- 學習目標
- 金融量化簡介
- 數據分析簡介
- 經常使用庫簡介
一、學習目標
談到金融量化分析，可能大多數人想到的確定就是海量的股票數據，交叉錯亂的股票數據圖表，讓從未接觸過金融的人沒法入手，就會想這種東西我怎麼可能學的會。可是在咱們有着紮實的Python編程基礎就徹底不須要擔憂這些東西了，咱們只須要經過編程的方式編寫出對應的策略就能經過計算機幫咱們進行自動化交易。html
從本文的標題當中就能夠看到，咱們的目標就是金融量化分析，在前面已經簡單介紹過金融了，因此說咱們就直接來看量化，量化這個詞在當前這個時代已經愈來愈常見了，它主要就是能夠經過一些策略獲取一個投資的方案，而分析就是咱們常說的數據分析了，數據分析也是與咱們的生活息息相關，本文主要是針對金融方面的數據進行分析，可是若是你從事其餘行業，這些技術徹底適用。python
二、金融量化簡介
2.一、什麼是金融量化
金融量化主要是指以先進的數學模型替代人爲的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據當中選出可以帶來超額收益的多種「大機率」事件以此來指定策略。主要就是如下幾步：程序員
一、發現的一種可以賺錢的規律算法
二、將規律分解成可操做的步驟（策略）編程
三、編寫程序，讓機器去執行這個策略數組
四、機器返回結果，或者說是讓機器直接實現自動化交易markdown
2.二、金融量化能幹什麼
相信你們都常常會使用百度、谷歌等之類的搜索引擎搜索咱們想了解的問題，可是你要是直接去問它，我到底該買哪一支股票？什麼股票能夠掙錢？這樣的問題會有答案嗎，確定是不會的，因此說金融量化的任務就是相似於這些搜索引擎的功能，只不過它只會通知你今天應該買什麼，今天應該買什麼。網絡
一、能夠幫你在幾千只A股當中選擇符合要求條件的股票數據結構
二、選擇買、賣、平倉的時機函數
三、管理倉位風險
四、不會受到我的情緒影響
2.三、爲何將Python用於金融
其實在以前大多數金融投資都是投資者根據我的經驗或者偏好來完成的，可是這樣的方式會受到不少因素的影響。可是咱們將大量的歷史數據經過計算機強大的運算能力進行分析、測試，而後再進行投資，就能夠利用歷史規律，在其基礎上發現機率優點，造成良好的投機基礎。
量化投資目前主要是以R和Python爲工具，早些年可能R語言佔據了絕對的地位，可是隨着Numpy、Pandas、Matplotlib、Scipy、Sckikiy-Learn等Python開源工具的發展，目前Python已經在這一方向大放異彩，加上它強大的調試能力以及工程能力，讓咱們分析的結果和須要執行的任務能夠無縫結合，使得維護變得很是方便。
三、數據分析簡介
3.一、數據分析是什麼
對比互聯網各個崗位的裁人程度能夠發現，數據分析相關崗位正在不斷的擴招，已經成爲了這波逆流中的黑馬，什麼緣由致使的數據分析人才如此緊缺？
由於數據分析是大勢所趨，將來的發展空間會大有可爲。隨着5G網絡即將商用，企業天天將會產生海量的數據，BAT日均數據更是達到了PB的級別，數據分析相關崗位纔會存在着巨大的需求缺口。
久而久之，企業要用盡量少的人才，來知足儘量多崗位的訴求，能夠這麼說，數據分析將會是每一個程序員我的能力最重要的補充，也是BAT這類大公司急招人才的必備技能。
可是一提數據分析，不少人就以爲無從下手，知識點零散老是抓不住重點，學習起來至關吃力。
在咱們現在這個時代，相信大多數人都能明白數據的重要性，數據就是信息，而數據分析就是可讓咱們發揮這些信息功能的重要手段。
3.二、數據分析能幹什麼
對於數據分析能幹什麼其實咱們能夠簡單的舉幾個例子：
- 一、淘寶能夠觀察用戶的購買記錄、搜索記錄以及人們在社交媒體上發佈的內容選擇商品推薦
- 二、股票能夠根據相應的數據選擇買進賣出
- 三、今日頭條能夠將數據分析應用到新聞推送排行算法當中
- 四、愛奇藝能夠爲用戶提供個性化電影推薦服務
其實數據分析不只能夠完成像以上這樣的推薦系統，在製藥行業也可運用數據分析來預測什麼樣的化合物更有可能製成高效藥物等。因此說數據分析絕對是將來全部公司不可或缺的崗位，目前社會上獲取數據方式太多了，這麼多的數據，只要咱們擁有數據分析的技能，絕對能夠應付任何崗位上的工做。
3.三、爲何利用Python進行數據分析
- 一、Python的代碼語法簡單易學
- 二、Python能夠很容易的整合C、C++等語言的代碼
- 三、Python有大量用於科學計算的庫
- 四、Python不只能夠用於研究和原型構建，同時也適用於構建生產系統
四、經常使用庫簡介
Numpy
