❶ 如何正確學習數據科學中的 python
作者 | skura
來源 | AI開發者
大多數有抱負的數據科學家是通過學習為開發人員開設的編程課程開始認識 python 的，他們也開始解決類似 leetcode 網站上的 python 編程難題。他們認為在開始使用 python 分析數據之前，必須熟悉編程概念。
資深數據分析師 Manu Jeevan 認為，這是一個巨大的錯誤，因為數據科學家使用 python 來對數據進行檢索、清洗、可視化和構建模型，而不是開發軟體應用程序。實際上，為了完成這些任務，你必須將大部分時間集中在學習 python 中的模塊和庫上。他認為，學習數據科學的正確姿勢應該如下文，AI 開發者進行了編譯整理。
請按照下面這個步驟來學習數據科學的 python。
配置編程環境
Jupyter Notebook 是開發和展示數據科學項目的強大編程環境。
在電腦上安裝 Jupyter Notebook 最簡單的方法是通過 Anaconda 進行安裝。Anaconda 是數據科學中使用最廣泛的 python 工具，它預裝了所有最流行的庫。
你可以瀏覽標題為「A Beginner』s Guide to Installing Jupyter Notebook Using Anaconda Distribution」的博客文章（https://medium.com/better-programming/beginners-quick-guide-for-handling-issues-launching-jupyter-notebook-for-python-using-anaconda-8be3d57a209b），了解如何安裝 Anaconda。安裝 Anaconda 時，請選擇最新的 python 3 版本。
安裝完 Anaconda 後，請閱讀 Code Academy 的這篇文章（https://www.codecademy.com/articles/how-to-use-jupyter-notebooks），了解如何使用 Jupyter Notebook。
只學習 python 的基礎知識
Code Academy 有一門關於 python 的優秀課程，大約需要 20 個小時才能完成。你不必升級到 pro 版本，因為你的目標只是熟悉 python 編程語言的基礎知識。課程地址：https://www.codecademy.com/learn/learn-python-3
NumPy 和 Pandas，學習的絕佳資源
在處理計算量大的演算法和大量數據時，python 速度較慢。你可能會問，既然如此那為什麼 python 是數據科學最流行的編程語言？
答案是，在 python 中，很容易以 C 或 Fortran 擴展的形式將數字處理任務轉移到底層。這正是 NumPy 和 Pandas 所做的事情。
首先，你應該學會 NumPy。它是用 python 進行科學計算的最基本的模塊。NumPy 支持高度優化的多維數組，這是大多數機器學習演算法最基本的數據結構。
接下來，你應該學習 Pandas。數據科學家花費大部分時間清洗數據，這也被稱為數據整。
Pandas 是操作數據最流行的 python 庫。Pandas 是 NumPy 的延伸。Pandas 的底層代碼廣泛使用 NumPy 庫。Pandas 的主要數據結構稱為數據幀。
Pandas 的創造者 Wes McKinney 寫了一本很棒的書，叫做《Python for Data Analysis》（https://www.amazon.com/Python-Data-Analysis-Wrangling-IPython-ebook/dp/B075X4LT6K）。在書中的第 4、5、7、8 和 10 章可以學習 Pandas 和 NumPy。這些章節涵蓋了最常用的 NumPy 和 Pandas 特性來處理數據。
學習使用 Matplotlib 可視化數據
Matplotlib 是用於創建基本可視化圖形的基本 python 包。你必須學習如何使用 Matplotlib 創建一些最常見的圖表，如折線圖、條形圖、散點圖、柱狀圖和方框圖。
另一個建立在 Matplotlib 之上並與 Pandas 緊密結合的好的繪圖庫是 Seaborn。在這個階段，我建議你快速學習如何在 Matplotlib 中創建基本圖表，而不是專注於 Seaborn。
我寫了一個關於如何使用 Matplotlib 開發基本圖的教程，該教程由四個部分組成。
