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[FAIRY TAIL]Masayume chasing-BoA(中文日文罗马音3方对照)

[FAIRY TAIL]Masayume chasing-BoA(中文日文罗马音3方对照)
[FAIRY TAIL]Masayume chasing-BoA(中文日文罗马音3方对照)

【FAIRY TAIL】

妖精的尾巴2014第二季OP1

OP:「MASAYUME CHASING」歌:BoA

梦を追って迷い込んだ心の森の奥

(追逐梦想而陷入迷惘的心灵之森的深处)

Yume wo otte mayoikonda kokoro no mori no oku

镜より澄んだ泉映る歪んだSmile

(如镜子般清澈的泉水倒映着扭曲的Smile)

Kagami yori sunda izumi utsuru yuganda Smile

こぼれた涙は(Don’t Cry)金でも银でもなくて

(洒出的泪水Don’t Cry 既不是金也不是银)

Koboreta namida wa (Don't Cry) kin demo gin demo nakute

ありふれた涙(Fall From My Eyes)女神も気づかない(这样平常的眼泪Fall From My Eyes 女神也不会注意的)Arifureta namida (Fall From My Eyes) megami mo kizukanai Masayume Chasing Chasing

(真正的梦想Chasing Chasing)

超えろもっと自分史上最高の

(超越更多自己是史上最强的)

Koero motto jibun shijyou saikou no

瞬间をChasing Chasing

(趁现在Chasing Chasing)

Ima wo Chasing Chasing

そう描いた自分になって燃やせ胸の火を

(如此描绘梦想的自己胸中之火熊熊燃烧)

Sou egaita jibun ni natta moyase mune no hi wo

na na na na na na na Oh

na na na na na Hey Hey

na na na na na na na Oh

駆け抜けろHero

(奔跑吧Hero)

利用列表辅助文件处理编程实例

《用Python玩转数据》文件处理实例 请完成以下文件综合编程迷你项目。 (1) 创建一个文件Blowing in the wind.txt,其内容是: How many roads must a man walk down Before they call him a man How many seas must a white dove sail Before she sleeps in the sand How many times must the cannon balls fly Before they're forever banned The answer my friend is blowing in the wind The answer is blowing in the wind (2) 在文件头部插入歌名“Blowin' in the wind” (3) 在歌名后插入歌手名“Bob Dylan” (4) 在文件末尾加上字符串“1962 by Warner Bros. Inc.” (5) 在屏幕上打印文件内容 参考程序见下一页

【参考程序】 # -*- coding: utf-8 -*- """ File processing @author: Dazhuang """ def insert_line(lines): lines.insert(0, "Blowin' in the wind\n") lines.insert(1, "Bob Dylan\n") lines.append("1962 by Warner Bros. Inc.") return ''.join(lines) with open('Blowing in the wind.txt', 'r+') as f: lines = f.readlines() string = insert_line(lines) print(string) f.seek(0) f.write(string)

使用Python Pandas处理亿级数据_光环大数据Python培训

https://www.wendangku.net/doc/fc17829738.html, 使用Python Pandas处理亿级数据_光环大数据Python培训 #玩转大数据#在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了,你的数据根本不够大》指出:只有在超过5TB数据量的规模下,Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据,千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈,之前使用过Hadoop对大量文本进行分类,这次决定采用Python来处理数据: 硬件环境 CPU:3.5 GHz Intel Core i7 内存:32 GB HDDR 3 1600 MHz 硬盘:3 TB Fusion Drive 数据分析工具 Python:2.7.6 Pandas:0.15.0 IPython notebook:2.0.0 源数据如下表所示: Table Size Desc ServiceLogs 98,706,832 rows x 14 columns 8.77 GB 交易日志数据,每个交易会话可以有多条交易 ServiceCodes 286 rows × 8 columns 20 KB 交易分类的字典表 数据读取 启动IPython notebook,加载pylab环境:

