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python數(shù)據(jù)分析及可視化(十六)金融量化(金融工具、金融分析、Tushare安裝使用、雙均線分析)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了python數(shù)據(jù)分析及可視化(十六)金融量化(金融工具、金融分析、Tushare安裝使用、雙均線分析)。希望對大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,請大家不吝賜教,您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問。

金融介紹

金融就是對現(xiàn)有資源進(jìn)行重新整合之后,實(shí)現(xiàn)價(jià)值和利潤的等效流通。
比如小明想把手里的資金投資給小李,而小李有好的增值項(xiàng)目但是缺少資金,如果小李的項(xiàng)目創(chuàng)業(yè)成功,小明的資金就會(huì)增長。

金融工具

在金融市場中可交易的金融資產(chǎn),主要分為股票、期貨、黃金、外匯、基金、債券等。投資本質(zhì)上就為低價(jià)買入,高價(jià)賣出。

期貨

現(xiàn)貨,指現(xiàn)有的物品。比如發(fā)電廠需要大量的從煤炭市場去購置煤用來發(fā)電,預(yù)估煤炭的價(jià)錢會(huì)增長,發(fā)電廠就去大量囤積。一方面自己用來發(fā)電,一部分賣給對煤有需求的其他廠商,從而賺取差價(jià)。
期貨,指規(guī)定期限的貨物。是以某種大眾產(chǎn)品如棉花、大豆、石油等及金融資產(chǎn)如股票、債券等為標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化可交易合約。因此,這個(gè)標(biāo)的物可以是某種商品(例如黃金、原油、農(nóng)產(chǎn)品),也可以是金融工具。
期貨是建立在買賣雙方對商品未來價(jià)值不同期望的基礎(chǔ)上,雙方對商品的期望值不一樣,一方看漲,一方看跌,才能達(dá)成期貨合約。
比如大量種植玉米,玉米在收割前是每噸2000元,農(nóng)戶預(yù)期玉米價(jià)錢會(huì)降低,在收割前賣給收購廠商,收購廠商對玉米的預(yù)期是價(jià)格上漲為每噸2050元,廠商就會(huì)與農(nóng)戶簽訂收購下期收購合約。如果收割后價(jià)錢上漲,收購廠商就賺取差價(jià)。收購廠商對商品的價(jià)值是看漲,進(jìn)行囤貨;農(nóng)戶對商品的價(jià)值是看跌,提前出貨。

黃金

物以稀為貴,黃金稀少,從古至今都是硬通貨,尤其是戰(zhàn)爭年代。就會(huì)有人投資黃金,賺取黃金上漲后的差價(jià)。早期的美元是跟黃金是掛鉤的,一戰(zhàn)后美國積累了大量的黃金,占全球存儲(chǔ)量的70%, 為促進(jìn)雙方的交易就都以美元為交易的貨幣,然而黃金的存儲(chǔ)量有限,當(dāng)再需要大量美元的時(shí)候,不能再憑空印發(fā)美元;如果再發(fā)現(xiàn)金礦,黃金的數(shù)量增加了就可以再多印發(fā)美元。金礦的發(fā)現(xiàn)也不容易,就想另外一種方法,把美元和石油掛鉤,好比有多少石油就印發(fā)多少美元,發(fā)動(dòng)戰(zhàn)爭就優(yōu)先占領(lǐng)油礦,石油多了就可以再進(jìn)行美元的印發(fā),購買其他國家的實(shí)體商品,收割其他國家的資產(chǎn)。

外匯

外匯,是貨幣行政當(dāng)局(中央銀行、貨幣管理機(jī)構(gòu)、外匯平準(zhǔn)基金及財(cái)政部)以銀行存款、財(cái)政部庫券、長短期政府證券等形式保有的在國際收支逆差時(shí)可以使用的債權(quán)。
匯指的是貨幣兌換的匯率,比如美元和人民幣之間兌換的匯率。有人就會(huì)利用匯率之間的變化,賺取匯率差額產(chǎn)生的資金。匯率之間的波動(dòng)很小,個(gè)人去購買賺取的差價(jià)很小,大都是貿(mào)易公司或者行政當(dāng)局購買來抵消外匯波動(dòng)對經(jīng)濟(jì)的影響,保持國內(nèi)經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)。美元的印制增多了,市場上流通的美元就會(huì)增多,對美元的匯率就會(huì)發(fā)生變化。

投資基金

投資基金是通過公開發(fā)售基金份額募集資本,然后投資于證券的機(jī)構(gòu)。投資基金由基金管理人管理,基金托管人托管,以資產(chǎn)組合方式進(jìn)行證券投資活動(dòng),為基金份額持有人的利益服務(wù)。
私自的募集資金是違法的,沒有保障,個(gè)人拿到大量資金后難免會(huì)據(jù)為己有。
基金管理人會(huì)不斷的調(diào)整投資的組合方式和投資比例,比如募集到的資金90%進(jìn)行股票的投資,3%投資銀行存款,2%購買債券,剩余的做其他的投資。股價(jià)的變動(dòng)會(huì)影響基金的收益,管理人會(huì)不斷的調(diào)整投資不同股票的比例和組合方式。

