Quant量化学习【1】

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最近开始刚开始看些高大上的金融书籍,其中量化的思想Let me feel cool!

身为码农必须要充电啊,开始记录学习的过程。

看了许多帖子,Python还是最好最快的入门语言,赶紧抄起就弄。

首先安装下必备的环境和数据分析的库咯,TA-Lib、tushare、numpy、pandas、matplotlib一个都不能少啊~

下面对这几个库普及下百科知识~

1)TA-Lib 是一个被贸易软件开发人员广泛使用的组件,用来对金融市场的数据进行技术分析。

Includes 200 indicators such as ADX, MACD, RSI, Stochastic, Bollinger Bands etc...
Candlestick pattern recognition
Open-source API for C/C++, Java, Perl, Python and 100% Managed .NET

地址:http://ta-lib.org/

2)TuShare是一个免费、开源的python财经数据接口包。

主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工 到 数据存储的过程,能够为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据,为他们在数据来源方面极大地减轻了工作 量,使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上。考虑到Python pandas包在金融量化分析中体现出的优势,TuShare返回的绝大部分的数据格式都是pandas DataFrame类型,非常便于用pandas/NumPy/Matplotlib进行数据分析和可视化。当然,如果您习惯了用Excel或者关系型数 据库做分析,您也可以通过TuShare的数据存储功能,将数据全部保存到本地后进行分析。应一些用户的请求,从0.2.5版本开始,TuShare同时 兼容Python 2.x和Python 3.x,对部分代码进行了重构,并优化了一些算法,确保数据获取的高效和稳定。

地址:https://github.com/waditu/tushare

3)NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix))。据说NumPy将Python相当于变成一种免费的更强大的MatLab系统。

直接 pip install numpy 即可!

4)Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

直接 pip install pandas 即可!

5)在使用NumPy进行学习统计计算时是枯燥的,大量的数据令我们很头疼,所以我们需要把它图形化显示。

Matplotlib是一个Python的图形框架,类似于MATLAB和R语言。
Matplotlib的官网地址是 http://matplotlib.org/ ,下载地址为 http://matplotlib.org/downloads.html

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