❶ 如何正确学习数据科学中的 python
作者 | skura
来源 | AI开发者
大多数有抱负的数据科学家是通过学习为开发人员开设的编程课程开始认识 python 的，他们也开始解决类似 leetcode 网站上的 python 编程难题。他们认为在开始使用 python 分析数据之前，必须熟悉编程概念。
资深数据分析师 Manu Jeevan 认为，这是一个巨大的错误，因为数据科学家使用 python 来对数据进行检索、清洗、可视化和构建模型，而不是开发软件应用程序。实际上，为了完成这些任务，你必须将大部分时间集中在学习 python 中的模块和库上。他认为，学习数据科学的正确姿势应该如下文，AI 开发者进行了编译整理。
请按照下面这个步骤来学习数据科学的 python。
配置编程环境
Jupyter Notebook 是开发和展示数据科学项目的强大编程环境。
在电脑上安装 Jupyter Notebook 最简单的方法是通过 Anaconda 进行安装。Anaconda 是数据科学中使用最广泛的 python 工具，它预装了所有最流行的库。
你可以浏览标题为“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），了解如何安装 Anaconda。安装 Anaconda 时，请选择最新的 python 3 版本。
安装完 Anaconda 后，请阅读 Code Academy 的这篇文章（https://www.codecademy.com/articles/how-to-use-jupyter-notebooks），了解如何使用 Jupyter Notebook。
只学习 python 的基础知识
Code Academy 有一门关于 python 的优秀课程，大约需要 20 个小时才能完成。你不必升级到 pro 版本，因为你的目标只是熟悉 python 编程语言的基础知识。课程地址：https://www.codecademy.com/learn/learn-python-3
NumPy 和 Pandas，学习的绝佳资源
在处理计算量大的算法和大量数据时，python 速度较慢。你可能会问，既然如此那为什么 python 是数据科学最流行的编程语言？
答案是，在 python 中，很容易以 C 或 Fortran 扩展的形式将数字处理任务转移到底层。这正是 NumPy 和 Pandas 所做的事情。
首先，你应该学会 NumPy。它是用 python 进行科学计算的最基本的模块。NumPy 支持高度优化的多维数组，这是大多数机器学习算法最基本的数据结构。
接下来，你应该学习 Pandas。数据科学家花费大部分时间清洗数据，这也被称为数据整。
Pandas 是操作数据最流行的 python 库。Pandas 是 NumPy 的延伸。Pandas 的底层代码广泛使用 NumPy 库。Pandas 的主要数据结构称为数据帧。
Pandas 的创造者 Wes McKinney 写了一本很棒的书，叫做《Python for Data Analysis》（https://www.amazon.com/Python-Data-Analysis-Wrangling-IPython-ebook/dp/B075X4LT6K）。在书中的第 4、5、7、8 和 10 章可以学习 Pandas 和 NumPy。这些章节涵盖了最常用的 NumPy 和 Pandas 特性来处理数据。
学习使用 Matplotlib 可视化数据
Matplotlib 是用于创建基本可视化图形的基本 python 包。你必须学习如何使用 Matplotlib 创建一些最常见的图表，如折线图、条形图、散点图、柱状图和方框图。
另一个建立在 Matplotlib 之上并与 Pandas 紧密结合的好的绘图库是 Seaborn。在这个阶段，我建议你快速学习如何在 Matplotlib 中创建基本图表，而不是专注于 Seaborn。
我写了一个关于如何使用 Matplotlib 开发基本图的教程，该教程由四个部分组成。
