数据分析师-Python金融数据分析课程高戈老师
基本面数据分析、行情数据分析、量化策略
课程学习目标
- 强化python数据分析能力
• 数据整理 – pandas
• 数据分析 –alphalens - 了解金融学理论与实践
• 金融市场知识
• 投资的理论基础
• 案例练习
金融数据分析流程
1.确定研究对象
确定研究哪些指标,需要获取哪些数 据。如:股票价格、股票收益率、盈 利指标
2.获取数据
通过数据接口(如:wind、ricequant、yahoo finance、fred 或公司内部的数据库)获取数据
3.数据整理
处理缺失值、数据标准化处理、格式处 理,为模型应用或者可视化做准备
4.模型应用
应用特定模型,如多因子选股模型, 计算关键指标
5.结果解读
观察特定指标、可视化结果、回测结果分析 模型应用效果。并以此为依据调整模型
1.行情数据分析
• 介绍ricequant框架
• 获取股价数据
• 计算收益率
• 案例(calender effect)
1.1. Ricequant平台介绍
1.2. 获取股价数据
get_price函数 返回一个Dataframe,Dataframe中包含指定在某一时间区间内的行情数据 get_price (order_book_ids, start_date , end_date, frequency, fields, adjust_type, skip_suspended)
必填参数: order_book_ids, 股票代码,如:平安银行000001.XSHE start_date , 开始时间点 end_date, 结束时间
get_price的fields参数:
get_price函数默认返回指定股票在指定时间区间的所有行情数据 fields参数指定返回特定的行情数据,比如只返回收盘价 例: PA_close=get_price(‘000001.XSHE’,start_date=‘2019-04-01’,end_date=‘2019-04-12’,fields=‘close’)
PA
把股票列表作为order_book_ids 参数,获取多只股票数据
例:获取所有上证指数成分股从2019.4.1-2019.4.3的收盘价
- 先获取上证所有成分股的代码
index_Components=index_components('000001.XSHG')
- 将index_Components输入get_price函数,获取所有成分股收盘价 All_close=get_price(index_Components,start_date=‘2019-04-01’,end_date=‘2019-04-3’,fields=‘close’)
1.3. 计算股票收益率
计算股票收益率
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