NumPy是用於科學計算的一個開源Python擴充程序庫,它爲Python提供了高性能的數組與矩陣運算處理能力.NumPy爲Python帶來了真正的多維數組功能，而且提供了豐富的函數庫處理這些數組。它將經常使用的數學函數都支持向量化運算，使得這些數學函數可以直接對數組進行操做，將原本須要在Python級別進行的循環，放到C語言的運算中，明顯地提升了程序的運算速度。
Pandas
Pandas使咱們進行數據分析的一個主要工具。它所包含的數據結構和數據處理工具的設計使得Python中進行數據清洗和分析很是快捷。pandas通常也是和其餘數值計算工具一塊兒使用的，支持大部分Numpy語言風格的數組計算。pandas和numpy最大的區別就是pandas是用來處理表格型或者異質性數據的，而Numpy則恰好相反，它更適合處理同質型的數值類數組數據
matplotlib
matplotlib是最流行的用於繪製數據圖表的python庫。它基本也是可視化這一區域的標杆，在許多狀況下，它都是 一個可靠、健壯的可視化工具。對於一些標準的繪圖工做，它比較容易理解，進行復雜的繪圖還有自定義，它也很靈活。此外，它還與Numpy以及其提供的數據結構緊密集成。
Scipy
Scipy是科學計算領域針對不一樣標準問題域的包集合。提供了強大的科學計算方法（矩陣分析、信號分析、數理分析等）
IPython和Juypyter notebook
IPython是一個增強版的Python解釋器，Juypyter notebook是一種基於Web的代碼筆記本，最初也是源於IPython項目。
五、小結
本文主要帶你們一塊認識金融、量化投資、數據分析等多方面知識，從數據入手，結合金融行業的大量數據完成數據分析的一些經常使用操做，最終經過所學的全部知識完成一個簡易量化系統。
金融行業簡介
金融行業簡介
雖說咱們主要的學習目標是金融量化與數據分析，可是在學習那些東西以前，咱們先來看看什麼是金融，以及金融行業的一些基本常識。
一、金融
1.一、什麼是金融
金就是錢，融就是玩，說白了搞金融就是在玩錢。專業點來講就是對現有資源進行從新整合，實現價值和利潤的等效流通。
搞金融實際上是有必定賭的性質，可是它和賭博不同，他對社會是有好處的，爲何國際禁止賭博而不由止金融。由於金錢流通起來對咱們的國家的發展是有好處的，有消費、有生產，國家的經濟才能好。否則全部的錢都存在地窖裏，都不用，沒有流通，那國家的經濟必定不景氣。
好比如今有一個頗有想法的創業者，可是他沒有錢，一個億萬富翁投資給他500萬，而後他拿這500萬創業，那若是他的公司上市怎麼樣的，升值了，那這個億萬富翁的錢是否是也升值了。那對於這個創業者來講，他原本沒錢，經過金融變有錢了。
1.二、金融工具
在金融市場中可交易的金融資產均可以稱做金融工具。
- 股票
- 期貨
- 黃金
- 外匯
- 基金
- .....
接下來主要就股票進行簡單介紹
二、股票
股票是股份公司發給出資人的一種憑證，股票的持有者就是股份公司的股東。
做用：
- 出資證實、證實股東身份、對公司經營發表意見
- 公司分成、交易獲利
2.一、股票分類
A股：人民幣普通股票。它是由我國境內的公司發行，供境內機構、組織或者我的（不含臺、港、澳投資者）以人民幣認購和交易的普通股股票（T + 1,,漲跌幅10%）
B股：人民幣特種股票。它是以人民幣標明面值，之外幣認購和買賣，在境內（上海、深圳）證券交易所上市交易的（T + 1，T + 3）
H股：註冊地在內地、上市地在香港的外資股（T + 0,漲跌幅不設限制）
N股：美國紐約上市
S股：新加坡上市
2.二、股票市場構成
- 上市公司
- 投資者（包括機構投資者）
- 證監會、證券業協會、交易所
- 證券中介機構
- 交易所
- 上海證券交易所：只有一個主板（滬指）
- 深圳證券交易所：
- 主板：大型成熟企業（深成指）
- 中小板：經營規模較小
- 創業板：尚處於成長期的創業企業
2.三、影響股價的因素
- 公司自身因素：股票自身價值是決定股價最基本的因素，而這主要取決於發行公司的經營業績、資信水平以及連帶而來的股息紅利派發情況、發展前景、股票預期收益水平等。
- 行業因素：行業在國民經濟中地位的變動，行業的發展前景和發展潛力，新興行業引來的衝擊等，以及上市公司在行業中所處的位置，經營業績，經營情況，資金組合的改變及領導層人事變更等都會影響相關股票的價格。
- 市場因素：投資者的動向，大戶的意向和操縱，公司間的合做或相互持股，信用交易和期貨交易的增減，投機者的套利行爲，公司的增資方式和增資額度等，都可能對股價造成較大影響。
- 心理因素：情緒波動，判斷失誤，盲目追隨大戶、狂拋搶購
