2022年 11月 5日

利用Python进行数据分析之金融数据的统计分析

金融领域必备的数据分析技能

上期讲了金融数据的储存,这期讲解利用Python进行金融数据的统计分析

下面运行环境没有的,请看第一期内容安装环境

本节重点:

  1. 分析HS300股票的市值和PE的统计规律

  2. 个股日收益率的统计规律研究

  3. 金融数据分析中的随机数

具体知识点与代码请看图示

分析HS300股票的市值和PE的统计规律

pandas.describe()方法

  • skew: 偏度

  • kurt: 峰度

numpy通用方法

  • np.max / np.mean / np.min

  • np.sum / np.std / np.median / np.Series.quantile(0,1) 分位数

  • np.Series.skew() / np.Series.kurt()

分布情况

  • 直方图: Series.hist()在这里插入图片描述

个股日收益率的统计规律研究

几个重要方法

  • DataFrame.set_index()
  • DataFrame.dropna()
  • Series.shift(1)
  • Series 加减乘除 Series
  • np.log(Series)

查询日收盘价信息

招商银行600036.SH
在这里插入图片描述

计算每日的对数收益率
在这里插入图片描述

计算日收益率的统计规律
在这里插入图片描述

正态分布的检验
在这里插入图片描述

计算累计收益率

  • Series.apply(func) 对每个元素调用func,返回另一个Series
    对每个元素调用func,返回另一个Series

  • Series.cumsum() 累加
    在这里插入图片描述

计算累计收益率 cumsum, cumprod
在这里插入图片描述

金融数据分析中的随机数

  • np.random.random()

  • np.random.normal()

  • scipy.stats.normaltest()

  • scipy.stats.kstest()

在这里插入图片描述

利用模特卡罗模拟计算

扔的点越多,结果误差越小

随机模拟,点落到扇形内部有效

详细代码与讲解看图示。
在这里插入图片描述

后面讲更多数据分析知识,请关注。