原因：作为动态语言的Python，语言结构清晰简单，库丰富，成熟稳定，科学计算和统计分析都很牛逼，生产效率远远高于c,c++,java,尤其擅长策略回测。...接着课程以专题的形式介绍了Python与Excel的结合，学习如何使用Python的相关库生成Excel可调用的函数；Python与Hadoop和MongoDB结合进行大数据分析的基础知识。...本讲将使用一个简单的趋势投资的例子，讲解为什么使用Python进行金融数据分析和量化投资是非常方便的。...第二讲、Python的基本数据类型与数据结构 本讲介绍Python的基本数据类型与数据结构，包括基础Python和NumPy库提供的数据结构。...——DataFrame和Series，以及如何运用这些工具进行基本的金融时间序列分析 1、Pandas基础（DataFrame类，基本分析技术，Series类，GroupBy操作） 2、金融数据 3、数据回归分析
作者：Nature 出品：AI机器思维 现实生活中金融一直在我们身边，钱多想理财和投资大生意，钱少想贷款，每个人的需求不同。...理解金融常识，可以帮助我们更好的理财和信贷，同时也帮我们减少损失，提高风险意识。理解常用金融知识，帮助提升金融与社会生活的应用价值，指导理财、信贷、消费与生活。...金融与社会各行业相关，通过实际的金融案例学以致用提升生活品质，快速掌握金融业务知识又能掌握python的实际应用价值。...当今什么最贵，房子，买房贷款可以说是每一个买房人要考虑的金融需求，如何贷款，如何减少还款利息，同时还能降低还款压力是每一个购房者要考虑的。不少购房者都对贷款方式和还款方式感到困惑。...说明：python程序中幂函数用双乘符合**而不是^作为幂函数 ,不支持^这个运算符号。 案例3： 永久年金是指未来每隔一段时间有等额的现金支付，直到永远。
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Goals) 有多少至球队参与了2012欧洲杯 print(euro12.shape[0]) 该数据集一共有多少列 print(euro12.info()) 将数据集中的列Team,Yellow Cards和Red...) 选取前7列 print(euro12.iloc[:,0:7]) 选取除了最后3列之外的全部列 print(euro12.iloc[:,:-3]) 找到英格兰（England）、意大利（Italy）和俄罗斯
30.Introduction 30.1 描述OTC市场，和exchange的区别，优点和缺点 OTC used for large trade conducted over the phone 没有...option和forward的收益 ?...30.4 计算和比较使用forward和option对冲策略 Futures 锁定股票的价格，不允许任何upside potential Options hedge 反向的价格移动，允许upside potential...，因为asymmetric 30.5 计算和拜祭使用future和option的投机策略 Speculator使用衍生品在市场赌博 Future 需要一个小的初始投资(Initial Margin),结果是很大的收益或损失...Option 需要option premium，结果是很大的收益和有限的损失 30.6 计算一个套利收益，描述套利几乎如何是临时的 Arbitrageurs通过发现和操控错价资产来争取低风险利润。
FRM学习笔记更新规则：由于在和同学讨论的过程中会对一些已经完成笔记进行修正，或者给出一个更好理解的解释，所以每次我都会更新了FRM系列图文以后重新群发给FRM的小伙伴们 FRM官方给出的大学习目标（Learning...下面这个脑图就是这个目的，拆解复杂混乱的知识点，让知识有组织 这个知识点结构会在我一篇篇完善笔记的过程中根据新的思考来进行调整，因为只有随着知识的不断深入我才会知道，什么和什么适合归类在一起。
点击阅读 4.去中心化金融：基于区块链和智能合约的金融市场 去中心化金融 (DeFi) 是指建立在以太坊区块链之上的替代金融基础设施。...DeFi 使用智能合约创建协议，以更开放、可互操作和透明的方式复制现有金融服务。...本文重点介绍了 DeFi 生态系统的机遇和潜在风险，并提出了一个多层框架来分析隐式架构和各种 DeFi 构建模块，包括代币标准、去中心化交易所、去中心化债务市场、区块链衍生品和链上资产管理协议。...本文的结论是，DeFi 仍然是一个具有一定风险的利基市场，但它在效率、透明度、可访问性和可组合性方面也具有有趣的特性。因此，DeFi 可能有助于建立更强大和透明的金融基础设施。...点击阅读 5为了弄清楚NFT音乐平台 我们体验了十多个产品 看够了 PFP 之类的图片NFT和崩盘边缘试探的链游，不如来学点新鲜的。
