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파이썬 주식 예제

물론, 아나콘다 유일한 옵션은 아닙니다 : 당신은 또한 캐노피 파이썬 배포판을 체크 아웃 할 수 있습니다 (이는 무료로 오지 않는다), 또는 퀀트 플랫폼을 시도. 또 다른 자료 (이 강의를 작성하는 동안 참조로 사용) 또한 유타 대학 도서관에서 사용할 수있는 금융에 대한 O`Reilly 책 파이썬입니다. 그런 다음 파이썬에서 금융의 기초를 배우기 위해 파이썬에 대한 파이썬에 DataCamp의 소개를 하는 것이 좋습니다. 그런 다음 새로운 `데이터 과학용 Python` 기술을 실제 금융 데이터에 적용하려면 Python 코스에서 재무 데이터 가져오기 및 관리를 고려하십시오. 파이썬은 지난 몇 년 동안 금융 업계에서 상당한 견인력을 얻고 있으며 좋은 이유가 있습니다. 이 자습서 시리즈에서는 여러 Python 패키지에서 제공하는 강력한 기능을 활용하여 정량적 거래 전략을 개발하고 다시 테스트하는 방법을 살펴보겠습니다. 체인지포인트는 주가의 봉우리와 계곡과 일치하는 경향이 있습니다. 선지자는 데이터의 처음 80%에서만 변경점을 찾지만, 그럼에도 불구하고 이러한 결과는 실제 이벤트와 상호 연관을 시도할 수 있기 때문에 유용합니다. 우리는 우리가 이전에 한 일을 반복하고 수동으로이 날짜 주위에 구글 뉴스를 검색 할 수 있지만, 스토커가 우리를 위해 그렇게한다면 바람직 할 것이라고 생각했다. Google 검색어에서 시간이 지남에 따라 검색어의 인기를 볼 수 있는 Google 검색 트렌드 도구를 보았을 수 있습니다.

Stocker는 당사가 지정한 모든 검색어에 대해 이 데이터를 자동으로 검색하고 원래 데이터에 대한 결과를 플로팅할 수 있습니다. 검색어의 빈도를 찾아 그래프로 설정하려면 이전 메서드 호출을 수정합니다. 이제 스토커 클래스의 모든 속성을 가진 microsoftobject가 있습니다. 스토커는 일일 가격 데이터 (전체 목록)의 년 이상 3000 미국 주식에 대한 액세스를 제공하는 quandl WIKI 데이터베이스에 내장되어 있습니다. 이 예제에서는 Microsoft 데이터를 고수합니다. 마이크로 소프트는 오픈 소스의 반대로 볼 수 있지만, 그들은 최근에 그들이 오픈 소스 커뮤니티 (파이썬 포함)를 포용하는 나를 낙관적 하게 몇 가지 변경을했다. 팁 : 이제 팬더의 to_csv () 함수가있는 csv 파일에이 데이터를 저장하고 read_csv () 함수를 사용하여 데이터를 파이썬으로 다시 읽을 수 있다면. 예를 들어 Yahoo API 끝점이 변경되어 더 이상 데이터에 액세스할 수 없는 경우에 매우 유용합니다:) 자세한 내용은 데이터 캠프의 파이썬 엑셀 자습서 : 최종 가이드를 확인하십시오. 이 강의는 이동 평균을 기반으로 한 전략이라는 한 가지 유형의 전략만 다룹니다. 다른 많은 거래 신호가 존재하고 고용됩니다. 또한 주식, 통화 거래 또는 스톡 옵션에 대해 심도 있는 논의를 한 적이 없습니다. 특히 스톡 옵션은 주식의 방향에 베팅할 수 있는 다양한 방법을 제공하는 풍부한 주제입니다.

유타 대학교 도서관에서 구할 수 있는 데이터 분석, 모델, 시뮬레이션, 교정 및 헤징: 파이썬을 통한 파생상품 분석 책에서 파생상품(스톡 옵션 및 기타 파생상품 포함)에 대해 자세히 읽어볼 수 있습니다. 필요한 라이브러리를 설치 한 후 가장 먼저 하는 일은 Stocker 클래스를 Python 세션으로 가져오는 것입니다. 대화형 파이썬 세션이나 스크립트로 디렉토리에서 시작된 Jupyter 노트북에서 이 작업을 수행할 수 있습니다. 그러나 이 강의는 나쁜 수학적 모델이나 거래 알고리즘으로 주식 시장을 붕괴하는 방법에 관한 것이 아닙니다.

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