https://www.wendangku.net/doc/fc17829738.html, ipython notebook --pylab=inline Pandas提供了IO工具可以将大文件分块读取,测试了一下性能,完整加载 9800万条数据也只需要263秒左右,还是相当不错了。 import pandas as pdreader = pd.read_csv('data/servicelogs', iterator=True)try: df = reader.get_chunk(100000000)except StopIteration: print "Iteration is stopped." 1百万条 1千万条 1亿条 ServiceLogs 1 s 17 s 263 s 使用不同分块大小来读取再调用pandas.concat 连接DataFrame,chunkSize设置在1000万条左右速度优化比较明显。 loop = TruechunkSize = 100000chunks = []while loop: try: chunk = reader.get_chunk(chunkSize) chunks.append(chunk) except StopIteration: loop = False print "Iteration is stopped."df = pd.concat(chunks, ignore_index=True) 下面是统计数据,Read Time是数据读取时间,Total Time是读取和Pandas 进行concat操作的时间,根据数据总量来看,对5~50个DataFrame对象进行合 并,性能表现比较好。 Chunk Size Read Time (s) Total Time (s) Performance 100,000 224.418173 261.358521 200,000 232.076794 256.674154 1,000,000 213.128481 234.934142 √√ 2,000,000 208.410618 230.006299 √√√ 5,000,000 209.460829 230.939319 √√√ 10,000,000 207.082081 228.135672 √√ √√ 20,000,000 209.628596 230.775713 √√√ 50,000,000 222.910643 242.405967 100,000,000 263.574246 263.574246

Python财经数据GUI项目实例

《用Python玩转数据》财经数据GUI项目 Dazhuang@NJU 尝试实现7.8中所述的项目 【参考代码见下一页】 PS:包含两个文件:my_finance.py和dji_wxPython.py

# -*- coding: utf-8 -*- """ get DJI data @author: Dazhuang """ import json import re import requests def retrieve_dji_list(): try: r = requests.get('https://www.wendangku.net/doc/fc17829738.html,/data/dow30/') except ConnectionError as err: print(err) search_pattern = https://www.wendangku.net/doc/fc17829738.html,pile('class="wsod_symbol">(.*?)<\/a>.*(.*?)<\/span>.*\n.*class="wsod_stream ">(.*?)<\/span>') dji_list_in_text = re.findall(search_pattern, r.text) dji_list = [] for item in dji_list_in_text: dji_list.append({'code': item[0], 'name': item[1], 'price': float(item[2])}) return dji_list def retrieve_quotes_historical(stock_code, start = '', end = ''): quotes = [] url = 'https://https://www.wendangku.net/doc/fc17829738.html,/quote/%s/history?p=%s' % (stock_code, stock_code) try: r = requests.get(url) except ConnectionError as err: print(err) m = re.findall('"HistoricalPriceStore":{"prices":(.*?),"isPending"', r.text) if m: quotes = json.loads(m[0]) quotes = quotes[::-1] return [item for item in quotes if not 'type' in item]

Python玩转股票数据以及简单交易策略

Python 玩转股票数据以及简单交易策略前面的文档《Python获取股票历史数据并分析》详细说明如何获取股票数据,并进行了简单的分布分析。今天我们将详细讲解如何玩转历史数据,基础数据来源于《Python获取股票历史数据并分析》。为了取数和查询方便,我把所有的历史交易数据放在了sqlite3数据库文件中,这也是python自带的数据库,操作很方便。当然你也可以把数据放在其他数据库中。本文将使用Python来可视化股票数据,比如绘制K线图,并且探究各项指标的含义和关系,最后使用移动平均线方法初探投资策略。下面开始玩转数据, 数据导入 为了数据的存储和读取方便,我们预先把历史数据存在路径为'E:\myprog\TestData.db的sqlite文件中。要分析先从这个数据文件中读取。

我们把股票编码为600866的2017-02-01至2017-06-01的交易数据读取到stdata中。 以上显示了前9行数据,要得到数据的更多信息,可以使用.info()方法。它告诉我们该数据一共有72行,索引是时间格式,日期从2017-02-01至2017-06-01。总共有16列,并列出了每一列的名称和数据格式,并且没有缺失值。 除了index,code是object类型外,其他的都是float型。我们可以将index转化为datetime类型 stdata.index= pd.to_datetime(stdata.index) 变化后如下:

至此,我们完成了股票数据的导入和清洗工作,接下来将使用可视化的方法来观察这些数据。 数据观察 首先,我们观察数据的列名,其含义对应如下: 这些指标总体可分为两类: ●价格相关指标 ?当日价格:开盘、收盘价,最高、最低价 ?价格变化:价格变动和涨跌幅 ?均价:5、10、20日均价 ●成交量相关指标 ?成交量 ?换手率:成交量/发行总股数×100% ?成交量均量:5、10、20日均量 由于这些指标都是随时间变化的,所以让我们先来观察它们的时间序列图。 时间序列图 以时间为横坐标,每日的收盘价为纵坐标,做折线图,可以观察股价随时间的波动情况。这里直接使用DataFrame数据格式自带的做图工具,其优点是能够快速做图,并自动优化图形输出形式。 stdata[['close','turnover']].plot(figsize=(33,8),secondary_y='close',grid=True)