第一部分：Matplotlib 繪制基本圖（http://nbviewer.ipython.org/gist/manujeevanprakash/138c66c44533391a5af1） 第二部分：如何控制圖形的樣式和顏色，如標記、線條粗細、線條圖案和使用顏色映射（https://nbviewer.jupyter.org/gist/manujeevanprakash/7dc56e7906ee83e0bbe6） 第三部分：注釋、控制軸范圍、縱橫比和坐標系（https://nbviewer.jupyter.org/gist/manujeevanprakash/7cdf7d659cd69d0c22b2） 第四部分：處理復雜圖形（https://nbviewer.jupyter.org/gist/manujeevanprakash/7d8a9860f8e43f6237cc）你可以通過這些教程來掌握 Matplotlib 的基本知識。
簡而言之，你不必花太多時間學習 Matplotlib，因為現在公司已經開始採用 Tableau 和 Qlik 等工具來創建互動式可視化。
如何使用 SQL 和 python
數據有組織地駐留在資料庫中。因此，你需要知道如何使用 SQL 檢索數據，並使用 python 在 Jupyter Notebook 中執行分析。
數據科學家使用 SQL 和 Pandas 來操縱數據。有一些數據操作任務使用 SQL 就可以很容易地執行，並且有一些任務可以使用 Pandas 高效地完成。我個人喜歡使用 SQL 來檢索數據並在 Pandas 中進行操作。
如今，公司使用 Mode Analytics 和 Databricks 等分析平台來輕松地使用 python 和 SQL。
所以，你應該知道如何一起有效地使用 SQL 和 python。要了解這一點，你可以在計算機上安裝 SQLite 資料庫，並在其中存儲一個 CSV 文件，然後使用 python 和 SQL 對其進行分析。
這里有一篇精彩的博客文章，向你展示了如何做到這一點：Programming with Databases in Python using SQLite（https://medium.com/analytics-vidhya/programming-with-databases-in-python-using-sqlite-4cecbef51ab9）。
在瀏覽上述博客文章之前，你應該了解 SQL 的基礎知識。Mode Analytics 上有一個很好的關於 SQL 的教程：Introction to SQL（https://medium.com/analytics-vidhya/programming-with-databases-in-python-using-sqlite-4cecbef51ab9）。通過他們的基本 SQL 部分，了解 SQL 的基本知識，每個數據科學家都應該知道如何使用 SQL 有效地檢索數據。
學習和 python 相關的基本統計學知識
多數有抱負的數據科學家在不學習統計學的基礎知識的情況下，就直接跳到機器學習知識的學習中。
不要犯這個錯誤，因為統計學是數據科學的支柱。而且，很多數據科學家學習統計學只是學習理論概念，而不是學習實踐概念。
我的意思是，通過實踐概念，你應該知道什麼樣的問題可以用統計學來解決，了解使用統計數據可以解決哪些挑戰。
以下是你應該了解的一些基本統計概念：
抽樣、頻率分布、平均值、中位數、模式、變異性度量、概率基礎、顯著性檢驗、標准差、z 評分、置信區間和假設檢驗（包括 A/B 檢驗）
要學習這些知識，有一本很好的書可以看看：《Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts》（https://www.amazon.com/Practical-Statistics-Data-Scientists-Essential/dp/9352135652）。不幸的是，本書中的代碼示例是用 R 編寫的，但是很多人包括我自己在內使用的是 Python。
我建議你閱讀本書的前四章。閱讀本書的前 4 章，了解我前面提到的基本統計概念，你可以忽略代碼示例，只了解這些概念。本書的其餘章節主要集中在機器學習上。我將在下一部分討論如何學習機器學習。
大多數人建議使用 Think Stats （https://www.amazon.com/Think-Stats-Allen-B-Downey/dp/1449307116）來學習 python 的統計知識，但這本書的作者教授了自己的自定義函數，而不是使用標準的 python 庫來進行統計知識講解。因此，我不推薦這本書。
接下來，你的目標是實現在 Python 中學習的基本概念。StatsModels 是一個流行的 python 庫，用於在 python 中構建統計模型。StatsModels 網站提供了關於如何使用 Python 實現統計概念的優秀教程。
