项目实战!对*7000只基金进行一个深度分析

发布于:2021-09-17 09:03:38

菜鸟独白

最*国际金融动荡,股市起起伏伏,前几天*鸸煽家於欠浅P酌停〉堑降茁蚰母龌*鸸善蹦兀蝗缥颐亲约憾址治鲆幌鹿善钡南晗甘荩灰50行搞定!






1.三大*鸸善


随便打开一个券商的app,我们看一下目前比较猛的三大*鸸善:中金*穑鞑炕*穑蕉*。到底选哪一个好的,每个人都想今天买股票下单,明天涨停,但是股市有一句俗语,“一*一赢八亏损”!想在股市里面赚钱,不仅需要耐心,还需要技术!二者缺一不可,我们先数据分析一下:





2.获取三大股票的数据


我们可以自己去一些股票网站爬取,也可以用一些开放的接口库比如tushare库,基本上玩量化的都会用这个库,非常方便!





我们通过API 可以一下子获取三大*鸸善钡睦方灰紫晗甘荩恍枰淙肫鹗际奔浜徒崾奔洌颐钦饫锶2017-1-1/2018-3-23的数据.?




3.拿到数据简单清洗


因为是通过API获取,数据其实已经帮我们清洗过了,因为它的数据非常详细:


    date:日期

    open:开盘价

    high:最高价

    close:收盘价

    low:最低价

    volume:成交量

    price_change:价格变动

    p_change:涨跌幅

    ma5:5日均价

    ma10:10日均价

    ma20:20日均价

    v_ma5:5日均量

    v_ma10:10日均量

    v_ma20:20日均量

    turnover:换手率[注:指数无此项]


    我们这里简单粗暴的用收盘价,涨跌幅和成交量,这3个维度!尤其是涨跌幅度,可以快速的反映出这3大*鸸赡谠谔匦浴





    我们看一下清洗完成的3个*鸸善钡1年零3个月的涨幅情况,一共有298个交易日,但是西部*鹩腥笔荩挥188个交易日,中间有几个月的停牌!





    4.到底买一个股票呢


    用数据可视化是非常好的方法,帮我们探索和追踪数据集的内部秘密,我们马上来可视化一下,简单用3幅图示例一下:




    1). 看一下月线图:


    最*一个月西部*鸱浅C停桓鲈碌恼欠锏搅33%,相当厉害了,要知道上证指数3月份是跌了-3点几!上面的条形图虽然很好,但是无法反映哪个股票比较活跃,那个比较保守!






    2).分布图


    纵观整个1年多的交易,很明显西部*鸱浅;钤荆鸱浅4螅蕉*鹣喽砸榷ㄒ恍




    3).趋势图看


    从趋势图看在春节之后,*鹬芟呖记饔*和,西部*鹨恢笔窃谌蠡*鸸善崩锩姘缪葑罨钤镜慕巧3/18开始异动,一周的涨幅达到了20%。




    4).涨跌概率VS幅度


    经过前面几步,我们大致可以分析得出,如果是一个积进的投资者可以买西部*穑绻俏冉⌒偷目梢月蛏蕉*!但是能否再进一步呢,我统计了这三只股票的涨跌的概率,以及涨幅的幅度,发现下面这个小秘密:



    三大股票,涨的概率:[46.9%, 49.2%, 47.7%],跌的概率:[53.1%, 50.8%, 52.3%],三者很接*,步调一致,而涨跌的比例也差不多5/5开!那么我们看一下如果都在涨的情况下,西部赚的钱是中金的*1倍,而下跌的时候中金比西部要少亏40%,这就是暗示我们一个交易策略,如果想知道,后台输入:输入:*鸸伞也欢迎你留言交流你的量化投资策略。




    综上所说,几十行代码分析,就可以非常方便的帮我们挑选股票!*鹗怯美幢芟盏模笔谐∏樾鞑ǘ氖焙颍梢月蛞恍┗*鸸衫醋*衡,进可攻退可守!




    文末摘要:


    TIOBE 刚刚发布了 4 月编程语言排行榜。 Ruby 曾获得 2006 年 TIOBE “年度编程语言” ,并在 2008 年达到了热度巅峰,但之后就被新语言抢去了光芒,人气大幅下滑。但现在似乎正在重新受到关注,上个月排第九,这个月略有下降排第十。


    Objective-C 下降很明显。原因是几年前苹果公司放弃了 Objective-C,并由其后继者 Swift 取而代之。


    前 20 名中,涨幅最高的编程语言为 Java ,之后分别是 C、C++、Python、SQL 、Javascript 和 PHP 。


    需特别说明的是,SQL 在上上个月被重新添加到了 TIOBE 排行榜中,这个月排在第九。





    Python 的持续增长;


    根据去年的一些数据,Python 是增长最快的编程语言。今年也一直保持上涨姿态。从 DevOps 到机器学*和数据科学,Python 无处不在。


    2017 年末,Python 软件基金会与 JetBrains 一起开展了 Python 开发人员调查,目标是确定最新趋势,并深入了解 Python 在开发界的使用情况。


    结果显示,有 4/5 的 Python 使用者将 Python 作为他们的主要语言,这 4/5 中又有一半的人还同时使用 JavaScript。




    使用 Python 作为辅助语言的受访者更喜欢将其与JavaScript(46%),C / C ++(42%),Java(41%)和 C#(24%)这几门语言搭配使用。


    Web 开发员 vs 数据科学家:谁将统治 Python?



    Stack Overflow 的数据科学家 David Robinson 谈论了 Python 的发展,并了解到它来自数据科学和机器学*的巨大扩展。


    “2017 年 Python 开发人员调查”将数据分析和机器学*结合到一个单一的“数据科学”类别中时,结果显示 27% 的受访者都使用 Python 进行数据科学研究。



    大多数参与此调查的人,似乎都低估了从事数据科学的开发人员的数量。 尽管几年前,网络开发是 Python 的主要应用,但现在情况发生了变化。


    所以,将数据分析和机器学*相结合组成的“数据科学”领域,与“Web 开发”领域打成了*手。


    调查还显示,使用 Python 的最流行的技术是 Jupyter Notebook,其次是 Docker 和 Anaconda。


    关于此调查的详情,你可以查看这个:


      https://www.jetbrains.com/research/python-developers-survey-2017/


      Top 10 编程语言 TIOBE 指数走势(2002-2018)



      其他编程语言排名


      第 21-50 名如下,可能存在遗漏:



      第 51-100 名如下,由于它们之间的数值差异较小,仅以文本形式列出(按字母排序):


        (Visual) FoxPro, 4th Dimension/4D, Applescript, AutoLISP, Avenue, BBC BASIC, bc, Bourne shell, C shell, CFML, CL (OS/400), CoffeeScript, Common Lisp, Crystal, Elixir, Erlang, F#, Forth, Groovy, Hack, Icon, IDL, Io, J, Korn shell, LiveCode, Maple, Mercury, ML, Modula-2, Monkey, MOO, MQL4, NATURAL, NXT-G, OpenCL, OpenEdge ABL, PowerShell, Q, Ring, Rust, Scheme, Simulink, Snap!, SPARK, Standard ML, Stata, Vala/Genie, VBScript, VHDL




        文章最后给大家带来一个福利,想系统学*并且以后从事这方面的同学有福利了,现在报名我们Python任意一个系统学*班级可以享受TensorFlow系统学*课程(为期一个月)




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        最后,感谢阅读。

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