用python玩转数据-实验2

实验2 选择、循环和异常 注意: 1.作业请提交至ftp://17 2.26.184.2/upload/用Python玩转数据/实验2(2017. 3.23)/中 2.Deadline为 3.28(下周二)18:00 3.请将4个源文件压缩后用“学号姓名.压缩类型”文件名上传 编程题 1.按公式:C= 5/9×(F-32) ,将华氏温度转换成摄氏温度,并产生一张华氏0~300度与对应的摄氏温度之间的对照表(每隔20度输出一次) 2. 找前5个默尼森数。P是素数且M也是素数,并且满足等式M=2P-1,则称M为默尼森数。例如,P=5,M=2P-1=31,5和31都是素数,因此31是默尼森数。 3. 编写一个程序,让用户输入苹果个数和单价,然后计算出价格总额。 Enter count: 10 Enter price for each one: 3.5 Pay: 35 运用try-except语句让程序可以处理非数字输入的情况,如果是非数字输入,打印消息并允许用户再次输入,直到输入正确类型值计算出结果后退出。以下是程序的执行结果:Enter count: 20 Enter price for each one: four Error, please enter numeric one Enter count: twenty Error, please enter numeric one Enter count: 20 Enter price for each one: 4 The price is 80. 4. 程序随机产生一个0~300间的整数,玩家竞猜,允许玩家自己控制游戏次数,如果猜中系统给出提示并退出程序,如果猜错给出“太大了”或“太小了”的提示,如果不想继续玩可以退出并说再见。

python高级数据处理与可视化

Python 高级数据 与 Advanced Data Processing and Visualization of Python 可视化 Department of Computer Science and Technology Department of University Basic Computer Teaching 处理

用Python玩转数据聚类分析

聚类 3 ?聚类分析(cluster analysis) 以相似性为基础把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集–特性 ?基于相似性 ?有多个聚类中心

K-MEANS K-均值算法表示以空间中k 个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类。 A 任意选择k 个 对象作为初始 聚类中心 C 计算每个新聚类的聚类中心 B 对每个点确定其聚类中心点 D 聚类完成 不收敛 收敛 4

一个日常小例子高数英语Python 音乐 小明88 64 96 85 大明92 99 95 94 小朋91 87 99 95 大朋78 99 97 81 小萌88 78 98 84 大萌100 95 100 92 # Filename: kmeansStu.py from pylab import * from scipy.cluster.vq import * list1 = [88,74,96,85] list2 = [92,99,95,94] list3 = [91,87,99,95] list4 = [78,99,97,81] list5 = [88,78,98,84] list6 = [100,95,100,92] data = vstack((list1,list2,list3,list4,list5,list6)) centroids,_ = kmeans(data,2) result,_= vq(data,centroids) print result F ile Output: [0 1 1 1 0 1] 5 scipy.cluster.vq更新后其参数只支持float和double,所以此处的数字都要+.0改成浮点数形式

Python数据获取与表示基础编程练习

数据获取与表示基础编程练习 《用Python玩转数据》by Dazhuang@NJU Python中便捷高效的数据结构例如序列可以很好地用来解决问题,下面几个例子大家可以用来练手,难度不低,参考代码仅供参考,可以有很多写法,继续Fighting ^_^ 1. 从键盘输入整数n(1-9之间),对于1-100之间的整数删除包含n并且能被n整除的数,例如如果n为6,则要删掉包含6的如6,16这样的数及是6的倍数的如12和18这样的数,输出所有满足条件的数,要求每满10个数换行。 测试数据: Enter the number: 6 屏幕输出: 1,2,3,4,5,7,8,9,10,11 13,14,15,17,19,20,21,22,23,25 27,28,29,31,32,33,34,35,37,38 39,40,41,43,44,45,47,49,50,51 52,53,55,57,58,59,70,71,73,74 75,77,79,80,81,82,83,85,87,88 89,91,92,93,94,95,97,98,99,100 2. 请用随机函数产生500行1-100之间的随机整数存入文件random.txt中,编程寻找这些整数的众数并输出,众数即为一组数中出现最多的数。 3. 文件article.txt中存放了一篇英文文章(请自行创建并添加测试文本),假设文章中的标点符号仅包括“,”、“.”、“!”、“?”和“…”,编程找出其中最长的单词并输出。 【参考代码】 1. #-*-coding:utf-8-*- """ @author: Dazhuang """ n = int(input("Enter the number: ")) count = 0 new_str = '' print("The result string: ") for i in range(101): s = str(i) if i % n != 0 and s.find(str(n)) == -1: new_str = new_str + s + ','