或者，你也可以觀看 Ga?l Varoquaux 的視頻。他向你展示了如何使用 Pandas 和統計模型進行推理和探索性統計。
使用 Scikit-Learn 進行機器學習
Scikit-Learn 是 Python 中最流行的機器學習庫之一。你的目標是學習如何使用 Scikit Learn 實現一些最常見的機器學習演算法。
你應該像下面這樣做。
首先，觀看 Andrew Ng 在 Coursera 上的機器學習課程（https://www.coursera.org/learn/machine-learning）的第 1、2、 3、6,、7 和第 8 周視頻。我跳過了關於神經網路的部分，因為作為初學者，你必須關注最通用的機器學習技術。
完成後，閱讀「Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow」一書（https://www.amazon.com/Hands-Machine-Learning-Scikit-Learn-TensorFlow/dp/1491962291）。你只需瀏覽這本書的第一部分（大約 300 頁），它是最實用的機器學習書籍之一。
通過完成本書中的編碼練習，你將學習如何使用 python 實現你在 Andrew Ng 課程中學習到的理論概念。
結論
最後一步是做一個涵蓋上述所有步驟的數據科學項目。你可以找到你喜歡的數據集，然後提出有趣的業務問題，再通過分析來回答這些問題。但是，請不要選擇像泰坦尼克號這樣的通用數據集。你可以閱讀「19 places to find free data sets for your data science project」來查找合適的數據集（https://www.dataquest.io/blog/free-datasets-for-projects/）。
另一種方法是將數據科學應用到你感興趣的領域。例如，如果你想預測股票市場價格，那麼你可以從 Yahoo Finance （https://www.scrapehero.com/scrape-yahoo-finance-stock-market-data/）中獲取實時數據，並將其存儲在 SQL 資料庫中，然後使用機器學習來預測股票價格。
如果你希望從其它行業轉行到數據科學，我建議你完成一個利用你的領域專業知識的項目。關於這些，我在以前的博客文章"A Step-by-Step Guide to Transitioning your Career to Data Science – Part 1"（https://www.kdnuggets.com/2019/05/guide-transitioning-career-data-science-part-1.html） 和"A Step-by-Step Guide to Transitioning your Career to Data Science – Part 2"（https://www.kdnuggets.com/2019/06/guide-transitioning-career-data-science-part-2.html）中有提到過。
❷ 說明 Python 處理業財數據的應用場景,並寫出相應代碼。可以從采購業務、存貨
Python 是一種流行的編程語言，通常用卜叢於處理財務數據。一個常見的純盯應用是在數據分析和數據科學領域，Python強大的數據處理和可視化庫可用於分析大型數據集並識別數據中的趨勢和模式。
可用於分析財務數據的 Python 腳本的一個示例是計算指定時間段內特定股票平均價格的腳本。金融分析師可以使用此腳本來做弊和跟蹤股票的表現並預測其未來的價格走勢。
下面是計算股票平均價格的 Python 代碼示例：
在此代碼中，我們首先導入 and 庫，這些庫通常用於處理 Python 中的財務數據。然後，我們使用庫中的函數將庫存數據從 CSV 文件載入到 ，這是一種用於處理表格數據的強大數據結構。pandasnumpyread_csv()pandasDataFrame
接下來，我們使用對象中的函數來計算股票的平均價格。最後，我們將結果列印到控制台。mean()DataFrame
這只是Python如何用於財務數據分析的一個簡單示例。在這個領域使用Python還有許多其他應用和可能性，包括分析投資組合的表現，預測股票價格等等。
回答不易望請採納
❸ 如何利用Python預測股票價格
預測股票價格沒有意義。
單支股票價格，多股組合，大盤這些都可以使用神經網路來學習，02年就做過了，漲跌預測平均能達到54%到57%的准確率，但是只能定性，無法定量，因此，在扣除印花稅之後無利可圖。
純粹使用股票交易數據來預測並保證總體獲利不是程序能辦到的，人也辦不到。
