python数据分析

1 前言 在前文中已经分享了Python web 开发 flask 实践，在最近的业务开发中，遇到了 web 项目绘图的需求，经过调研了解到了 pyecharts 类库，这个和前端 echarts.j

1 前言 最近了解到了掘金量化这个平台，平台包含了丰富的api信息，涉及到各种金融品种的基本信息，交易数据，以及提供量化交易的众多接口。通过这个平台可以从品种选择，到历史数据回测，再到复盘数据分析，都

1 前言 前文已经分享了很多篇 python 爬虫与数据分析的内容，今天继续给分享python 数据爬虫的内容。本文分享的是抓取和分析特别国债的内容。特别国债顾名思义，是财政部发行的债券，用于特殊用途

1 前言 涨跌幅选股策略是一种基于股票价格波动幅度来选择股票的投资方法。这种策略通过分析股票在触发策略后的一定时间周期内的涨跌幅度，识别出潜在的投资机会。本文将使用 python 实现该策略并实现数据

1 前言 在前文中已经讲述了Java爬虫-股票k线分析实践，在本文中将继续以此为基础分享另一种选股策略-均线选股策略。均线策略是一种慢周期的选股策略，可以剔除那些短期被操作的股票标的。可以选择长期趋势

1 前言 在前文中，作者已经分析了股票、基金的相关分析和计算，在本文中将继续分享A股市场成交量的计算，数据导出以及数据展示，主要是为了分享 pandas 数据处理的方法和思路，在本文中将涉及到 pan

1 前言 在前文中我们已经分享了以中证 500 为标的雪球产品模型，并且讲解了雪球的核心计算逻辑，在本文中将继续分享后续的模型统计问题，在本文中将涉及数据统计的问题。 2 雪球计算逻辑 在进行数据统计

1 前言 在之前的文章中讲解了量化交易的配对模型的内容，在本文中将继续分享一款只有机构、大户才玩得起的雪球产品，这是一种具备一定幅度下跌保护的高收益类扶手产品，能够起到保护投资者的目的。在本文中将继续

1 前言 在前文中已经讲述了两只股票同框展示的问题，在本节中将继续沿着这个基础分享量化交易中配对交易策略，配对交易策略就是在市场是寻找两只走势相同的股票，当者两只股票的走势相反或者相同，那么就会触发交

1 前言 在前文中我们已经讲述了 pandas 处理数据的一些内容，在本文中将继续分享与数据分析和图形展示相关的内容, 在本文中将从多坐标轴展示、数据累计计算和数据统计的方面来分享。 2 数据多坐标展

1 前言 Python 数据分析不仅有 Pandas 和 Numpy 这两个数据分析利器，还有 matplotlib 这样的数据图形展示利器，在本文中将进行数据展示的分析，本文会以上证指数为例，利用

1 前言 Python 数据分析有两个非常重要的类库，一个是 Numpy, 一个是 Pandas ,在之前的分享中已经介绍了抓取股票k线信息的方式，在本次的分享中，将会介绍指数，场内基金，股票数据的抓

一起养成写作习惯！这是我参与「掘金日新计划 · 4 月更文挑战」的第 9 天，点击查看活动详情。 1 前言 在 Java 和 js 中，lambda 箭头函数是十分常见的操作，这种表达方式在使用时非常

一起养成写作习惯！这是我参与「掘金日新计划 · 4 月更文挑战」的第 5 天，点击查看活动详情。 前言 前文讲述了 ppi-cpi 和 m0-m1-m2 的图形绘制，在本文中继续分享一个反映经济活动景

一起养成写作习惯！这是我参与「掘金日新计划 · 4 月更文挑战」的第3天，点击查看活动详情。 前言 前文讲述了 ppi-cpi 的图形绘制，在本文中继续分享另外一个与经济息息相关的货币数据指标 M0-

一起养成写作习惯！这是我参与「掘金日新计划 · 4 月更文挑战」的第2天，点击查看活动详情。 前言 ppi-cpi 剪刀差大家可能都听说过，通过这个指标可以了解当前的经济运行状况，小编为了学习 pyt

「这是我参与 2022 首次更文挑战的第 29 天，活动详情查看：2022 首次更文挑战」 前言 前文已经讲述了股票的相关建模以及数据获取，现在已经可以根据 k 线信息进行图形的绘制，那么能不能对场外

「这是我参与 2022 首次更文挑战的第 19 天，活动详情查看：2022 首次更文挑战」 前言 前文已经讲述了如何根据 k 线数据进行绘制图形并创建价托建模，今天就结合 talib 类库强大的金融计

「这是我参与 2022 首次更文挑战的第 17 天，活动详情查看：2022 首次更文挑战」 前言 前文讲述了价托选股的模型理论部分，在这篇内容中我们会根据理论进行实际建模，来选择股票，根据模型的结果，

「这是我参与 2022 首次更文挑战的第 16 天，活动详情查看：2022 首次更文挑战」 前言 在前文中已经获取到了股票的 k 线数据，今天我们就用 python 建立一个简单的分析模型，从技术分析