金融量化分析簡介

1、2、金融量化分析簡介學(xué)習(xí)目標(biāo)”金融量化簡介“數(shù)據(jù)分析簡介”常用庫簡介1、學(xué)習(xí)目標(biāo)談到金融量化分析，可能大多數(shù)人想到的肯定就是海量的股票數(shù)據(jù)，交叉錯(cuò)亂的股票數(shù)據(jù)圖表，讓從未接觸過金融的人無法入手，就會(huì)想這種東西我怎么可能學(xué)的會(huì)。但是在我們有著扎實(shí)的Python編程基礎(chǔ)就完全不需要擔(dān)心這些東西了，我們只需要通過編程的方式編寫出對(duì)應(yīng)的策略就能通過計(jì)算機(jī)幫我們進(jìn)行自動(dòng)化交易。從本文的標(biāo)題當(dāng)中就可以看到，我們的目標(biāo)就是金融量化分析，在前面已經(jīng)簡單介紹過金融了，所以說我們就直接來看量化，量化這個(gè)詞在當(dāng)前這個(gè)時(shí)代已經(jīng)越來越常見了，它主要就是可以通過一些策略獲取一個(gè)投資的方案，而分析就是我們常說的數(shù)據(jù)分析了，

2、數(shù)據(jù)分析也是與我們的生活息息相關(guān)，本文主要是針對(duì)金融方面的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，但是如果你從事其他行業(yè)，這些技術(shù)完全適用。2、金融量化簡介2.1、什么是金融量化金融量化主要是指以先進(jìn)的數(shù)學(xué)模型替代人為的主觀判斷，利用計(jì)算機(jī)技術(shù)從龐大的歷史數(shù)據(jù)當(dāng)中選出能夠帶來超額收益的多種“大概率”事件以此來指定策略。主要就是以下幾步：1、發(fā)現(xiàn)的一種能夠賺錢的規(guī)律2、將規(guī)律分解成可操作的步驟（策略）3、編寫程序，讓機(jī)器去執(zhí)行這個(gè)策略4、機(jī)器返回結(jié)果，或者說是讓機(jī)器直接實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化交易2.2金融量化能干什么相信大家都經(jīng)常會(huì)使用百度、谷歌等之類的搜索引擎搜索我們想了解的問題，但是你要是直接去問它，我到底該買哪一支股票？什么股

3、票可以掙錢？這樣的問題會(huì)有答案嗎，肯定是不會(huì)的，所以說金融量化的任務(wù)就是類似于這些搜索引擎的功能，只不過它只會(huì)通知你今天應(yīng)該買什么，今天應(yīng)該買什么。1、可以幫你在幾千只A股當(dāng)中選擇符合要求條件的股票2、選擇買、賣、平倉的時(shí)機(jī)3、管理倉位風(fēng)險(xiǎn)4、不會(huì)受到個(gè)人情緒影響2.3、為什么將python用于金融其實(shí)在之前大多數(shù)金融投資都是投資者根據(jù)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)或者偏好來完成的，但是這樣的方式會(huì)受到很多因素的影響。但是我們將大量的歷史數(shù)據(jù)通過計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的運(yùn)算能力進(jìn)行分析、測試，然后再進(jìn)行投資，就可以利用歷史規(guī)律，在其基礎(chǔ)上發(fā)現(xiàn)概率優(yōu)勢，形成良好的投機(jī)基礎(chǔ)。量化投資目前主要是以R和Python為工具，早些年可能R

4、語言占據(jù)了絕對(duì)的地位，但是隨著Numpy、Pandas、Matplotlib、Scipy、Sckikiy-Learn等Python開源工具的發(fā)展，目前Python已經(jīng)在這一方向大放異彩，加上它強(qiáng)大的調(diào)試能力以及工程能力，讓我們分析的結(jié)果和需要執(zhí)行的任務(wù)可以無縫結(jié)合，使得維護(hù)變得非常方便。3、數(shù)據(jù)分析簡介3.1、數(shù)據(jù)分析是什么對(duì)比互聯(lián)網(wǎng)各個(gè)崗位的裁員程度可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)分析相關(guān)崗位正在不斷的擴(kuò)招，已經(jīng)成為了這波逆流中的黑馬，什么原因?qū)е碌臄?shù)據(jù)分析人才如此緊缺？因?yàn)閿?shù)據(jù)分析是大勢所趨，未來的發(fā)展空間會(huì)大有可為。隨著5G網(wǎng)絡(luò)即將商用，企業(yè)每天將會(huì)產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)，BAT日均數(shù)據(jù)更是達(dá)到了PB的級(jí)別，數(shù)據(jù)