第一部分：Matplotlib 绘制基本图（http://nbviewer.ipython.org/gist/manujeevanprakash/138c66c44533391a5af1） 第二部分：如何控制图形的样式和颜色，如标记、线条粗细、线条图案和使用颜色映射（https://nbviewer.jupyter.org/gist/manujeevanprakash/7dc56e7906ee83e0bbe6） 第三部分：注释、控制轴范围、纵横比和坐标系（https://nbviewer.jupyter.org/gist/manujeevanprakash/7cdf7d659cd69d0c22b2） 第四部分：处理复杂图形（https://nbviewer.jupyter.org/gist/manujeevanprakash/7d8a9860f8e43f6237cc）你可以通过这些教程来掌握 Matplotlib 的基本知识。
简而言之，你不必花太多时间学习 Matplotlib，因为现在公司已经开始采用 Tableau 和 Qlik 等工具来创建交互式可视化。
如何使用 SQL 和 python
数据有组织地驻留在数据库中。因此，你需要知道如何使用 SQL 检索数据，并使用 python 在 Jupyter Notebook 中执行分析。
数据科学家使用 SQL 和 Pandas 来操纵数据。有一些数据操作任务使用 SQL 就可以很容易地执行，并且有一些任务可以使用 Pandas 高效地完成。我个人喜欢使用 SQL 来检索数据并在 Pandas 中进行操作。
如今，公司使用 Mode Analytics 和 Databricks 等分析平台来轻松地使用 python 和 SQL。
所以，你应该知道如何一起有效地使用 SQL 和 python。要了解这一点，你可以在计算机上安装 SQLite 数据库，并在其中存储一个 CSV 文件，然后使用 python 和 SQL 对其进行分析。
这里有一篇精彩的博客文章，向你展示了如何做到这一点：Programming with Databases in Python using SQLite（https://medium.com/analytics-vidhya/programming-with-databases-in-python-using-sqlite-4cecbef51ab9）。
在浏览上述博客文章之前，你应该了解 SQL 的基础知识。Mode Analytics 上有一个很好的关于 SQL 的教程：Introction to SQL（https://medium.com/analytics-vidhya/programming-with-databases-in-python-using-sqlite-4cecbef51ab9）。通过他们的基本 SQL 部分，了解 SQL 的基本知识，每个数据科学家都应该知道如何使用 SQL 有效地检索数据。
学习和 python 相关的基本统计学知识
多数有抱负的数据科学家在不学习统计学的基础知识的情况下，就直接跳到机器学习知识的学习中。
不要犯这个错误，因为统计学是数据科学的支柱。而且，很多数据科学家学习统计学只是学习理论概念，而不是学习实践概念。
我的意思是，通过实践概念，你应该知道什么样的问题可以用统计学来解决，了解使用统计数据可以解决哪些挑战。
以下是你应该了解的一些基本统计概念：
抽样、频率分布、平均值、中位数、模式、变异性度量、概率基础、显着性检验、标准差、z 评分、置信区间和假设检验（包括 A/B 检验）
要学习这些知识，有一本很好的书可以看看：《Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts》（https://www.amazon.com/Practical-Statistics-Data-Scientists-Essential/dp/9352135652）。不幸的是，本书中的代码示例是用 R 编写的，但是很多人包括我自己在内使用的是 Python。
我建议你阅读本书的前四章。阅读本书的前 4 章，了解我前面提到的基本统计概念，你可以忽略代码示例，只了解这些概念。本书的其余章节主要集中在机器学习上。我将在下一部分讨论如何学习机器学习。
大多数人建议使用 Think Stats （https://www.amazon.com/Think-Stats-Allen-B-Downey/dp/1449307116）来学习 python 的统计知识，但这本书的作者教授了自己的自定义函数，而不是使用标准的 python 库来进行统计知识讲解。因此，我不推荐这本书。