作者：钱塘小甲子 来源： http://blog.csdn.net/qtlyx/article/details/53647159 1.pandas的一个技巧 apply() 和applymap(...这里，我们把PCA后的值与原始值进行散点图的绘制， 我们看到，整体效果还是不错的，但是很显然，两边和中间总是有点问题，所以，如果我们要提高，我们可以在中间分段进行PCA，这样的话，效果应该会更加好
1.pandas的一个技巧 apply() 和applymap()是DataFrame数据类型的函数，map()是Series数据类型的函数。...我们看到，整体效果还是不错的，但是很显然，两边和中间总是有点问题，所以，如果我们要提高，我们可以在中间分段进行PCA，这样的话，效果应该会更加好。
= pd.DataFrame(raw_data_1) data2 = pd.DataFrame(raw_data_2) data3 = pd.DataFrame(raw_data_3) 将Data1和data2...两个数据框按照行的维度来进行合并 all_data = pd.concat([data1,data2]) print(all_data) 将data1和data2两个数据框按照列的维度进行合并 all_data_col...= pd.concat([data1,data2],axis=1) print(all_data_col) 按照subject_id的值对all_data和data3作合并 print(pd.merge...(all_data,data3,on="subject_id")) 对data1和data2按照subject_id作链接 print(pd.merge(data1,data2,on='subject_id...',how='inner')) 找到data1和data2合并之后的所有匹配结果 print(pd.merge(data1,data2,on='subject_id',how='outer'))
在本文中随机过程对定量融资的许多方面都很有用，包括但不限于衍生品定价，风险管理和投资管理。 这些应用程序将在本文后面进一步详细讨论。...本节介绍了量化融资中使用的一些流行的随机过程及其在Python中的实现。 模型参数 模型参数类包含以下随机过程使用的所有参数。为了便于理解，这些参数的前缀是它们所用的随机过程的名称。
1.pandas的线性回归 回归分析是金融中一个绕不过的话题，其实最好的工具应该是R语言，但是pandas其实也是能够胜任绝大部分工作的。 ...我们可以看到，我们程序中x和y的关系是没有intercept项的，但是在回归的时候却产生了。...上面的例子中，我们的曲线实际上是由sin函数和x组合的，所以，假设我们知道了这样的情况，然后，选好这样的两个基，然后进行回归拟合，应该会得到更加好的效果，而实际上也确实是这样的。...然后用linalg，线性模拟函数，最小化平方和的方法获取reg，然后用dot方法或者拟合后的y值，如果对矩阵或者线性代数很了解的话，这一过程应该是可以很容易就理解的。
^（3） 金融中的 Python 上一节描述了金融中技术角色的一些选定方面： 金融业技术成本 技术作为新业务和创新的推动者 技术和人才作为金融行业进入壁垒 速度、频率和数据量的增加...S&P 500 收盘价和年化波动率 将其翻译成专业的金融背景下，该示例意味着金融分析师可以——当应用正确的 Python 工具和库，提供高级抽象——专注于他们的领域，而不是技术细节。...总而言之，Python 几乎可以为金融应用开发和算法实现的几乎所有任务提供一致的技术框架。...人工智能优先金融 数据可用性 机器学习和深度学习 传统与人工智能优先金融 结论 Python 作为一种语言——但更多作为一个生态系统——是金融行业的理想技术框架。...凭借其大量可用的库和工具，Python 似乎对金融行业的最新发展所提出的大多数问题都有答案，例如分析、数据量和频率、合规性和监管，以及技术本身。
NumPy 数据结构 本节致力于介绍 NumPy ndarray 类的特性和功能，并展示了该类对科学和金融应用的一些好处。...然而，科学和金融应用通常需要对特殊数据结构进行高性能操作。在这方面最重要的数据结构之一是数组。数组通常以行和列的形式结构化其他（基本）相同数据类型的对象。...pandas在最近几年已经成为一个强大的工具，不仅提供了强大的类和功能，还很好地封装了来自其他软件包的现有功能。结果是一个用户界面，使得数据分析，特别是金融分析，成为一项便捷和高效的任务。...它还代表了金融应用和一般科学研究的典型用例。...下面的代码说明了 Python 的比较运算符和逻辑运算符在两列值上的应用。
到 数据存储过程的工具，满足金融量化分析师和学习数据分析的人在数据获取方面的需求，它的特点是数据覆盖范围广，接口调用简单,响应快速 ?...能够获得股票部分金融数据、日线，周线，60分钟数据线，月线，30分钟数据及历史数据。该项目依赖于httplib2，和beautifulsoup。...python开发环境是2.7.5 Stockholm [4]- 一个股票数据（沪深）爬虫和选股策略测试框架，数据基于雅虎YQL和新浪财经。根据选定的日期范围抓取所有沪深两市股票的行情数据。...根据指定的选股策略和指定的日期进行选股测试。计算选股测试实际结果。支持使用表达式定义选股策略和多线程处理。 ?...开发环境 : Ubuntu 15.10 / Python 3.5。 get_recommend_stock [6]- 抓取同花顺level2广告页股票推荐数据，并发送邮件给指定邮箱。