5、分析相關(guān)崗位才會(huì)存在著巨大的需求缺口。長此以往，企業(yè)要用盡可能少的人才，來滿足盡可能多崗位的訴求，可以這么說，數(shù)據(jù)分析將會(huì)是每個(gè)程序員個(gè)人能力最重要的補(bǔ)充，也是BAT這類大公司急招人才的必備技能。但是一提數(shù)據(jù)分析，很多人就覺得無從下手，知識(shí)點(diǎn)零散總是抓不住重點(diǎn)，學(xué)習(xí)起來相當(dāng)吃力。在我們?nèi)缃襁@個(gè)時(shí)代，相信大多數(shù)人都能明白數(shù)據(jù)的重要性，數(shù)據(jù)就是信息，而數(shù)據(jù)分析就是可以讓我們發(fā)揮這些信息功能的重要手段。3.2、數(shù)據(jù)分析能干什么對(duì)于數(shù)據(jù)分析能干什么其實(shí)我們可以簡單的舉幾個(gè)例子：*1、淘寶可以觀察用戶的購買記錄、搜索記錄以及人們?cè)谏缃幻襟w上發(fā)布的內(nèi)容選擇商品推薦“2、股票可以根據(jù)相應(yīng)的數(shù)據(jù)選擇買進(jìn)賣出“

6、3、今日頭條可以將數(shù)據(jù)分析應(yīng)用到新聞推送排行算法當(dāng)中。4、愛奇藝可以為用戶提供個(gè)性化電影推薦服務(wù)其實(shí)數(shù)據(jù)分析不僅可以完成像以上這樣的推薦系統(tǒng)，在制藥行業(yè)也可運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來預(yù)測什么樣的化合物更有可能制成高效藥物等。所以說數(shù)據(jù)分析絕對(duì)是未來所有公司不可或缺的崗位，目前社會(huì)上獲取數(shù)據(jù)方式太多了，這么多的數(shù)據(jù)，只要我們擁有數(shù)據(jù)分析的技能，絕對(duì)可以應(yīng)付任何崗位上的工作。3.3、為什么利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析“1、Python的代碼語法簡單易學(xué)“2、Python可以很容易的整合C、C+等語言的代碼“3、Python有大量用于科學(xué)計(jì)算的庫“4、Python不僅可以用于研究和原型構(gòu)建，同時(shí)也適用于構(gòu)建生產(chǎn)

7、系統(tǒng)4、常用庫簡介NumpyNumPy是用于科學(xué)計(jì)算的一個(gè)開源Python擴(kuò)充程序庫，它為Python提供了高性能的數(shù)組與矩陣運(yùn)算處理能力.NumPy為Python帶來了真正的多維數(shù)組功能，并且提供了豐富的函數(shù)庫處理這些數(shù)組。它將常用的數(shù)學(xué)函數(shù)都支持向量化運(yùn)算，使得這些數(shù)學(xué)函數(shù)能夠直接對(duì)數(shù)組進(jìn)行操作，將本來需要在Python級(jí)別進(jìn)行的循環(huán)，放到C語言的運(yùn)算中，明顯地提高了程序的運(yùn)算速度。PandasPandas使我們進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的一個(gè)主要工具。它所包含的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)處理工具的設(shè)計(jì)使得Python中進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和分析非?？旖?。pandas般也是和其他數(shù)值計(jì)算工具一起使用的，支持大部分Numpy

8、語言風(fēng)格的數(shù)組計(jì)算pandas和numpy最大的區(qū)別就是pandas是用來處理表格型或者異質(zhì)性數(shù)據(jù)的，而Numpy則剛好相反，它更適合處理同質(zhì)型的數(shù)值類數(shù)組數(shù)據(jù)|matplotlibmatplotlib是最流行的用于繪制數(shù)據(jù)圖表的python庫。它基本也是可視化這一區(qū)域的標(biāo)桿，在許多情況下，它都是一個(gè)可靠、健壯的可視化工具。對(duì)于一些標(biāo)準(zhǔn)的繪圖工作，它比較容易理解，進(jìn)行復(fù)雜的繪圖還有自定義，它也很靈活。此外，它還與Numpy以及其提供的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)緊密集成。ScipyScipy是科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域針對(duì)不同標(biāo)準(zhǔn)問題域的包集合。提供了強(qiáng)大的科學(xué)計(jì)算方法（矩陣分析、信號(hào)分析、數(shù)理分析等）IPython和JuypyternotebookIPython是一個(gè)加強(qiáng)版的Python解釋器，Juypy