金融数据分析报告python,python银行数据挖掘

　　金融领域必备的数据分析技能

　　上一期谈到了金融数据的存储。本期讲解使用Python对金融数据进行统计分析。

　　以下操作环境不存在。请参考第一阶段的安装环境。

　　本部分重点分析沪深300股票的市值和PE的统计规律。

　　股票日收益率的统计规律研究

　　金融分析中的随机数

　　具体知识点和代码请看图示。

　　分析沪深300股票市值和PEpandas.describe()方法的统计规律

　　偏斜：偏斜

　　库尔特：峰度

　　numpy通用方法

　　np.max/np.mean/np.min

　　NP。SUM/NP。STD/NP。中位数/NP。系列。分位数(0，1)分位数

　　np。Series.skew()/np。Series.kurt()

　　分布情况

　　直方图：Series.hist()研究个股日收益率统计规律的几种重要方法

　　data frame . set _ index()data frame . dropna()Series . shift(1)系列加减乘除系列np.log(Series)查询日收盘价信息

　　招商银行600036。嘘

　　计算每日的对数收益率

　　计算日收益率的统计规律

　　正态分布的检验

　　计算累积产量系列。apply(func)为每个元素调用func并返回另一个系列。

　　对每个元素调用func，返回另一个序列。

　　Series.cumsum()累积

　　计算累计收益率cumsum，cumprod

　　金融分析中的随机数np.random.random()

　　np.random.normal()

　　scipy.stats.normaltest()

　　scipy.stats.kstest()

　　利用模型卡罗模拟计算，投点越多，误差越小。

　　随机模拟，点落在有效扇区内。

　　详细代码和解释见图。

　　后面再讲讲数据分析，请注意。

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