用Python做数据分析必知的语法和函数整理

用一张示意图表示Python变量和赋值的重点: 例如下图代码,“=”的作用就是赋值,同时Python会自动识别数据类型:整型数据 整型数据 字符串数据 字符串数据

字典使用键-值(key-value)存储,无序,具有极快的查找速度。以上面的字典为例,想要快速知道周杰伦的年龄,就可以这么写: zidian['周杰伦'] >>>'40' dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的,也就是说,"章泽天"并非是在"刘强东"的后面。 DataFrame: DataFrame可以简单理解为Excel里的表格格式。导入pandas包后,字典和列表都可以转化为DataFrame,以上面的字典为例,转化为DataFrame是这样的: import pandas as pd df=pd.DataFrame.from_dict(zidian,orient='index',columns=['age'])#注意DataFrame的D和F是大写df=df.reset_index().rename(columns={'index':'name'})#给姓名加上字段名 和excel一样,DataFrame的任何一列或任何一行都可以单独选出进行分析。 以上三种数据类型是python数据分析中用的最多的类型,基础语法到此结束,接下来就可以着手写一些函数计算数据了。

2.从Python爬虫学循环函数 掌握了以上基本语法概念,我们就足以开始学习一些有趣的函数。我们以爬虫中绕不开的遍历url为例,讲讲大家最难理解的循环函数for的用法: A.for函数 for函数是一个常见的循环函数,先从简单代码理解for函数的用途: zidian={'刘强东':'46','章泽天':'36','周杰伦':'40','昆凌':'26'} for key in zidian: print(key) >>> 刘强东 章泽天 周杰伦 昆凌 因为dict的存储不是按照list的方式顺序排列,所以,迭代出的结果顺序很可能不是每次都一样。默认情况下,dict迭代的是key。如果要迭代value,可以用for value in d.values(),如果要同时#迭代key和value,可以用for k, v in d.items() 可以看到,字典里的人名被一一打印出来了。for 函数的作用就是用于遍历数据。掌握for函数,可以说是真正入门了Python函数。 B.爬虫和循环 for函数在书写Python爬虫中经常被应用,因为爬虫经常需要遍历每一个网页,以获取信息,所以构建完整而正确的网页链接十分关键。以某票房数据网为例,他的网站信息长这样:

python文件读取

演练0002:文件读取 案例1:使用csv.reader读取csv文件 In [1]: import numpy as np import csv csv_file_path = 'data/house_price.csv' file = open(csv_file_path) reader = csv.reader(file) text = list(reader) print('列标题:') titles = text[0] for title in titles: print(title) print('数据值(字符串形式):') data = text[1:] print(type(data)) # data是一个list而不是array print(data) print('数据值(转换成数值形式):') rows = len(data) # 数据的行数 cols = len(data[0]) # 数据的列数 values = np.empty((rows cols)) # 定义一个array存放data中的数值数据 for i in range(rows): for j in range(cols): values[i j] = (float)(data[i][j]) print(values) file.close() 列标题: Area Rooms Price 数据值(字符串形式): [['2104' '3' '399900'] ['1600' '3' '329900'] ['2400' '3' '369000'] ['1416' '2' '232000']] 数据值(转换成数值形式): [[2.104e+03 3.000e+00 3.999e+05] [1.600e+03 3.000e+00 3.299e+05] [2.400e+03 3.000e+00 3.690e+05] [1.416e+03 2.000e+00 2.320e+05]] 案例2:使用np.loadtxt读取csv文件 In [2]: import numpy as np csv_file_path = 'data/house_price.csv' data = np.loadtxt(open(csv_file_path 'r') delimiter=""skiprows=1)