接下来，你的目标是实现在 Python 中学习的基本概念。StatsModels 是一个流行的 python 库，用于在 python 中构建统计模型。StatsModels 网站提供了关于如何使用 Python 实现统计概念的优秀教程。
或者，你也可以观看 Ga?l Varoquaux 的视频。他向你展示了如何使用 Pandas 和统计模型进行推理和探索性统计。
使用 Scikit-Learn 进行机器学习
Scikit-Learn 是 Python 中最流行的机器学习库之一。你的目标是学习如何使用 Scikit Learn 实现一些最常见的机器学习算法。
你应该像下面这样做。
首先，观看 Andrew Ng 在 Coursera 上的机器学习课程（https://www.coursera.org/learn/machine-learning）的第 1、2、 3、6,、7 和第 8 周视频。我跳过了关于神经网络的部分，因为作为初学者，你必须关注最通用的机器学习技术。
完成后，阅读“Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow”一书（https://www.amazon.com/Hands-Machine-Learning-Scikit-Learn-TensorFlow/dp/1491962291）。你只需浏览这本书的第一部分（大约 300 页），它是最实用的机器学习书籍之一。
通过完成本书中的编码练习，你将学习如何使用 python 实现你在 Andrew Ng 课程中学习到的理论概念。
结论
最后一步是做一个涵盖上述所有步骤的数据科学项目。你可以找到你喜欢的数据集，然后提出有趣的业务问题，再通过分析来回答这些问题。但是，请不要选择像泰坦尼克号这样的通用数据集。你可以阅读“19 places to find free data sets for your data science project”来查找合适的数据集（https://www.dataquest.io/blog/free-datasets-for-projects/）。
另一种方法是将数据科学应用到你感兴趣的领域。例如，如果你想预测股票市场价格，那么你可以从 Yahoo Finance （https://www.scrapehero.com/scrape-yahoo-finance-stock-market-data/）中获取实时数据，并将其存储在 SQL 数据库中，然后使用机器学习来预测股票价格。
如果你希望从其它行业转行到数据科学，我建议你完成一个利用你的领域专业知识的项目。关于这些，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）中有提到过。
❷ 说明 Python 处理业财数据的应用场景,并写出相应代码。可以从采购业务、存货
Python 是一种流行的编程语言，通常用卜丛于处理财务数据。一个常见的纯盯应用是在数据分析和数据科学领域，Python强大的数据处理和可视化库可用于分析大型数据集并识别数据中的趋势和模式。
可用于分析财务数据的 Python 脚本的一个示例是计算指定时间段内特定股票平均价格的脚本。金融分析师可以使用此脚本来做弊和跟踪股票的表现并预测其未来的价格走势。
下面是计算股票平均价格的 Python 代码示例：
在此代码中，我们首先导入 and 库，这些库通常用于处理 Python 中的财务数据。然后，我们使用库中的函数将库存数据从 CSV 文件加载到 ，这是一种用于处理表格数据的强大数据结构。pandasnumpyread_csv()pandasDataFrame
接下来，我们使用对象中的函数来计算股票的平均价格。最后，我们将结果打印到控制台。mean()DataFrame
这只是Python如何用于财务数据分析的一个简单示例。在这个领域使用Python还有许多其他应用和可能性，包括分析投资组合的表现，预测股票价格等等。
回答不易望请采纳
❸ 如何利用Python预测股票价格
预测股票价格没有意义。
单支股票价格，多股组合，大盘这些都可以使用神经网络来学习，02年就做过了，涨跌预测平均能达到54%到57%的准确率，但是只能定性，无法定量，因此，在扣除印花税之后无利可图。
纯粹使用股票交易数据来预测并保证总体获利不是程序能办到的，人也办不到。
目前世界上最先进的炒股机器也只能利用网络时差那微不可计的零点几秒在欧洲与美国证券间倒来倒去，那套系统研发费用数千万，硬件（主要是独立光缆）费用以亿计。