股票

股票是股份公司發(fā)給出資人的一種憑證,股票持有者就是股份公司的股東。投資股票賺取上漲的差額,比如8元一股購買,上漲為20一股,賣出就可以賺取差價(jià)。
股票作為出資證明、證明股東身份、股份占比比較大的股東可以對公司經(jīng)營發(fā)表意見,也可以參與公司分紅、交易獲利。
上市/IPO:企業(yè)通過證券交易所公開向社會(huì)增發(fā)股票以籌募資金。
如果公司上市,別人購買股票,外部資本流入過多,造成內(nèi)部股份的稀釋,公司的決策就會(huì)受到外部人員的影響。如國內(nèi)的華為公司未上市,支付寶的普及量已經(jīng)到百姓的正常的生活,政府部門暫停螞蟻金融的上市,避免外部資金過多的流入影響公司的決策和走向,國家對大型公司的上市是有要求的。
按照股票的分類,可以分為藍(lán)籌股、成長股、ST股。藍(lán)籌股是指公司股價(jià)的增長比較穩(wěn)定,沒有太大的波動(dòng),適合投資理念比較保守的人購買;成長股是未來有成長空間,發(fā)展?jié)摿Ρ容^大的公司的股票;ST股指的是公司內(nèi)部出現(xiàn)財(cái)政報(bào)告問題,公司的股價(jià)和資金不正常,有可能會(huì)被退市的公司。
按照上市地區(qū)進(jìn)行分類:
A股:中國大陸上市,人民幣認(rèn)購買賣,北京、上海、深圳交易所;
B股:中國大陸上市,外幣認(rèn)購買賣;
H股:中國香港上市,交易規(guī)則不一樣;
N股:美國紐約上市;
S股:新加坡上市
H股、N股、S股不受政府控制,波動(dòng)比較大,增長下跌的幅度比較大;A股受政府控制的,不至于出現(xiàn)大幅度的波動(dòng)。
股票市場的構(gòu)成由,上市公司(募集資金);證監(jiān)會(huì)(監(jiān)視規(guī)范股票市場,避免惡意私自操作股價(jià))、證券業(yè)協(xié)會(huì)(規(guī)范行業(yè)頒發(fā)的上崗職業(yè)資格證書)、交易所(買賣股票的場所);證券中介機(jī)構(gòu)。
上海證券交易所,只有一個(gè)主板(滬指); 深圳證券交易所有主板:深成指(深成指500,有大型成熟企業(yè))、中小板:經(jīng)營規(guī)模小(中小版指)、創(chuàng)業(yè)板:尚處于成長期的創(chuàng)業(yè)企業(yè)(創(chuàng)業(yè)板指)
影響股票的因素:公司自身的因素(自己的經(jīng)營、負(fù)面新聞等決定)、行業(yè)因素(相關(guān)行業(yè)的影響,如煤的上漲,成本增長導(dǎo)致利潤變低)、市場因素(整個(gè)市場的影響,國內(nèi)有政府的宏觀調(diào)控使得影響變化不大)、政治因素(大前提,支持國家的政策;國家發(fā)展的規(guī)劃和調(diào)整)、經(jīng)濟(jì)因素(經(jīng)濟(jì)、金融市場)、心理因素(投資者唯一能控制的,保持平常的心態(tài))。
A股的買賣:
● 股票交易日:周一至周五(非法定節(jié)假日和交易所休市日),所以對金融和股票進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),時(shí)間數(shù)據(jù)是不連續(xù)的。
● 交易時(shí)間
○ 9.15-9.25開盤集合競價(jià)時(shí)間
○ 9.30-11.30前市,連續(xù)競價(jià)時(shí)間
○ 13:00-15:00后市,連續(xù)競價(jià)時(shí)間
○ 14:57-15:00深交所收盤集合競價(jià)時(shí)間

金融分析

基本面分析

行業(yè)分析;公司分析(財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、業(yè)績報(bào)告等,只能在這個(gè)層次面進(jìn)行分析);宏觀經(jīng)濟(jì)面分析(國家的財(cái)政政策、貨幣政策等)

技術(shù)面分析

K線

類似于箱線圖。紅色代表漲,綠色代表跌,在國外是反過來的。
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紅色箱線圖中線的最頂端是當(dāng)日股票的最高點(diǎn),最底端是當(dāng)日股票的最低點(diǎn),箱子的最低處是開盤價(jià),最高處是收盤價(jià);綠色箱線圖中箱子的最高處和最底處剛好相反。K線圖分為日K、周K、月K、季K、年K,如百度的K線圖,下方有區(qū)域縮放配置項(xiàng),利用的是Echart組件。
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MA(均線,moving,avg)

