依旧，先贴一下目录： ├── README ├── MyQuant_v1 #量化分析程序目录 ├── __init__.py ├── data #数据处理目录 │ ├── __init...如果有对代码不感兴趣，但是对量化分析感兴趣的童鞋，可以去现成的量化分析平台模拟，比如JoinQuant聚宽量化交易平台，直接使用平台上现成的指标，组合一个自己想要的策略，然后进行回测。...如果满足不了自己的胃口，平台还支持自己写指标组合使用，相比python从头到尾捋一遍简直爽到炸……几分钟就能搞一个策略测测结果神马的 ? 好了，今天没有什么硬干货，洗洗睡吧～
也没啥好总结的，目录如下： 1 最后再贴一次框架目录 ├── MyQuant_v1 #量化分析程序目录 ├── __init__.py ├── data #数据处理目录 │ ├─.../usr/bin/env python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-08-05 21:47 # @Author : Ed Frey # @...总之，要做一个量化分析的项目，需要花费大量的精力时间去建模，不断的修正完善，有很多问题要实战起来，才会发现，哇靠，这么复杂！！！ 至于，沪深300与策略收益曲线对比图呢，一把辛酸泪？！
import re import time import matplotlib.pyplot as plt import requests import dem...
这是奔跑的键盘侠的第112篇文章 依旧，先贴一下目录： ├── README ├── MyQuant_v1 #量化分析程序目录 ├── __init__.py ├── data #数据处理目录...code:1,date:1})建立数据集索引，还有前复权、后复权的数据集都建立索引，爬取数据的速度就会快非常多，至于为何，暂时还没得空去研究 先用起来再说 2 basic_crawler.py重写 《Python...——量化分析常用命令介绍（五）》中贴的basic_crawler.py代码一跑起来发现很多问题，最关键的一点是数据类型不一致不断抛出异常的问题，至于为啥，先一掠而过……翻新完的代码如下： #!.../usr/bin/env python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-07-31 21:12 # @Author : Ed Frey # @
这是奔跑的键盘侠的第115篇文章 依旧，先贴一下目录： ├── README ├── MyQuant_v1 #量化分析程序目录 ├── __init__.py ├── data #数据处理目录.../usr/bin/env python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-07-13 18:19 # @Author : Ed Frey # @.../bin/python /Users/Ed_Frey/Desktop/MyQuant_v1/util/stock_util.py 3646 ['000001', '000300', '399001',...2 data_module.py 这个模块是为后面做铺垫的，接下来在数据处理分析时，会时不时的从数据集中提取所需股票信息，而且不止一次两次的重复提取。.../usr/bin/env python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-08-04 09:51 # @Author : Ed Frey # @
这是奔跑的键盘侠的第118篇文章 依旧，先贴一下目录： ├── README ├── MyQuant_v1 #量化分析程序目录 ├── __init__.py ├── data #数据处理目录.../usr/bin/env python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-08-04 06:40 # @Author : Ed Frey # @.../usr/bin/env python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-08-04 07:20 # @Author : Ed Frey # @
这是奔跑的键盘侠的第116篇文章 依旧，先贴一下目录： ├── README ├── MyQuant_v1 #量化分析程序目录 ├── __init__.py ├── data #数据处理目录.../usr/bin/env python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-08-03 21:44 # @Author : Ed Frey # @
其次，要注重数据的收集和分析。数据的收集应该全面、准确、及时，以确保数据的真实性和有效性。同时，还需要对数据进行深入的分析和挖掘，找出数据背后的规律和趋势，为企业的决策提供有力的支持。...最后，要注重业务指标量化的实际应用。业务指标量化的目的不是为了追求数字上的完美，而是为了指导企业的实际运营。...因此，在应用业务指标量化的过程中，需要结合企业的实际情况和目标，制定具体的计划和措施，以确保业务指标量化的实际效果。...综上所述，业务指标量化是企业运营管理的重要手段，需要注重指标的选择、数据的收集和分析以及实际应用的效果。只有在这些方面做得足够好，才能为企业的发展提供有力的支持。...总结 量化指标一般指对一个业务指标进行量化的过程,能用具体数值来体现我们关心的业务指标。
pandas的IO 量化投资逃不过数据处理，数据处理逃不过数据的读取和存储。...面板数据的截面分析 所谓的面板数据就是截面数据加上时间序列数据。股票的数据很显然就是一个面板数据。在量化投资中，我们经常会使用截面数据处理和时间序列数据的处理。 ...inplace=True) signal['siganl_win'] = signal.groupby('trading_date').apply(your_function).values 我们来分析一下上面的代码...我们来好好分析一下： def xf(df): print df signal.groupby('trading_date').apply(xf) 我们运行一下看看，究竟groupby...面板数据的时间序列分析 很简单，只要sort的时候，顺序换一下，先code，后日期。然后groupby的时候按照code就可以了。
