。 岗位职责 量化选股、量化择时、风格轮动、行业配置、机器学习等相关策略的研究及开发,独立或协作完成量化策略的实现、改进和维护,完成报告撰写、客户委托、路演服务等
去年11月,Python 之父Guido van Rossum宣布了他已经加入微软的消息:
随着单细胞以及单核测序(single-cell and single-nucleus RNA-sequencing)的快速发展以及逐渐普及,越来越多的单细胞测序数据集在近几年不断的出现。这些数据集不仅有着成倍增加的细胞数量,也包括了更多维度的生物特征信息,这使得预处理单细胞测序数据的所需的时间不断增加。例如,10x Genomics的官方预处理软件CellRanger有时需要几十个小时来处理一个单一数据集。虽然目前有些轻量化工具可较快的处理单细胞测序数据,比如kallisto|bustools 和alevin,但轻量化工具的假阳性和准确性问题一直有待解决。
專 欄 ❈ hectorhua,Python中文社区专栏作者,研究生毕业,现居北京。目前在互联网企业,擅长领域python数据抓取,清洗整合。 博客地址:http://www.jianshu.com/u/514ecd998ba0❈—— 本文涉及的技术比较简单,抓取方面没有使用任何框架,因为只是临时性的任务,数据统计方面使用了Tableau,统计维度简单,比较容易上手。按数据抓取和数据分析两方面: 一、数据抓取 我抓取的数据源是某汽车门户网站口碑网页,内容广泛而详尽是这家网站的特点。通常描述或定位一款汽车
Python 进行数据分析和价值挖掘是当前炙手可热的技术领域,如何高效地管理大量数据是其中非常关键的环节。数据库是最佳的解决方案之一,目前流行的数据库有Oracle、MySQL、MongoDB、Redis、SQLite……关于数据库的选型通常取决于性能、数据完整性以及应用方面的需求。
“没有一套合理的数据指标体系,纵然你有再多的数据,分析起来根本无从下手。”做数据分析时的你是否深有同感?
Excel作为大家都熟悉的办公软件,特别是对每天需要接触大量数据的人来说,打开Excel的动作宛如条件反射般自然。
本人是非计算Python专业(天坑之一),大四开始学Python,一路过来摸爬滚打,现在在某行业头部企业做大数据分析,经常用到Python处理数据。
当循环中出现异常时,如何跳过循环中的异常继续执行,下面是一种可行的方法: import pandas as pd dates=range(20161010,20161114) pieces=[] for date in dates: try: data=pd.read_csv('A_stock/overview-push-%d/stock overview.csv' %date, encoding='gbk') pieces.append(data) exce
量化投资与机器学习微信公众号,是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者。 公司介绍 满风资产成立于 2015 年(牌照号P1015262),是一家专注于国内市场量化投资策略的资产管理公司,由资深投资专家领航,在机器学习、深度学习技术应用于量化策略方面成效斐然,核心产品业绩业内领先。公司实行扁平化管理,工作方式轻松高效,拒绝 996 加班文化,为有潜力、有雄心的年轻人提供广阔舞台。 工作地点
机器学习等方法基本都是数据驱动的,数据获取是开始的第一步,量化交易也不例外,做量化投资的第一步就是如何获取金融数据,这里给大家推荐一款很不错的工具TuShare,并且基于Python语言做一些简单的示例实现。
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。
作者在银行做了两年的数据分析和挖掘工作,较少接触互联网的应用场景,因此,一直都在思考一个问题,“互联网和金融,在数据挖掘上,究竟存在什么样的区别”。在对这个问题的摸索和理解过程中,他发现数据挖掘本身包含很多层次。并且模型本身也是存在传统和时髦之分的。
在银行做了两年的数据分析和挖掘工作,较少接触互联网的应用场景,因此,一直都在思考一个问题,“互联网和金融,在数据挖掘上,究竟存在什么样的区别”。在对这个问题的摸索和理解过程中,发现数据挖掘本身包含很多
数据是金融量化分析的重要基础,包括股票历史交易数据、上市公司基本面数据、宏观和行业数据等。随着信息流量的日益膨胀,学会获取、查询和加工数据信息变得越来越重要。对于鼓捣量化交易的人来说,怎么能说不会玩数据库呢?目前常用的开源(免费)数据库有MySQL、Postgresql 、Mongodb 和 SQLite (Python自带),在2018-2019年DB-Engines 排行榜上位居前十(见下图),可见其使用量和受欢迎程度较高。这几个数据库各有自己的特点和适用环境,关于该学习哪一个或如何学习网上有很多相关资料。本文主要为大家简单介绍如何使用 Python 操作 Postgresql 数据库(其他数据库类似),利用 psycopg2 和 sqlalchemy 实现 postgresql 与 pandas 的 dataframe 进行交互,一步步搭建自己的量化分析数据库。
数据分析网 http://www.afenxi.com/post/7348 在银行做了两年的数据分析和挖掘工作,较少接触互联网的应用场景,因此,一直都在思考一个问题,“互联网和金融,在数据挖掘上,究竟存在什么样的区别”。在对这个问题的摸索和理解过程中,发现数据挖掘本身包含很多层次。并且模型本身也是存在传统和时髦之分的。本文就想聊聊这些话题。 一、数据挖掘的层次 一直想整理下对数据挖掘不同层次的理解,这也是这两年多的时间里面,和很多金融领域、互联网做数据相关工作的小伙伴,聊天交流的一些整理和归纳。大概可以分为
文|周学春 在银行做了两年的数据分析和挖掘工作,较少接触互联网的应用场景,因此,一直都在思考一个问题,“互联网和金融,在数据挖掘上,究竟存在什么样的区别”。在对这个问题的摸索和理解过程中,发现数据挖掘