均線為算數(shù)移動(dòng)平均線,MA5是以5天為一個(gè)間隔,比如5號(hào)的MA5值就為1-5號(hào)的值相加除以5;6號(hào)的MA5值為2-6號(hào)的值相加除以5;7號(hào)的為3-7號(hào)的平均值。
常見的是時(shí)間周期,MA5、10分別指的是5天、10天的均線為短期移動(dòng)平均線,也稱之為日均線指標(biāo);30-60天的為中期移動(dòng)平均線,稱之為季均線指標(biāo);120-240天為長期移動(dòng)平均線,稱之為年均線指標(biāo)。

了解內(nèi)容

MACD:指數(shù)平滑移動(dòng)平均線;KDJ:隨機(jī)指標(biāo);RSI;BOLL

金融量化投資

量化交易可以使交易效率比傳統(tǒng)交易提高百倍。量化交易參考的數(shù)據(jù)可以是很多年前的數(shù)據(jù)。早期量化交易沒有普及的時(shí)候,很多交易人員或者擅長投資的人通過大腦分析當(dāng)前市場的情況和變化趨勢,這就需要這類人員需要豐富的行業(yè)閱歷,人腦記憶有限,不可能把所有的情況都分析出來,這時(shí)就需要做量化交易,根據(jù)以往的數(shù)據(jù)(交易情況),分析適合投資的時(shí)機(jī),通過代碼實(shí)現(xiàn),進(jìn)行批量的操作。 比如設(shè)置低于正常價(jià)格的20%就可以直接買入,高于20%直接賣出。

量化交易

金融量化分析主要是指以先進(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:
● 靈光乍現(xiàn),突然間的思維
● 細(xì)化策略,分批投入
● 策略轉(zhuǎn)程序,制定號(hào)策略,轉(zhuǎn)化成程序自動(dòng)實(shí)現(xiàn)
● 檢驗(yàn)策略結(jié)果
○ 回測,重新測試策略的效果
○ 模擬交易,投資策略在回測過程中能帶來多少收益
● 實(shí)盤交易,在理想的情況下運(yùn)行一下,效果好的話再進(jìn)行實(shí)盤交易

量化交易的價(jià)值

● 避免主觀情緒、人性弱點(diǎn)和認(rèn)知偏差,選擇更加客觀,不受主觀意識(shí)影響,如買了就想趕緊賣掉,對事物了解不夠出現(xiàn)片面的偏差。
● 能同時(shí)包括多角度的觀察和多層次的模型,要看公司近幾年的財(cái)政報(bào)告收入等方面。
● 及時(shí)跟蹤市場變化,不斷發(fā)現(xiàn)新的統(tǒng)計(jì)模型,尋找交易機(jī)會(huì)
● 在決定投資策略后,能通過回測驗(yàn)證其效果。

Tushare

Tushare pro是一個(gè)python財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)接口包。主要實(shí)現(xiàn)對股票等金融數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)采集、清洗加工到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的過程(背后其實(shí)為爬蟲),能夠?yàn)榻鹑诜治鋈藛T提供快速、整潔、和多樣的便于分析的數(shù)據(jù),為他們在數(shù)據(jù)獲取方面極大地減輕工作量,使他們更加專注于策略和模型的研究與實(shí)現(xiàn)上??紤]到Python pandas包在金融量化分析中體現(xiàn)出的優(yōu)勢,Tushare返回的絕大部分的數(shù)據(jù)格式都是pandas DataFrame類型,非常便于用pandas/NumPy/Matplotlib進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化。

Tushare安裝

1.pip install tushare
2.訪問https://pypi.org/project/tushare/   進(jìn)行下載安裝

學(xué)習(xí)文檔:https://tushare.pro/ ,在文檔中進(jìn)行注冊,使用個(gè)人主頁的接口TOKEN ,在編寫代碼的時(shí)候進(jìn)行數(shù)據(jù)的獲取和調(diào)用。

Tushare使用

獲取五糧液股票歷史行情數(shù)據(jù)