目前世界上最先進的炒股機器也只能利用網路時差那微不可計的零點幾秒在歐洲與美國證券間倒來倒去，那套系統研發費用數千萬，硬體（主要是獨立光纜）費用以億計。
❹ python預測的經濟學作用
Python可以用來預測經配陸濟學作用。例如，可以使用Python來預測股票價格，分析投資組合的風險，預測匯率變化，以及分析政策對經濟備啟的影響。Python還可以用來分析經濟數據，如消費者支出，就業率，物價指數等，以及分析經濟模型，如博弈論，宏觀經濟學，國際貿易等。此外，仿賣如Python還可以用來分析金融市場，如股票市場，債券市場，外匯市場等，以及分析金融產品，如期貨，期權，衍生品等。
❺ python如何預測下一年的數據
顧名思義，時間序列數據是一種隨時間變化的數據類型。例如，24小時內的溫度亂逗，一個月內各種產品的價格，一年中特定公司的股票價格。諸如長期短期記憶網路(LSTM)之類的高級深度學習模型能夠捕獲時間序列數據中的模式，因此可用於對數據的未來趨勢進行預測。在本文尺昌中，您將看到如何使用LSTM演算法使用時間序列數據嘩困賣進行將來的預測。
❻ 我要寫一篇畢業論文，題目是股票的價值分析，望高手幫忙，字數5000左右
你好
我國的股票發行經歷了面額發行、競價發行和上網定價發行的發展過程。目前主要是通過深、滬兩家證券交易所計算機網路定價發行。其做法是由主承銷商擬定發行價格，並將擬發 行的股份全部輸入主承銷商在交易所的股票賬戶，投資者須在指定的時間內，通過與證券交易所聯網的證券公司，以固定的發行價格進行申購，而後通過搖號抽簽確定股東名單及認購 數量。
上網發行是我國股票發行方式的新創舉，既克服了以往限量發行認購表所帶來的種種弊 端，也避免了網下發行可能被機構大戶壟斷認購的局面。這表明，我國股票發行適應了經濟 體制改革和股票市場發展的需要，也標志著我國股票發行市場的日益成熟。但是隨著股票市 場的深入發展，也暴露出上網定價發行所產生的一些問題。(一)發行市盈固定不變，缺乏市場彈性
本來市盈率作為反映股票價格水平和市場供求關系的綜合指標可以用來調節股票的發行價格，從而調節股票市場的供求。然而，我國目前採用定價方式確定新股的發行價格的做法，是按發行時未攤薄的每股稅後利潤計算市盈率，並加以調整後，以之作為一個常量，固定在管理當局認可並選定的水平上。具體做法是，新股的發行價格通過一定的計算公式得出，其基本計算公式為：股票的發行價格=發行公司每股稅後利潤×市盈率(其中公式中的兩個因子又考慮了一些相關因素，加以調整計算得出，此處不多加論及)。自採用上網定價發行新股以來，通過基本公式計算出來的新股發行市盈率基本被確定在14-15倍左右。從上述基本計算公式不難看出，當管理者將市盈率作為一個常量固定在某一特定水平上時，發行公司每股稅後利潤便成了調節股票發行價格的主要因素了。這種做法的主要缺陷在於：新股的發行價格較多考慮了發行公司的自身盈利能力，而忽視了市場因素的作用。而我國目前的實際情況是，一級市場新股的發行受市場各種因素的影響經常變化，如新股的發行數量和發行節奏，在很大程度上決定於政府的發行意願(管理者更多地用新股發行規模和速度作為調控股市的手段)，表現為新股發行數量與發行速度具有可變性；由於政府宏觀經濟政策、貨幣政策和資金供求關系的變化，市場利息率也經常發生變動，它直接影響投資者對股票收益的心理預期，表現為人們購買新股的意願和股票一級市場均量資金的可變性；隨著科學技術的發展和經濟結構的調整，不同產業、行業在國民經濟和股票市場中的地位也不斷調整，致使投資者對不同股票需求具有可變性，此外，股票市場的周期性調整，也使市盈率不會停留在一個水平上，如此等等 。市場諸多因素的變化從不同角度都會影響到新股的供求，進而影響新股的發行價格。現行的方法恰恰忽視了上述因素對新股發行價格的決定作用，將新股市盈率固定不變，在某種程度上依然延襲了計劃定價模式，與市場經濟的要求相悖，導致發行價格缺乏市場彈性，難以發揮發行價格對股票市場的調節作用。
針對個股進行價值分析如下：
價值分析已經被國外成熟市場證明是最好的股票投資分析方法,其次是技術與心理學,後兩者都與博弈有關。目前,主流的價值分析理論方法是股利折現法,通常採用的分析因素是：市盈率、成長曲線、戰略要素等。
一、市盈率
作為一個傳統指標,它是投資者對股票進行估值的主要指標之一,在價值分析方面具有不可替代的作用。該指標是一種靜態指標,投資者應當動態地使用。