本节介绍了量化融资中使用的一些流行的随机过程及其在Python中的实现。 模型参数 模型参数类包含以下随机过程使用的所有参数。为了便于理解，这些参数的前缀是它们所用的随机过程的名称。...几何布朗运动随机过程 几何布朗运动（GBM）由费舍尔布莱克和迈伦斯科尔斯推广，他们在1973年的论文“期权定价和公司负债”中使用它来推导出Black Scholes方程。...几何布朗运动基本上是布朗运动，具有漂移分量和波动率分量。...衍生品定价和套期保值的随机过程 随机过程在量化金融中的最大应用是衍生品定价。 当对衍生品进行定价时，大多数量子将使用两种方法中的一种。...它们用于工程，遗传学，物理学和定量金融。数量使用随机过程来预测市场可能的回报和利率随时间的变化。随机过程通常与蒙特卡罗方法结合使用，以得出非处方衍生工具的公允价值。
以网络安全为例，在信息革命过程中已经历通讯安全、操作系统安全、系统安全、网络安全四阶段，网络和信息安全（以下简称信息安全）的内涵和外延不断扩展，从自我保护逐渐演进至对抗和赋能。 ?...具体工作中，合规是基础，金融企业最重要的资源就是声誉和牌照，面临的内外部监管要求是合规的基线，也是硬性要求。...），方法和执行（Plans），行动和调整（Patterns），简称 4P。...谈银行业网络安全人才观（吕毅，中国信息安全 2018 年第 12 期） 8．从信息安全运维向信息安全运营进化的探讨（吕毅，计算机工程与应用 2018 年） 9．基于攻击视角完善信息安全弹性防御体系的思考（吕毅，金融电子化...建信金融科技公司付晓岩先生关于 IT 治理和中台的思路对本文启发很大，还有安全咨询师方乐老师凭借十多年咨询经验答疑解惑，一并致谢。
对于金融业而言，需要我们有充分的认识和准备，并加快做出相应的调整和变革。 一是对于大数据时代的到来，需要有一个专业、深刻和前瞻性的认识。...尽管金融企业未必能够理解和接受，但必须清醒地认识到这些已经的的确确地在我们的周遭甚至是行业内发生了，“余额宝”就是一个鲜活案例。...因此，我们需要重新思考金融行业的效率和盈利模式问题，并在商业模式上进行反思和行动。因为，不创新，则被创新。 三是互联网行业有一个非常流行的商业模式，叫免费模式。...数据人才是一种两栖人才，未来金融业需要大量通晓金融业务和信息技术的复合型人才，包括数据科学家和数据工程师，而这些人才最重要的一个能力是解构和重构数据。...因此，关注这种人才的培养，不仅是企业的经营管理问题，更是行业发展的基础和关键问题。 见全景网：王和：大数据时代的金融思考
p=24407 这篇文章讨论了自回归综合移动平均模型 (ARIMA) 和自回归条件异方差模型 (GARCH) 及其在股票市场预测中的应用。...我们可能会使用 PACF 绘制识别 AR 滞后阶数 p，和 ACF 图以识别 MA 滞后阶数 q；或使用信息，例如 AIC 和 BIC 做模型选择。...因此，将ARIMA和GARCH结合起来，预计在模拟股票价格时比单独一个模型更适合。在这篇文章中，我们将把它们应用于标普500指数的价格。...因此，我们在 ARIMA(p, d, q) 中接受 d=1，下一步是识别滞后 p 和 q。ACF 和 PACF 图表明滞后最多 35 个工作日。如果我们按照图表进行拟合，将有太多参数无法拟合。...我们将 AR 滞后和 GARCH 滞后都限制为小于 5。结果最优阶为 (4,2,2)。
项目简介本教程将带你一步步实现一个智能金融市场预测系统。我们将使用Python和一些常用的深度学习库，如TensorFlow和Keras。最终，我们将实现一个可以预测股票价格的模型。2....数据预处理我们需要对数据进行预处理，包括创建特征和标签、标准化数据等。...'].pct_change()data.dropna(inplace=True)# 选择特征和标签X = data[['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume']]...完整代码将上述步骤整合成一个完整的Python脚本：import yfinance as yfimport pandas as pdfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScalerfrom...总结通过本教程，你学会了如何使用Python和Keras构建一个智能金融市场预测的深度学习模型。你可以尝试使用不同的模型结构和参数，进一步提升模型性能。
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