---- 在银行做了两年的数据分析和挖掘工作,较少接触互联网的应用场景,因此,一直都在思考一个问题,“互联网和金融,在数据挖掘上,究竟存在什么样的区别”。在对这个问题的摸索和理解过程中,发现数据挖掘本
一、数据挖掘的层次 一直想整理下对数据挖掘不同层次的理解,这也是这两年多的时间里面,和很多金融领域、互联网做数据相关工作的小伙伴,聊天交流的一些整理和归纳。大概可以分为四类: (一)纯粹的数据加工 侧
股市涨涨跌跌,如潮起潮落,千千万万人前赴后继试图寻求股市涨跌的规律,破解投资和财富增值的密码,然而大多数人都无功而返。获得投资经验有四种方法:实践、历史、理论和统计。大多数人是通过第一种,即实际操作,这是最重要的经验获取方法。但是实际操作经验存在时代背景偏差,且经验积累非常有限,特别是对于经历少于一两轮股市周期的交易者而言。好的投资策略一定是历史和逻辑的统一,通过多层次、多维度的思考,综合利用理论、统计和历史研究方法,通过在实践中检验,不断优化自己的投资哲学和策略。今天为大家分享如何运用Python编程语言,实现对A股历史走势、涨跌频率和“月份效应”的量化分析和统计检验,试图从历史数据中挖掘有用的信息。尽管交易市场是人性的复杂博弈场,其涨跌规律难以准确度量,但历史总是惊人的相似,正如《圣经》所言:“已有的事,后必再有。已行的事,后必再行,日光之下并无新事”。
自学 Python 很久却还是不会用,就像你学英语十几年还是不会说,原因是一样的,你没有把Python当做工具去用,而是一味地学,等同于纸上谈兵。
随着计算机视觉领域的不断发展,基础视觉任务研究中受自然语言处理(NLP)的模型结构设计(Transformer-based model)的启发,视觉任务与Transformer网络模型结构相结合,通过引入自注意力机制等结构来探索和优化Transformer网络在视觉任务当中的应用,在目标检测、分割和跟踪等多项视觉任务中获得比较有竞争力的优势。同时,针对基础视觉任务的研究中,引入可解释性分析能够通过多个角度对现有模型形成更加深层的理解,能够促使研究人员进一步探索其中有效的建模过程。
Tushare Pro为广大的量化投资者提供了稳定、便捷的金融数据API接口服务,通过平台构建的自有数据存储和数据治理体系,让数据服务更稳定可靠。为金融分析人员在数据获取和数据分析方便或者了极大的便利。
随着近几年Python的飞速发展,应用范围逐步趋于广泛,后端开发、前端开发、爬虫、金融量化分析、人工智能、自动化运维、自动化运维、大数据,Python都有涉及。Python相对其他编程语言来讲,语法较简单,就算没有任何编程基础,我们也可以学习和掌握Python编程开发,是新时代的宠儿!因此参加Python工程师培训机构的人越来越多。
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。17年项目管理,通信业干了11年项目经理管合同交付,制造业干了6年项目管理:PMO,变革,生产转移,清算和资产
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?毕竟这社会毒打实践课经历一次就少一次
如果你想成为投资银行或对冲基金的量化研究员,传统的计算机科学硕士学位并不总是有用。各个大学纷纷响应对量化交易员和研究员的高需求,推出了结合金融、数学和工程的专业课程。这些项目与顶级银行和对冲基金有联系,经常充当人才的直接供应者。因此,对于任何想要构建算法和系统交易策略的人来说,学习正确的课程是至关重要的一步。
概述 和Python计算环境中的tushare包一样,在R中我们使用quantmod包接入第三方数据源,实现自定义量化分析平台的构建。 本文打算以陌陌的股票分析为背景,介绍如何通过quantmod包构
“量化投资”是指投资者使用数理分析、计算机编程技术、金融工程建模等方式,通过对样本数据进行集中比对处理,找到数据之间的关系,制定量化策略,并使用编写的软件程序来执行交易,从而获得投资回报的方式。其核心优势在于风险管理更精准,能够提供超额收益。
Envi软件是一款功能强大、广泛应用于遥感图像处理和分析领域的软件。Envi软件包含多种独特功能,这些功能可以帮助用户更好地进行遥感图像处理和分析工作。在本文中,我们将通过实际案例,举例说明Envi软件的几个独特功能,并介绍其在实际应用中的价值。
机器之心「ACL 2022 线上论文分享会」将于5月21日开播,本次活动设有 Keynote、 论文分享等环节,就业内关注的 Transformer、大规模预训练模型等 NLP 热门主题邀请顶级专家、论文作者与观众做学术交流。点击查看日程详情。 在分享与交流外,卡方科技将在本次活动中进行人才招聘宣讲。最近看机会、对量化行业感兴趣的小伙伴们请锁定直播不要错过哦! 宣讲时间:5月21日 16:10 - 16:30 公司介绍 卡方科技成立于2017年,深耕于算法交易垂直领域,始终相信「科技改变交易」。在金融逐
Python基础面试题快速自测, 你真的懂Python基础么?先来几道题试试,比如: 1. What will be the output of the code below? list = [
Python是一种计算机程序设计语言,又被称为胶水语言,可以用混合编译的方式使用c/c++/java等语言的库。你可能已经听说过很多种流行的编程语言,比如在大学里感觉非常难学的C语言,进入社会非常流行的Java语言,以及适合初学者的Basic语言,非常适合网页编程的Java语言等,Python是他们其中的一种。
要问当前什么BI工具最热门,肯定非PowerBI莫属,堪比BI界的Python。对于我这种用惯了Tableau来说,确实会眼红PowerBI某些特性。
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