PythonScikit-learn经典机器学习经典入门项目开发

《用Python玩转数据》之scikit-learn机器学习经典入门 项目 by Dazhuang@NJU scikit-learn是基于NumPy、SciPy和Matplotlib的著名的Python机器学习包,里面包含了大量经典机器学习的数据集和算法实现,请基于经典的鸢尾花数据集iris实现简单的分类和聚类功能。 1.鸢尾花数据集(iris)简介 通过如下语句可获得iris数据集(通过dir(datasets)查看数据集,例如可用datasets.load_diabetes()获得一个糖尿病病人的数据) >>> from sklearn import datasets >>> iris = datasets.load_iris() # 数据存储在.data属性中 >>> iris.data # 数据中包含150朵鸢尾花的尺寸观测数据,每条包含萼片长度(sepal length (cm))、萼片宽度(sepal width (cm))、花瓣长度(petal length (cm))、花瓣宽度(petal width (cm))这4个特征值(属性)名,打印“iris”可看到相应的特征值名 >>> iris.data.shape (150, 4) # 数据所属种类保存在.target属性中,共有3类,分别是山鸢尾(setosa),变色鸢尾('versicolor),弗吉尼亚鸢尾(virginica),每一类各50条记录,打印“iris”可查看>>> iris.target array([0, 0, 0, ..., 2, 2, 2]) 2.请参考scikit-learn官网(https://www.wendangku.net/doc/fc17829738.html,)或本周课程中的代码或其他资源尝 试用经典的分类学习算法KNN最近邻(k-nearest neighbor ,最简单的分类算法,新的观测值的标签由n维空间中最靠近它的训练样本标签确定)判断萼片长度和宽度、花瓣长度和宽度分别是5.0cm, 3.0cm, 5.0cm, 2.0cm的鸢尾花所属类别。 3.请参考scikit-learn官网或本周课程中的代码或其他资源尝试用k-means聚类算法对 原始数据进行聚类(3类)并观察聚类的正确率(注意,类别用0,1,2表示,但并不限定表示某一类)。 【参考代码见下一页】

PythonDataFrame修改操作综合

《用Python玩转数据》课程资料- DataFrame修改操作综合 by Dazhuang@NJU DataFrame对象(或Series对象)创建好以后常常需要修改包括添加、删除和直接修改行和列数据等,假设数据框aDF的值如下所示: >>> aDF name pay 0 Mayue 3000 1 Lilin 4500 2 Wuyun 8000 (1)添加列 添加列可直接赋值,例如给aDF中添加tax列的方法如下: >>> aDF['tax'] = [0.05, 0.05, 0.1] >>> aDF name pay tax 0 Mayue 3000 0.05 1 Lilin 4500 0.05 2 Wuyun 8000 0.1 (2)添加行 添加行可用对象的标签(loc)和位置(iloc)索引,也可通过append()方法或concat()函数等进行处理,以loc为例,例如要给aDF添加一个新行,可用如下方法:>>> aDF.loc[5] = {'name': 'Liuxi', 'pay': 5000, 'tax': 0.05} >>> aDF name pay tax 0 Mayue 3000 0.05 1 Lilin 4500 0.05 2 Wuyun 8000 0.1 5 Liuxi 5000 0.05 其中5为行标签。 (3)删除对象元素 删除数据可直接用“del 数据”的方式进行,但这种方式是直接对原始数据操作,不是很安全,pandas中可利用drop()方法删除指定轴上的数据,drop()方法返回一个新的对象,不会直接修改原始数据。例如: 删除行标签为5的行(aDF没有变): >>> aDF.drop(5) name pay tax 0 Mayue 3000 0.05 1 Lilin 4500 0.05

