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【合辑·收藏】Python量化从入门到精通

简介

自2018年9月27日发布第一条推文以来,公共帐户“ Python Financial Quantitative”一直致力于共享Python在金融量化领域的实际应用,坚持原始路线,并继续输出技术干货。 29已出版。原创文章,关注者从零到超过10,000。这段旅程充满了成长的犹豫和喜悦。非常感谢您一直以来的支持!学习是一个循序渐进的过程,只有通过不断的总结,才能形成系统的知识框架。今天股票分析从入门到精通股票分析从入门到精通,我将整理并总结发送的推文,并总结适用于财务量化的Python学习路线图。从零基础开始,由浅入深,构建Python定量投资知识框架系统,希望为每个人学习和实践。该应用程序具有一定的启发性。

对于原文:[编译·收集]从入门到精通的Python量化

01

Python编程基础

关于Python的入门和基础,官方帐户分享了两篇文章,重点介绍了如何在零基础的基础上构建自己的学习路线图,并共享了相关的入门学习资料。有关详细信息,请参阅以下推文:

([1)[Python金融量化]如何从零基础开始学习?

结合个人经验配资公司,分享Python的学习途径,以进行财务量化和数据分析。

([2)[数据共享]从入门到高级的Python量化

分享Python学习资料配资门户,从入门,高级,高级和金融投资相关书籍(PDF)。

Python的安装和使用

建议安装带有Jupyter笔记本电脑和Spyder的Anaconda。 Jupyter在交互式编程和数据分析中非常强大。公共帐户上的所有文章基本上都是基于Jupyter。在官方帐户中回复“ Python入门”以获取相关信息。

Python语言基础

我应该从哪里开始使用python?当前,在线学习材料很多,有很多相似之处和很小的区别,主要围绕以下六个方面:

02

Python财务量化通用库

Numpy(数组矩阵),Pandas(数据处理分析),Scipy(数学统计),Statsmodel(数学模型)和Matplotlib(可视化)是将Python全面应用于定量分析的必要模块。当然,如果您想从头到尾学习这些库,那么时间和精力将不够。因此,建议“边干边学”,以解决学习或工作中的实际问题为指导原则,并通过实际应用进行学习和巩固。

1、矩阵与科学计算:Numpy

[教您亲身实践] NumPy玩Python定量金融工具

2、财务数据处理和分析:熊猫

[携手学习] Pandas,这是用于Python财务量化的有用工具

3、数学模型:Scipy和Statsmodel

此文章尚未发布,将涉及后续推文。

4、数据可视化:Matplotlib和pyecharts的集成使用

([1)[Python财务量化] A股跌宕起伏的启示

([2)2018您必须知道的十大关键词

03

Python财务基本分析示例

这部分结合了金融量化的基础,并利用金融场景的真实数据来全面应用numpy,pandas,matplotlib,tushare等,以实现数据分析和可视化,包括货币时间价值,复利计算,文本分析,财务图表和宏观量化等。

1、财务定量分析的基础:货币的时间价值和复利的计算

([1)[手动教您] Python财务财务分析

([2)[手动教您]时间序列的日期处理

2、财务数据获取和可视化

[教您亲身实践] Python获取财务数据和可视化分析

3、列出了公司数据挖掘和分析

[Python财务量化]您对列表公司了解多少?

4、文本信息挖掘:财经新闻文本分析

([1)[Python金融量化]金融新闻的文本分析

([2)[Text Mining] Python将带微笑向您展示世界

5、金融知识图

[教您亲身实践]使用Python构建小型财务知识图

6、宏观分析和量化

(1)研究与判断的概况与逻辑

(2)[宏观量化]如何查看股市的趋势和转折点?

04

Python股票量化初步探索

这部分主要介绍股票市场分析的定量基础,包括数据获取,定量选股,股票分析入门,定量选股,指数固定投资和日历效应,反映了股票市场分析的先进用途和数据。熊猫视觉分析。

1、获取股票个交易数据

[教您动手操作] Python获取交易数据

2、股票分析简介

[Python量化]股票分析简介

2、 Python定量股票选择

Python定量股票选择的初步研究

3、 Python分析指数基金固定投资

([1)Python命理指数固定投资策略

([2)[Python量化]如何使基金固定投资的收益最大化

4、 Python验证A股的月度影响

A股指数图:有一个月影响吗?

05

Python定量投资主题

本部分着重于定量投资主题,涉及数据库的交互使用,定量策略风险指标,技术分析TA-Lib,定量投资方法体系,经典策略(多因素,动量,情绪指标等),金融投资理论的这一部分和Python的基本要求都很高,它们也是官方帐户上后续推文的重点。

1、建立您自己的定量分析数据库

[携手学习]建立自己的定量分析数据库

2、 Python计算定量策略风险指标

[教您动手] Python量化策略风险指标

3、 TA-Lib,强大的技术分析工具

([1)[教您亲自动手] TA-Lib,它是进行股市技术分析的强大工具(一)

([2)[手工教您] TA-Lib,一个强大的股票技术分析工具(二)

4、量化投资方法体系

[干货共享]本文全面介绍了定量投资方法体系

5、量化投资实践案例

([1)[教你一起学习] Python定量股票市场情绪指标ARBR

([2)[手拉手教您]动量指标的Python定量回测

(3)[手工教您]数量和价格之间的关系及其在Python中的实现分析

([4)[Python量化]如何使用O’Neill的RPS查找强势股票?

(5)什么是多因素定量选股模型?

([6)如何对股票选择因素进行定量回测?

关于作者: 股票配资

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