對股票的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,先建立接口,從學(xué)習(xí)文檔中復(fù)制 接口TOKEN的數(shù)據(jù),建立獲取股票數(shù)據(jù)的鏈接,上海證券交易所后綴為.SH,深圳證券交易所后綴為.SZ,北京證券交易所的后綴為.BJ,香港證券交易所的后綴為.HK。
獲取五糧液股票歷史行情數(shù)據(jù),不寫start_date參數(shù)則為所有的日期。
python數(shù)據(jù)分析及可視化(十六)金融量化(金融工具、金融分析、Tushare安裝使用、雙均線分析)
不用再去寫爬蟲程序,直接利用財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)接口包就可以獲取數(shù)據(jù),1月1-3日為假期沒有開市,所以數(shù)據(jù)從2010年1月4日開始的。parse_dates表示將某一列設(shè)置為 時(shí)間類型,在此處trade_date除了作為索引,還要同時(shí)為時(shí)間類型。
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只保留需要開盤,收盤,最高,最低值列。
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輸出該股票收盤比開盤上漲3%以上的日期。
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輸出該股票開盤比收盤跌幅2%以上的日期;輸出該股票開盤比昨日收盤跌幅2%以上的日期。
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每月1日買入,年底最后一個(gè)交易日賣出,計(jì)算收益

從2010年1月1日開始,每月第一個(gè)交易日買入1手(100股)股票,每年最后一個(gè)交易日賣出所有股票,計(jì)算到2021年年底,收益的情況。
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對數(shù)據(jù)進(jìn)行重新采樣,調(diào)整采集頻率為每月一次,計(jì)算賣股票的花費(fèi)。
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對數(shù)據(jù)進(jìn)行重新采樣,取每年的最后一天,計(jì)算股票的售價(jià)
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計(jì)算收益值。

雙均線分析

對于每一個(gè)交易日,都可以計(jì)算出前N天的移動(dòng)平均值,然后把這些移動(dòng)平均值連起來,成為一條線,就叫做N日移動(dòng)平均線。移動(dòng)平均線常用:5天,10天,30天,60天,120天和240天的指標(biāo),也即MA5,MA10等。
● 5天和10天的是短線操作的參照指標(biāo),稱做日均線指標(biāo);
● 30天和60天的是中期均線指標(biāo),稱做季均線指標(biāo);
● 120天和240天的是長期均線指標(biāo),稱做年均線指標(biāo)。

黃金交叉

短期均線上穿長期均線,為買入信號(hào),對應(yīng)的日期就要買入。一般比較MA5和MA30的值,圖中的比較是MA10相對于MA5為長期。
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死亡交叉

短期均線下穿長期均線,為賣出信號(hào),對應(yīng)的日期就要賣出。
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找到兩條線的交叉點(diǎn)來進(jìn)行買入和賣出。

雙均線分析練習(xí)

  1. 使用tushare包獲取某股票的歷史行情數(shù)據(jù)
  2. 使用tushare包計(jì)算該股票歷史數(shù)據(jù)的5日均線和30日均線
  3. 使用matplotlib包可視化歷史數(shù)據(jù)的收盤價(jià)和兩條均線
  4. 分析輸出所有金叉日期和死叉日期
  5. 假如我從2010年1月1日開始,初始資金為10W,金叉盡量買入,死叉全部賣出,則到今天為止。我的炒股收益率如何?

實(shí)現(xiàn)步驟如下:
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獲取到數(shù)據(jù)后 要及時(shí)進(jìn)行保存,避免數(shù)據(jù)發(fā)生變化。
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到了這里,關(guān)于python數(shù)據(jù)分析及可視化(十六)金融量化(金融工具、金融分析、Tushare安裝使用、雙均線分析)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!

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    本文主要介紹GeoPandas結(jié)合matplotlib實(shí)現(xiàn)地圖的基礎(chǔ)可視化。GeoPandas是一個(gè)Python開源項(xiàng)目,旨在提供豐富而簡單的地理空間數(shù)據(jù)處理接口。GeoPandas擴(kuò)展了Pandas的數(shù)據(jù)類型,并使用matplotlib進(jìn)行繪圖。GeoPandas官方倉庫地址為:GeoPandas。GeoPandas的官方文檔地址為:GeoPandas-doc。關(guān)于Geo

    2023年04月09日
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    # 1 前言 ?? 這兩年開始畢業(yè)設(shè)計(jì)和畢業(yè)答辯的要求和難度不斷提升,傳統(tǒng)的畢設(shè)題目缺少創(chuàng)新和亮點(diǎn),往往達(dá)不到畢業(yè)答辯的要求,這兩年不斷有學(xué)弟學(xué)妹告訴學(xué)長自己做的項(xiàng)目系統(tǒng)達(dá)不到老師的要求。 為了大家能夠順利以及最少的精力通過畢設(shè),學(xué)長分享優(yōu)質(zhì)畢業(yè)設(shè)計(jì)項(xiàng)

    2024年01月23日
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  • 【數(shù)據(jù)分析與可視化】利用Python對學(xué)生成績進(jìn)行可視化分析實(shí)戰(zhàn)(附源碼)

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    2024年02月03日
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    2024年02月07日
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    2024年02月04日
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    2024年02月02日
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    2024年02月10日
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