Python财经数据接口TuShare研究和数据处理分析实例

《用Python玩转数据》之利用免费财经数据接口TuShare 获取和分析数据 by Dazhuang@NJU 1.安装 在Anaconda Prompt窗口中输入如下命令安装: > pip install tushare 2. 介绍 "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,为他们在数据获取方面极大地减轻工作量,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。"这是TuShare官网(https://www.wendangku.net/doc/fc17829738.html,/index.html)上对于TuShare的描述,它提供了便捷的各类财经数据和新闻等的接口。 3. 简单示例 例如要想获取股票代码是600848的股票在2018年3月1日至3月10日间的基本历史数据,只要使用如下代码即可: >>> import tushare as ts >>> ts.get_hist_data('600848',start='2018-03-01',end='2018-03-08') open high close low volume date 2018-03-08 23.82 24.10 23.99 23.71 34416.47 2018-03-07 24.06 24.28 23.90 23.89 43007.21 2018-03-06 24.20 24.28 24.03 23.82 48066.02 2018-03-05 24.48 24.48 24.13 23.91 37519.75 2018-03-02 23.90 24.39 24.33 23.63 61194.21 2018-03-01 23.69 24.48 24.18 23.56 46819.00 … get_hist_data()函数可以获取三年内A股历史行情,其他Tushare中功能相似的函数还有get_h_data()和get_k_data()。 提示:如果要做正式发表的研究,数据尽量要与权威的财经网站比对核对。 小项目任务: 利用Tushare包中的接口函数获取招商银行(股票代码600036)2019年第一季度的股票数据并完成如下数据处理和分析任务: 1. 数据只保留date、open、high、close、low和volume这几个属性,并按时间先后顺序对数据进行排序; 2. 选择2019年一季度和1月该股票最高价high和最低价low数据。 3. 输出这一季度内成交量最低和最高那两天的日期和分别的成交量;