- 經濟因素：經濟週期，國家的財政情況，金融環境，國際收支情況，行業經濟地位的變化，國家匯率的調整等
- 政治因素
2.四、股票買賣（A股）
- 委託買賣股票
- 我的不能直接買賣，須要在券商開戶，進行委託購買
- 股票交易日：週一到週五（非法定節假日和交易所休市日）
- 股票交易時間
- 9:15 - 9:25 開盤集合競價時間
- 9:30 - 11:30 前市，連續競價時間
- 13:00-15:00 後市，連續競價時間
- 14:57-15:00 收盤集合競價時間
- T + 1交易制度
- 當日買入的股票第二個交易日才能夠賣出
當日賣出股票回來的錢，能夠當即買新股票，可是要到次日才能轉出
2.五、專業名詞
【多頭】：預期股票會上漲的人。看漲
【空頭】：預期股票價格會下跌的人。看跌
【多頭市場】：也稱爲牛市。就是股票價格廣泛上漲的市場。
【空頭市場】：股價呈長期降低趨勢的市場，空頭市場中，股價的變更狀況是大跌小漲。亦稱熊市。
利多：是刺激股價上漲，對多頭有利的因素和消息
利空：促使股價下跌，對空頭有利的因素和消息。
【多頭套牢】：指預測股價將上漲，買進後卻一路下跌。
【空頭套牢】：指預測股價將下跌，將全部股票放空賣出，但股價卻一直上漲。
【ST股】：指境內公司連續兩年虧損，被進行特別處理的股票。*ST股票是指境內上市公司連續三年虧損的股票。
2.六、漲停、跌停
1 昨天收盤時的價格做爲0基準，規定一個A股市場的股票一天的漲跌幅度爲±10%，規定S或者ST打頭的股票一天漲跌幅限度爲±5%。
2 新發行第一天上市的股票（在股票前面加N），漲跌幅不受限制，次日恢復正常。
3 分成送股後復牌，復牌當日不受漲跌幅限制。
4 股改復牌後的股票，復牌當日不受漲跌幅限制。
2.七、股票代碼
滬市股票代碼是以6打頭，深市股票代碼是以0打頭，創業板股票代碼以3打頭。
不知到代碼能夠用首字母查找。
2.八、各股的分時走勢
最新：最新成交價。
開盤：開盤價，即當天開盤第一筆交易的價格
集合競價：是指在每一個交易日上午9：15—9：25，由投資者按照本身所能接受的心理價格自由進行買賣申報，電腦交易主機系統對所有有效委託進行一次集中撮合處理過程。在集合競價時間內的有效委託報單未成交，則自動有效進入9：30開始的連續競價。
集合訂價由電腦交易處理系統對所有申報按照價格優先、時間優先的原則排序，並在此基礎上，找出一個基準價格，使它同時能知足如下3個條件：
1.成交量最大。
2.高於基準價格的買入申報和低於基準價格的賣出申報所有知足（成交）。
3.與基準價格相同的買賣雙方中有一方申報所有知足（成交）。
收盤：收盤時的價格。收盤價的產生：滬市爲當日最後一筆交易前一分鐘全部交易的成交量加權平均價。深市爲前三分鐘。
最高：當日最高交易價。
最低：當日最低交易價。
均價：當日的平均價格。
漲跌：以昨天收盤價爲基準的漲跌幅度。
震幅：當日的最高價與最低價的幅度。
總手：此股票當日總共成交的總數。內盤外盤的總和。
金額：此股票當日總共成交的金額。
現手：現時的成交量。
漲停：今天最高能夠漲到多少。
跌停：今天最低能夠跌到多少。
量比：量比是衡量相對成交量的指標。其公式爲：量比＝現成交總手/（過去5日平均每分鐘成交量×當日累計開市時間（分））。
換手：指在必定時間內市場中股票轉手買賣的頻率，是反映股票流通性強弱的指標之一。其公式爲成交量/流通總股數×100%
市盈（動）：動態市盈率，指在一個考察期（一般爲12個月的時間）內，股票的價格和每股收益的比例。投資者一般利用該比例值估量某股票的投資價值，或者用該指標在不一樣公司的股票之間進行比較。
委比：是衡量某一時段內，買盤和賣盤強弱的技術指標。它的計算公式爲： 委比＝(委買手數－委賣手數)/(委買手數＋委賣手數)×100％
顏色：綠跌紅漲。
外盤：以委託賣出價成交的手數。表明買方的力量。
內盤：以委託買入價成交的手數。表明賣方的力量。
盤口：是在股市交易過程當中，看盤觀察交易動向的俗稱。
S&B：S＝SELL(賣出) ，或以綠色箭頭表示；B＝BUY(買入)，或以紅色箭頭表示。
2.九、K線圖
Ｋ線圖有直觀、立體感強、攜帶信息量大的特色，能充分顯示股價趨勢的強弱、買賣雙方力量平衡的變化，預測後市走向較準確，是各種傳播媒介、電腦實時分析系統應用較多的技術分析手段。
三、金融分析
- 基本面分析
- 宏觀經濟面分析：國家的財政政策、貨幣政策等
- 行業分析
- 公司分析：財務數據、業績報告等
- 技術面分析：各項技術指標
- K線
- MA（均線）
- KDJ（隨機指標）
- MACD（指數平滑移動平均線）
- ......