前言： 我们在日常维护数据库的时候，经常会遇到查询慢的语句，这时候一般会通过执行EXPLAIN去查看它的执行计划，但是执行计划往往只给我们带来了最基础的分析信息，比如是否有使用索引，还有一些其他供我们分析的信息...sec) 如上面这个例子，为什么t2表上列出了多个可能使用的索引，却选择了idx_age，优化器为什么选择了指定的索引，这时候并不能直观的看出问题，这时候我们就可以开启optimizer_trace跟踪分析...如果查询中存在range扫描的话，对range扫描进行计划分析及代价估算。 table_scan：全表扫描的行数(rows)以及所需要的代价(cost)。...potential_range_indexes：该阶段会列出表中所有的索引并分析其是否可用，并且还会列出索引中可用的列字段。...analyzing_range_alternatives ：分析可选方案的代价。 } considered_execution_plans{ ：对比各可行计划的代价，选择相对最优的执行计划。
最近节奏有点慌乱，看了点玄学，一晃2个周过去了，然而，并没有收获多少，感觉自己不是这块料 so我还是继续python吧，争取7月份完事？ 上周末中美贸易洽谈，终于暂告一段落了，短期利好A股吧。.../usr/bin/env python3.6 # _*_ coding:utf-8 _*_ # __author__: Ed Frey # DATE: 2019/6/25 # -*- coding:.../usr/bin/env python3.6 # _*_ coding:utf-8 _*_ # __author__: Ed Frey # DATE: 2019/6/25 # -*- coding:...\python.exe" C:/………………西部黄金陕西金叶 Process finished with exit code 0 可能有同学会问，为什么要先存到data里面，再重新读呢？...2 量化分析是个大工程 首先，要搭建一个自有的数据库，包含股票的名称，代码，历史交易价格，复权系数，财信息等等。数据准确了，才能进行下一步数据处理分析，建模，回测。发现bug，调整优化模型。
上期的目录，再补充一下： ├── README ├── MyQuant_v1 #量化分析程序目录 ├── __init__.py ├── data #数据处理目录 │ ├── __.../usr/bin/env python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-07-13 18:12 # @Author : Ed Frey # @.../usr/bin/env python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-07-13 18:19 # @Author : Ed Frey # @
这是奔跑的键盘侠的第108篇文章 量化分析整体思路虽不难，但是要代码实现，其实挺繁杂的，需要很多铺垫工作，比如要先搭建自己的数据库。.../usr/bin/env python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-07-01 22:11 # @Author : Ed Frey # @...运行结果如下： /Users/Ed_Frey/anaconda2/envs/python36/bin/python /Users/Ed_Frey/Desktop/MyQuant_v1/data/data_crawler.py
当然也有对代码感兴趣的小伙伴，本来量化投资分析想告一段落，学个皮毛感觉已经收获匪浅。毕竟从头到尾捋一遍，然后到部署，估计也要三两个月的时间，万一中途碰到几个深坑，时间就更遥遥无期了。...既然这样，索性花费一个月简单整整，重心放在python代码，以及建模上吧。...沪深港通资金流向 for shibor for tushare pro api for LHB for utils for fund data for trader API for futures API python.../usr/bin/env python3.6 # _*_ coding:utf-8 _*_ # __author__: Ed Frey # DATE: 2019/6/3 import tushare
传统的投资组合收益与风险分析集中在两个关键统计量上：均值和方差。均值是指投资组合的期望收益率，是组合中所有投资产品的收益率加权平均；方差指的是投资组合收益率的方差，用以刻画收益率的变化和风险程度。...计算机和模拟技术可以放宽投资组合理论中的假设约束，使得分析对象与现实更加接近。...假设一个投资者有初始投资资金200万元，经过分析，他选择了4个投资产品：大盘股、小盘股、国际股和政府债券，每个投资产品的期望收益率和收益标准差如下图： ?...上图展示了投资组合回报分析的完整模型。 下面将说明上述5个问题的解决方法： 问题1：“计算该投资组合收益率的均值和标准差”。
先贴一下量化分析的大概框架吧。...├── README ├── MyQuant_v1 #量化分析程序目录 ├── __init__.py ├── data #数据处理目录 │ ├── __init__.py.../usr/bin/env python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-07-06 20:14 # @Author : Ed Frey # @.../usr/bin/env python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-07-01 22:11 # @Author : Ed Frey # @.../bin/python /Users/Ed_Frey/Desktop/MyQuant_v1/data/data_crawler.py Saving index daily, code: 000001,
量化分析就是将一些不具体，模糊的因素用具体的数据来表示，从而达到分析比较的目的。 ? 1. 从数据到模型，通过拟合等方式建立模型。具有明显科学背景的问题多以此为基础。 2....4.由工业问题跟而直接建立的模型，量化大多是模型的解或者内体现出结论的相关变量的图片。 ? ? ? 对不起,今天太多事情.随便写一篇.文章没有意思.各位晚安
量化分析因子研究 前言 所谓的因子也就是某个衡量标准，选择不同的因子作为选股的参考，往往会得到不同的结果，本文简单介绍了一些因子以及它所表示的意义。.../ 平均总资产 资产报酬率是衡量公司是否能够有效利用总资金的指标 总资产报酬率越高，表明资产利用效率越高，说明企业在增加收入、节约资金使用等方面取得了良好的效果；该指标越低，说明企业资产利用效率低，应分析差异原因
慕课网 量化交易 https://www.imooc.com/learn/1054 作者项目地址 https://github.com/birdskyws/Quantitative-transaction...python获取股票数据 ?
一 金融专业人士以及对金融感兴趣的业余人士感兴趣的一类就是历史价格进行的技术分析。维基百科中定义如下，金融学中，技术分析是通过对过去市场数据（主要是价格和成交量）的研究预测价格方向的证券分析方法。...（PS:除NumPy和SciPy，pandas也是Python的重要库之一） ? ?
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