基于Python工具的股票量化投资策略研究

2019年第07期20世纪80年代,一些投资者开始利用计算机研究金融数据,并初显 成效。20世纪末,投资者把计算机技术进一步应用在金融数据分析上,进行模型设计,构建股票投资组合。这时,金融数据趋于规范化,在日渐复杂的数据分析过程中,产生了更多类型的因子和更多样化的投资策略。量化投资是借助量化金融分析方法进行资产管理,量化金融分析方法是结合金融数据、个人经验、数学模型和计算机技术的一种复杂金融建模的分析方法[1]。实现量化投资的方法多达数十种,Python 、Matlab 、SPSS 、Eviews 、Excel 、SAS 、R 在量化界都是非常好用的工具,尤其是在数据分析方面。除Python 外,其余几个工具的优势都体现在数据分析方面,而量化投资是一个系统性工程,数据分析只是其中的一部分,不是全部。根据GitHub 官网统计,量化交易开源项目共145个,其中使用Python 以外的技术进行开发的项目共70个,应用Python 语言进行开发的多达75个。Python 的开源性促使开发者开发了大量的库和模块,而这些库和模块又使很多外行人能够轻松入手,反过来又促进了Python 在该领域的发展。应用Python 语言爬取数据,进行数据挖掘和深度案例分析,能够使量化投资基本实现从技术分析到金融设计,实现系统性掌控。因此,采用Python 驱动量化股票投资,对优化股票投资策略和规避投资风险具有十分重要的意义。 1基于Python 的股票量化投资交易程序1.1基于Python 的股票量化投资步骤 将Python 要应用到量化投资交易中,其步骤如图1-1所示。 图1-1股票量化交易应用模块库流程图 第一阶段是数据收集。数据收集是很多券商机构在做的业务,有影响力的模块库有Tushare 和Windpy ,其中Windpy 是Wind 公司开发的一个开源接口。国内的金融终端一般是Wind 、iFind 和Choice 终端,这些终端软件就是把企业和行业的数据收集到数据库,进行深度分析,并稍加整理成表格,然后上传到服务器中,方便客户进行相关的数据分析,一般情况下客户都需要付费来获得数据。 第二阶段是数据分析。NumPy 用来存储和处理多维数组和大型矩阵,搭配SciPy 进行计算;Pandas 解决时间序列;用Matplotlib 进行2D 绘图从而实现数据可视化。Wind 终端和Choice 终端也有相关的业务在平台上销售,而该服务的购买者通常是一些尚未具备分析能力和资格的小型机构或行外人。 第三阶段是策略研究。IPython 是一个Python 的交互式shell ,能进行变量的自动补全和缩进,支持bash shell 命令,内置了一系列有用的功能和函数;Jupyter 可以对数据进行清理和转换,进行数值模拟和统计建模等,是比较方便的策略研究工具;Zipline (国内公司开发的是RQalpha 回测引擎)对真实交易系统的运转进行模拟,利用历史数据对投资策略进行回测检验;具体的策略便可以理解为Python 代码的执行。 第四阶段是实盘交易。vn.py 是基于Python 的开源交易平台开发框架;easytrader 也是开源模块库,比较适合个人投资者。通俗来说,狭义的量化投资的应用意义到第三阶段为止,关于第四步的实盘交易还是需要经过投资者参考过量化投资的模型后作出的决定。因为工具只是投资者进行决策的辅助,人才是真实交易的决定者。 需要说明的是,数据收集及案例中的模型,直接采用第三方平台供应的API 数据源;数据分析因避免代码繁冗多杂,直接采用第三方平台的库和框架进行Python 编程,其中BOLL 指标案例的策略使用到了Sig 原nal 框架。利用第三方平台的意义及其最终达到的回测效果与纯自建量化交易策略项目无异,也非常适合个人投资者入手。本文选取A 股市场进行研究,选取样本的原因是A 股市场的数据有利于简化代码量。比如,在A 股市场上进行交易,1手即为100股,而在港股市场上,不同的股票1手的股数不尽相同,有的1手是交易50股,有的1手是交易200股,这样的数据可以简化很多代码量。 1.2基于Python 的股票量化投资流程 虽然Python 实现股票量化 交易分为4个阶段,但具体操作起来,为了更贴合实际,通常可以解析为8个流程,即:获取数据、数据分析挖掘、构建信号、构建策略、回测、策略分析、模拟交易和实盘交易。如图1-2所示。一是获取数据。包括获取公司新闻数据、关联数据,产业上下游、主营业务、所属行业主题等数据,基本行情数据,高频数据,股票Level-1数据,股票Level-2数据、期货Level-1数据等。 二是数据分析。数据分析挖 掘采用传统分析方法、新兴大数 据、机器学习和数据挖掘方法[2]; 三是构建信号。在构建信号前进行数据处理、标准化、去极值、中性化,基础信号的研究、分组回测、衰减、行业分布,将基础信号合成复杂信号。 四是构建策略。构建策略模板要兼容不同标的指标函数和参数的策略,适用于股票、基金、期货等金融资产,兼容日线、分钟线的策略,方便好用的策略函数,获取历史行情、历史持仓信息、调仓记录等,支持各种订单类型:止盈止损单、限价单、市价单。 五是回测测试。回测要符合历史的真实行情,并相应的进行股票分红送转、除权除息处理,股票涨跌停处理,股票停复牌处理,市场冲击,交易滑点、手续费、期货保证金交易,大单分笔成交处理等; 六是策略分析。包括策略归因、风险归因、实时监控,订单分析、成交分析、持仓分析、交易行为分析,多策略分析。 七是模拟交易。模拟交易需要接入实时行情、实时获取成交回报,篮子交易、算法交易,支持撤单处理,实时监控、实时归因分析。 八是实盘交易,实盘交易就是接入真实券商账户,紧紧跟随市场行情,实时进行下单,同时实时获取订单收益回报。2构建基于Python 的量化股票投资策略2.1BOLL 指标策略 利用BOLL 指标进行模拟回测,构造一个BOLL 指标买卖策略,根据个人投资者的账户情况,设置账户初始资金为10万元,策略背景与规则如下: (1)如果收盘价上穿BOLL 上轨,买入;如果收盘价下穿BOLL 下轨,则开盘卖掉;(2)回测策略时间区间设定为2018年全年,股票池为“沪深300”,参考指标为“沪深300”;(3)资金账户初始资金10万,类型为股票账户;(4)每次每只股票买20000元左右,出现重复信号时不重复买入;(5)当买入信号的股票数量比资金多时,随机挑选买入,每个交易日全仓操作。(6)策略需导入第三方库Pandas ,框架为Signal 。 利用Python 语言编辑策略代码并运行回测,得到BOLL 指标买卖策略收益回测结果,如图2-1所示。 注:粗线———沪深300指数2018年基准年化收益率线细线———基于沪深300指数的BOLL 指标策略的年化收益率线 图2-1BOLL 指标策略回测 策略回测结果显示,2018年全年,沪深300指数涨幅为-25.9%,依据沪深300制定的BOLL 策略收益率仅为-6.9%,BOLL 指标买卖策略的模拟收益曲线较平缓,波动幅度明显小于沪深300的收益率波动幅度,收 基金项目:2017年广东省本科高校教学质量与教学改革工程建设项目“省级特色专业建设项目:经济学特色专业建设”的部分研究成果,项目编 号:294。作者简介:孙丽颖(1980-),女,辽宁营口人,哈尔滨工业大学会计学硕士研究生,中山大学南方学院讲师,研究方向:公司理财。收稿日期:2019年3月19日。 基于Python 工具的股票量化投资策略研究 孙丽颖 (中山大学南方学院,广东广州510970) 摘要:在大数据快速发展的背景下,将程序算法与股票投资相结合是创新股票投资方式并实现投资收益率提升的关键。文章在量化投资理念的基础上,运用Python 语言对A 股市场的一些历史指数和个股数据进行梳理分析,针对Python 量化工具对投资项目进行初始性设计,制定量化股票投资策略,并对策略进行收益回测,进而提出量化股票投资的保障措施。 关键词:Python 量化工具;投资策略;BOLL 指标;格雷厄姆成长 股 图1-2股票量化交易流程 图市场·贸易 49