❹ python预测的经济学作用
Python可以用来预测经配陆济学作用。例如，可以使用Python来预测股票价格，分析投资组合的风险，预测汇率变化，以及分析政策对经济备启的影响。Python还可以用来分析经济数据，如消费者支出，就业率，物价指数等，以及分析经济模型，如博弈论，宏观经济学，国际贸易等。此外，仿卖如Python还可以用来分析金融市场，如股票市场，债券市场，外汇市场等，以及分析金融产品，如期货，期权，衍生品等。
❺ python如何预测下一年的数据
顾名思义，时间序列数据是一种随时间变化的数据类型。例如，24小时内的温度乱逗，一个月内各种产品的价格，一年中特定公司的股票价格。诸如长期短期记忆网络(LSTM)之类的高级深度学习模型能够捕获时间序列数据中的模式，因此可用于对数据的未来趋势进行预测。在本文尺昌中，您将看到如何使用LSTM算法使用时间序列数据哗困卖进行将来的预测。
❻ 我要写一篇毕业论文，题目是股票的价值分析，望高手帮忙，字数5000左右
你好
我国的股票发行经历了面额发行、竞价发行和上网定价发行的发展过程。目前主要是通过深、沪两家证券交易所计算机网络定价发行。其做法是由主承销商拟定发行价格，并将拟发 行的股份全部输入主承销商在交易所的股票账户，投资者须在指定的时间内，通过与证券交易所联网的证券公司，以固定的发行价格进行申购，而后通过摇号抽签确定股东名单及认购 数量。
上网发行是我国股票发行方式的新创举，既克服了以往限量发行认购表所带来的种种弊 端，也避免了网下发行可能被机构大户垄断认购的局面。这表明，我国股票发行适应了经济 体制改革和股票市场发展的需要，也标志着我国股票发行市场的日益成熟。但是随着股票市 场的深入发展，也暴露出上网定价发行所产生的一些问题。(一)发行市盈固定不变，缺乏市场弹性
本来市盈率作为反映股票价格水平和市场供求关系的综合指标可以用来调节股票的发行价格，从而调节股票市场的供求。然而，我国目前采用定价方式确定新股的发行价格的做法，是按发行时未摊薄的每股税后利润计算市盈率，并加以调整后，以之作为一个常量，固定在管理当局认可并选定的水平上。具体做法是，新股的发行价格通过一定的计算公式得出，其基本计算公式为：股票的发行价格=发行公司每股税后利润×市盈率(其中公式中的两个因子又考虑了一些相关因素，加以调整计算得出，此处不多加论及)。自采用上网定价发行新股以来，通过基本公式计算出来的新股发行市盈率基本被确定在14-15倍左右。从上述基本计算公式不难看出，当管理者将市盈率作为一个常量固定在某一特定水平上时，发行公司每股税后利润便成了调节股票发行价格的主要因素了。这种做法的主要缺陷在于：新股的发行价格较多考虑了发行公司的自身盈利能力，而忽视了市场因素的作用。而我国目前的实际情况是，一级市场新股的发行受市场各种因素的影响经常变化，如新股的发行数量和发行节奏，在很大程度上决定于政府的发行意愿(管理者更多地用新股发行规模和速度作为调控股市的手段)，表现为新股发行数量与发行速度具有可变性；由于政府宏观经济政策、货币政策和资金供求关系的变化，市场利息率也经常发生变动，它直接影响投资者对股票收益的心理预期，表现为人们购买新股的意愿和股票一级市场均量资金的可变性；随着科学技术的发展和经济结构的调整，不同产业、行业在国民经济和股票市场中的地位也不断调整，致使投资者对不同股票需求具有可变性，此外，股票市场的周期性调整，也使市盈率不会停留在一个水平上，如此等等 。市场诸多因素的变化从不同角度都会影响到新股的供求，进而影响新股的发行价格。现行的方法恰恰忽视了上述因素对新股发行价格的决定作用，将新股市盈率固定不变，在某种程度上依然延袭了计划定价模式，与市场经济的要求相悖，导致发行价格缺乏市场弹性，难以发挥发行价格对股票市场的调节作用。
针对个股进行价值分析如下：
价值分析已经被国外成熟市场证明是最好的股票投资分析方法,其次是技术与心理学,后两者都与博弈有关。目前,主流的价值分析理论方法是股利折现法,通常采用的分析因素是：市盈率、成长曲线、战略要素等。
一、市盈率
作为一个传统指标,它是投资者对股票进行估值的主要指标之一,在价值分析方面具有不可替代的作用。该指标是一种静态指标,投资者应当动态地使用。