首先,對於行業不同,靜態市盈率的定位是不同的。通俗地說,對於傳統行業,市場給予較低的市盈率定位,對於新興行業,市場給予較高定位。初步統計,現在市場鋼鐵行業市盈率在5倍左右,石化行業7倍,資源類10倍,葯業27倍,水公共事業20倍,旅遊20倍,銀行15倍,製造10倍,傳媒31倍。可見同處於大盤底部,對於不同的行業市盈率定位差別較大(以上數據是不完全統計,存在系統性的對價方案未明朗因素的影響)。其次,根據行業成長性的不同,動態市盈率的變化速率是不同的。高科技行業的動態市盈率變速最大,而公共事業的動態市盈率變速最為穩定,傳統製造行業變速較為平緩。據抽樣統計,2005年初,醫葯龍頭個股的動態市盈率在25倍左右,現在已經下降到20倍附近；而以水務公司為例,年初其平均市盈率為22.14倍,現在已經降到21倍。可見高成長板塊具有較高的市盈率變速,公共事業板塊具有穩定的市盈率變速,可以預測,成長性低的傳統行業其變速是平緩的。一般來說,面對大眾消費的行業具有長久的發展,尤其是消費升級給投資者帶來重大的機會。結合我國市場,現在醫葯、綠色食品、旅遊、網路通訊、公共資源、個性服飾已經成為消費升級概念的代錶行業。
二、成長曲線
成長因素是上世紀90年代國際證券市場上最具魅力的投資依據,主要體現在可持續發展及業績增長的跳躍性。美國NASDAQ市場高科技板快是成長曲線分析法的代表。上市公司的成長曲線分析是最草根的研究方法,也是行業、個股基本面分析的基礎。分析過程中要抓住三個要點：(1)成長基數要稍高；(2)成長要可持續,最好是爆炸式成長,兼顧整體行業的成長性,給個股成長提供可靠的行業背景；(3)成長概念包括高成長與復甦成長。結合目前市場,筆者認為綠色、環保類產品、醫葯具有復甦成長概念;物流行業、公共資源、公共事業類正處於高成長階段,其中旅遊、網路通訊處於爆炸式成長階段。市場中鐵龍物流、麗江旅遊、東方明珠都具有各自的獨特行業背景。
三、戰略要素
對於一個處於轉折期的新市場,戰略要素對價值分析意義很大。戰略要素主要體現在以下幾個方面：(1)技術壟斷,(2)資源壟斷,(3)品牌,(4)價值重估,(5)重組。資源壟斷已經造就了大批的牛股,最有代表性的是油類能源壟斷；美國微軟、輝瑞制葯是典型的技術壟斷股代表；品牌也是一種極具壟斷意義的無形價值,無形價值重估為巴菲特所推崇。例如海信電器的品牌重估價值。價值重估,目前國內市場最流行的是房地產價值重估,前期商業板塊整體活躍就起源於地產重估,同時也包括連鎖概念的品牌重估。G綜超是其中的代表。
當前市場,金融行業最具大並購意向,銀行、證券等金融行業個股值得關注,已有外資入股的公司有浦發銀行、深發展等。另外零售業也具備了大並購基礎,商業板快也值得中線關注。
由此,得出的結論是:當投資者選擇了大底部區域的證券投資,就必然存在了技術和心理的博弈。這種博弈,要求投資者需要具有良好的投資心態,以價值分析法介入價值低估的個股後,以中線思路持有,不為技術震盪所迷惑,必將獲取由上市公司高成長帶來的投資收益。
❼ 怎麼用python計算股票
作為一個python新手，在學習中遇到很多問題，要善於運用各種方法。今天，在學習中，碰到了如何通過收盤價計算股票的漲跌幅。
第一種：
讀取數據並建立函數：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import spline
from pylab import *
import pandas as pd
from pandas import Series
a=pd.read_csv('d:///1.csv',sep=',')#文件位置
t=a['close']
def f(t):
s=[]
for i in range(1,len(t)):
if i==1:
continue
else:
s.append((t[i]-t[i-1])/t[i]*100)
print s
plot(s)
plt.show()
f(t)
第二種：
利用pandas裡面的方法：
import pandas as pd
a=pd.read_csv('d:///1.csv')
rets = a['close'].pct_change() * 100
print rets
第三種：
close=a['close']
rets=close/close.shift(1)-1
print rets
總結：python是一種非常好的編程語言，一般而言，我們可以運用構建相關函數來實現自己的思想，但是，眾所周知，python中裡面的有很多科學計算包，裡面有很多方法可以快速解決計算的需要，如上面提到的pandas中的pct_change()。因此在平時的使用中應當學會尋找更好的方法，提高運算速度。
❽ 結合Python分析金融數據挖掘在量化投資領域中的應用
量化投資領域在金融數據中的應用包括：
股票市場的價格預測，利用歷史數據對股票未來的價格進行預測，幫助投資者決策。
資產配置，通過分析金融數據，幫助投資者合理配置資產，使投資回報最大化。
風險評估，利用金融數據進行風險評估，幫助投資者了解投斗圓判資風險，並進行風險管理。
自動交易，利用金融數據進行交易策略的設計和執行腔肢，進行自動化交易。
定量研究，利用金融數據進行定量研究，對金融市場的行空改為進行深入的研究。