利用箱形图进行成绩数据分析

《用Python玩转数据》之用箱形图分析成绩数据 “箱形图(英文:Box-plot),又称为盒须图、盒式图、盒状图或箱线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因形状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用,常见于品质管理。不过作法相对较繁琐。箱形图于1977年由美国著名统计学家约翰?图基(John Tukey)发明。它能显示出一组数据的最大值、最小值、中位数、下四分位数(25%)及上四分位数(75%)。”——来自维基百科 图1 来自百度百科 把以下数据复制到excel工作表中(文件名为score.xlsx): 利用pandas的read_excel()方法读出数据保存到一个DataFrame中,并绘制相应的箱形图,观察生成的箱形图思考以下几个问题: (1)哪些课程的成绩分布比较集中,哪些比较分散?你是通过什么来观察到的? (2)哪些课程的成绩分布比较平均(对称)?你是通过什么来观察到的? (3)哪些课程的成绩总体较好?哪些总体较差?你是通过什么来观察到的? (4)哪些课程的成绩存在与总体情况不相符的值?你是通过什么来观察到的? 【参考程序和分析见下一页】

参考代码: import pandas as pd scores = pd.read_excel('scores.xlsx') scores.boxplot() 生成的图: 问题分析: (1)Maths、Python和Chemistry分布比较集中,而English和PE的分布则比较分散,从箱子的长度可以获得这些信息; (2)在7门课程中,Python的成绩分布最为均匀,PE的成绩分布最不均匀,从中位数到上四分位和下四分位的距离比较可以获得这些信息; (3)Python的总体情况最好,Maths、English和Music的总体情况不太理想,从中位数的位置可以获得这些信息,分析数据可以发现这3门课程中各有3个同学没有达到90分,PE虽然从图中看平均值应该不高,但其总体情况较好,分析数据可以发现有2个同学考了低分但90以上的有4个同学; (4)Maths、Python和Physics中分别有2个、1个、1个异常值(离群点),箱形图中会将这些异常值单独列出,一是为了一目了然地表明数据中的异常,二是为了不因为这些少数的异常数据导致整体特征的偏移。

用python玩转数据-实验5

实验3数据获取和表示 Deadline:5月2日20:00 编程题 1.列表统计(可利用ord等函数)字符串中所有出现的字母的个数(不区分大小写)。例如对于字符串“Hello, World!”,统计结果为: [0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 3, 0, 0, 2, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0] 2.有5名某界大佬xiaoyun、xiaohong、xiaoteng、xiaoyi和xiaoyang,其QQ号分别是88888、5555555、11111、1234321和1212121,用字典将这些数据组织起来。编程实现以下两个功能: (1)用户输入某一个大佬的姓名后可以输出其QQ号,如果输入的姓名不在字典中则返回提示信息并允许再次输入; (2)寻找所有有QQ靓号(5位数或小于5位数)的大佬,输出所有姓名。 其中提示输入和输出结果的两句提示语请使用如下形式: name = input("Please input the name:") print("Who has the nice QQ number?") 3.创建一个文件Blowing in the wind.txt,其内容是: How many roads must a man walk down Before they call him a man How many seas must a white dove sail Before she sleeps in the sand How many times must the cannon balls fly Before they're forever banned The answer my friend is blowing in the wind The answer is blowing in the wind (1)在文件头部插入歌名“Blowin’ in the wind” (2)歌名后插入歌手名“Bob Dylan” (3)在文件末尾加上字符串“1962 by Warner Bros. Inc.” (4)在屏幕上打印文件内容 文件处理后的内容为: Blowin’ in the wind Bob Dylan How many roads must a man walk down Before they call him a man How many seas must a white dove sail Before she sleeps in the sand How many times must the cannon balls fly Before they're forever banned The answer my friend is blowing in the wind The answer is blowing in the wind 1962 by Warner Bros. Inc.

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