首先,对于行业不同,静态市盈率的定位是不同的。通俗地说,对于传统行业,市场给予较低的市盈率定位,对于新兴行业,市场给予较高定位。初步统计,现在市场钢铁行业市盈率在5倍左右,石化行业7倍,资源类10倍,药业27倍,水公共事业20倍,旅游20倍,银行15倍,制造10倍,传媒31倍。可见同处于大盘底部,对于不同的行业市盈率定位差别较大(以上数据是不完全统计,存在系统性的对价方案未明朗因素的影响)。其次,根据行业成长性的不同,动态市盈率的变化速率是不同的。高科技行业的动态市盈率变速最大,而公共事业的动态市盈率变速最为稳定,传统制造行业变速较为平缓。据抽样统计,2005年初,医药龙头个股的动态市盈率在25倍左右,现在已经下降到20倍附近；而以水务公司为例,年初其平均市盈率为22.14倍,现在已经降到21倍。可见高成长板块具有较高的市盈率变速,公共事业板块具有稳定的市盈率变速,可以预测,成长性低的传统行业其变速是平缓的。一般来说,面对大众消费的行业具有长久的发展,尤其是消费升级给投资者带来重大的机会。结合我国市场,现在医药、绿色食品、旅游、网络通讯、公共资源、个性服饰已经成为消费升级概念的代表行业。
二、成长曲线
成长因素是上世纪90年代国际证券市场上最具魅力的投资依据,主要体现在可持续发展及业绩增长的跳跃性。美国NASDAQ市场高科技板快是成长曲线分析法的代表。上市公司的成长曲线分析是最草根的研究方法,也是行业、个股基本面分析的基础。分析过程中要抓住三个要点：(1)成长基数要稍高；(2)成长要可持续,最好是爆炸式成长,兼顾整体行业的成长性,给个股成长提供可靠的行业背景；(3)成长概念包括高成长与复苏成长。结合目前市场,笔者认为绿色、环保类产品、医药具有复苏成长概念;物流行业、公共资源、公共事业类正处于高成长阶段,其中旅游、网络通讯处于爆炸式成长阶段。市场中铁龙物流、丽江旅游、东方明珠都具有各自的独特行业背景。
三、战略要素
对于一个处于转折期的新市场,战略要素对价值分析意义很大。战略要素主要体现在以下几个方面：(1)技术垄断,(2)资源垄断,(3)品牌,(4)价值重估,(5)重组。资源垄断已经造就了大批的牛股,最有代表性的是油类能源垄断；美国微软、辉瑞制药是典型的技术垄断股代表；品牌也是一种极具垄断意义的无形价值,无形价值重估为巴菲特所推崇。例如海信电器的品牌重估价值。价值重估,目前国内市场最流行的是房地产价值重估,前期商业板块整体活跃就起源于地产重估,同时也包括连锁概念的品牌重估。G综超是其中的代表。
当前市场,金融行业最具大并购意向,银行、证券等金融行业个股值得关注,已有外资入股的公司有浦发银行、深发展等。另外零售业也具备了大并购基础,商业板快也值得中线关注。
由此,得出的结论是:当投资者选择了大底部区域的证券投资,就必然存在了技术和心理的博弈。这种博弈,要求投资者需要具有良好的投资心态,以价值分析法介入价值低估的个股后,以中线思路持有,不为技术震荡所迷惑,必将获取由上市公司高成长带来的投资收益。
❼ 怎么用python计算股票
作为一个python新手，在学习中遇到很多问题，要善于运用各种方法。今天，在学习中，碰到了如何通过收盘价计算股票的涨跌幅。
第一种：
读取数据并建立函数：
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)
第二种：
利用pandas里面的方法：
import pandas as pd
a=pd.read_csv('d:///1.csv')
rets = a['close'].pct_change() * 100
print rets
第三种：
close=a['close']
rets=close/close.shift(1)-1
print rets
总结：python是一种非常好的编程语言，一般而言，我们可以运用构建相关函数来实现自己的思想，但是，众所周知，python中里面的有很多科学计算包，里面有很多方法可以快速解决计算的需要，如上面提到的pandas中的pct_change()。因此在平时的使用中应当学会寻找更好的方法，提高运算速度。
❽ 结合Python分析金融数据挖掘在量化投资领域中的应用
量化投资领域在金融数据中的应用包括：
股票市场的价格预测，利用历史数据对股票未来的价格进行预测，帮助投资者决策。
资产配置，通过分析金融数据，帮助投资者合理配置资产，使投资回报最大化。
风险评估，利用金融数据进行风险评估，帮助投资者了解投斗圆判资风险，并进行风险管理。
自动交易，利用金融数据进行交易策略的设计和执行腔肢，进行自动化交易。
定量研究，利用金融数据进行定量研究，对金融市场的行空改为进行深入的研究。