【量化小講堂- Python、pandas技巧系列】如何快速上手使用Python進(jìn)行金融數(shù)據(jù)分析

如何快速上手使用Python進(jìn)行金融數(shù)據(jù)分析

引言:

本系列帖子“量化小講堂”，通過實(shí)際案例教初學(xué)者使用python、pandas進(jìn)行金融數(shù)據(jù)處理，希望能對大家有幫助。

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第一步：好奇心

不要為了學(xué)習(xí)而去學(xué)習(xí)一門編程語言，或者任何工具。一定要心里首先有一個(gè)問題，抱著解決問題的心態(tài)，去了解并學(xué)習(xí)這個(gè)工具是如何解決問題的。驅(qū)動你去學(xué)習(xí)量化投資的，應(yīng)該是你的好奇心。你認(rèn)為你有一個(gè)炒股獨(dú)家的竅門，你認(rèn)為你發(fā)現(xiàn)了某個(gè)規(guī)律，你非常好奇的想用歷史數(shù)據(jù)去驗(yàn)證你的想法。

比如我在大二的時(shí)候接觸量化投資，就是因?yàn)槲业暮闷嫘摹．?dāng)時(shí)我看到一些入門的技術(shù)分析書上推薦KDJ這個(gè)技術(shù)指標(biāo)，說KDJ低位金叉之后股票會漲，是個(gè)很好的買入信號，并且書上會配一些圖，證明這個(gè)指標(biāo)的有效性。我當(dāng)時(shí)就很好奇，書上說的是不是真的？這幾個(gè)配圖是刻意挑選的還是有代表性的？是不是可以寫個(gè)程序找出歷史上所有的kdj金叉，看看之后漲的概率有多大?

這就是引領(lǐng)我入門的最初的好奇心。當(dāng)時(shí)我不會編程，一開始用excel來試著驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)KDJ從大概率上來講是不行的。好奇心繼續(xù)升級：我調(diào)整一下KDJ默認(rèn)的參數(shù)，效果會不會好一點(diǎn)？再配合一下其他的指標(biāo)，效果會不會好一點(diǎn)？再加上點(diǎn)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，效果會不會好一點(diǎn)......

慢慢的想測試的想法越來越多，excel漸漸的不夠用，開始學(xué)習(xí)編程。我學(xué)習(xí)編程的目的性很強(qiáng)，就是解決我眼前的問題。對于解決我問題沒有幫助的，我就先不學(xué)。一開始用的是SAS，自己找書看，論壇上發(fā)帖子問。后來覺得SAS太重，不靈活，慢慢的遷移到Python。

我是金融專業(yè)的，但是學(xué)校并不教量化投資，一切都是自己學(xué)?？上攵魶]有好奇心一直引導(dǎo)我去探索，這么長的一段時(shí)間我怎么可能堅(jiān)持下來呢？

第二步：為什么Python

我推薦剛?cè)腴T的量化投資研究者使用Python。主要理由如下：

1. 適用性

Python配合各類第三方的package（例如下面要降到的pandas），是非常適合用來處理金融數(shù)據(jù)的

2. 簡單

相比于c，c#等語言，Python容易太多了。讓你可以更快，更方便的對自己的想法進(jìn)行測試。life is short, use Python。

3. 全能

Matlab是另外一個(gè)金融分析領(lǐng)域的統(tǒng)治級語言，以上講的兩點(diǎn)適用性、簡單性matlab都是具備的，在業(yè)界的使用范圍應(yīng)該是比Python要高的。

而Python相比于matlab的一大優(yōu)勢，那就是全能。matlab基本只能用于金融數(shù)據(jù)分析。但是Python除了擁有不亞于matlab的矩陣計(jì)算、科學(xué)計(jì)算能力之外，其他幾乎任何事情都可以做。比如數(shù)據(jù)的清理、整理，比如從網(wǎng)頁上抓取數(shù)據(jù)，比如進(jìn)行文本信息的挖掘，比如做一個(gè)網(wǎng)站......現(xiàn)在學(xué)習(xí)一門語言，將來在任何地方都能用到。

第三步：如何入門Python

如果你有其他語言的編寫經(jīng)驗(yàn)（比如上過一個(gè)學(xué)期的編程課），有一定的編程基礎(chǔ)。以下三步可以讓你入門Python：

1. 隨便找一本Pyhton入門書。這些教程網(wǎng)上有很多很多，論壇里面也有很多，隨便搜索一下就是。我稍微整理了下，放在附件中，回復(fù)可見。

2. 挑一本Python入門書，不要花超過半天的時(shí)間，快速翻閱這本書。這個(gè)步驟不求記住什么東西，只要大概的知道這本書講了什么，什么知識在這本書的哪一章寫了就行，以便將來查閱。

3. 結(jié)合自己的好奇心，給自己尋找一個(gè)問題，簡單的復(fù)雜的都可以，找一點(diǎn)數(shù)據(jù)(地址)，直接開始實(shí)戰(zhàn)。遇到問題，第一步是去翻書，第二步是去google(別去百度)，第三步是論壇發(fā)帖求助。若你沒有什么思路或者問題，可以加群438143420，我可以給你提供思路。

如果你沒有任何編程的基礎(chǔ)，那么想要入門Python，也是以上三個(gè)步驟。但是第2步，就不是僅僅花半天的時(shí)間瀏覽書了，而是要細(xì)細(xì)的看書。對著書上的例子，實(shí)際的操作下，大概花一個(gè)星期的時(shí)間的業(yè)余時(shí)間也就夠了吧。

第四步：如何入門pandas

使用Python做金融數(shù)據(jù)分析，一定要用pandas。pandas是Python的一個(gè)第三方庫，簡直是金融數(shù)據(jù)分析的神器，第一次遇到它的時(shí)候讓我淚流滿面。了解pandas最好的途徑就是他的官方文檔：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html，當(dāng)然也可以看我之前寫的系列文章。

之后會講的內(nèi)容：

【量化小講堂 - python & pandas技巧系列】如何根據(jù)逐筆數(shù)據(jù)計(jì)算資金流入流出數(shù)據(jù)

【量化小講堂 - python & pandas技巧系列】如何測試海龜交易法則

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