用python做股票因子分析

⑴ 如何用python做回歸 判斷這個股票和股指間的關系

一個大項目的完成不是樓主以為的一天就能完成，通常會延續一年月乃至數年，看當時的風有多大了。所以去深究一天的盤口意義不是特別大。
大作手如果對大的基本面判斷失誤，籌碼、發動時機控制不好，鎖籌小夥伴背後捅刀子，走水出現大的老鼠倉，資金鏈出問題，碰到其他有錢任性的機構，老婆偷人槍殺兒子導致腦子短路等等雞飛狗跳的事情，項目做折掉，從莊家變股東的可能性也是非常大的，以億計的現金灰飛煙滅不過分分鍾的事情。
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A股的死穴——要賺錢必須漲，做多是唯一出路。
做莊的基本原理：比如5元的標的，在底部拿夠籌碼，配合風信，能做多高做多高，比如做到50塊，然後就一路壓低賣下來，賣到15塊，乃至10塊。總有人覺得夠
便宜了會要的。
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步驟1：做底倉，一般是先買到流通盤的30%。
具體做法就是在熊市末期，對著往上敲，然後虧本往下砸。賣1個，跟著會掉下來2-3個，接住。做底吸籌這個時間段有時會很長，視實際籌碼的收集情況和大盤走勢而定。
看下圖成交量，主力第一注就是下在中間偏左點的位置，進而不斷往震盪吸籌。那麼大的成交量，你總不會覺得是公眾交易者干出來的吧。
tip:標准底部的特徵就是脈沖式放量縮量，公眾交易者不參與任何震盪，切記。底部持續時間越長，籌碼控制越集中，以後上漲的高度越高，即所謂的橫有多長豎有多高。同時盡量挑選底部形態比較標準的標的，一年時間跨度以上的大圓弧底、復合頭肩、矩形底最好。越漂亮的走勢圖形控盤度越高，籌碼散亂的狀態下往往代表著多方博弈。

⑵ 為什麼人工智慧用Python

Python是一種通用的腳本開發語言，比其他編程語言更加簡單、易學，其面向對象特性甚至比Java、C#、.NET更加徹底，非常適合快速開發，Python在軟體質量控制、開發效率、可移植性、組件集成、庫支持等方面均處於先進地位！
中國人工智慧行業正處於一個創新發展時期，對人才的需求也在同步急劇增長，如今Python語言的學習已經上升到了國家戰略的層面上。國家相關教育部門對於「人工智慧普及」格外重視，不僅將Python列入到小學、中學和高中等傳統教育體系中，並藉此為未來國家和社會發展奠定了人工智慧的人才培養基礎，逐步由底層向高層推動「全民學Python」，從而進一步實現人工智慧技術的推動和社會人才結構的更迭。可見Python在人工智慧領域的重要性，那麼，做人工智慧為什麼要學Python呢？
人工智慧為什麼要用Python語言?
1. Python除了極少的事情不能做之外，其他基本上可以說全能，系統運維、圖形處理、數學處理、文本處理、資料庫編程、網路編程、web編程、多媒體應用、pymo引擎、黑客編程、爬蟲編寫、機器學習、人工智慧等等都可以做。
2. Python是解釋語言，程序寫起來非常方便，寫程序方便對做機器學習的人很重要。
3. Python的開發生態成熟，有很多有用的庫可以用。相比而言，Lua雖然也是解釋語言，甚至有LuaJIT這種神器加持，但其本身很難做到Python這樣。
4. Python效率超高，解釋語言的發展已經大大超過許多人的想像。毫無疑問使用Python語言的企業將會越來越多，Python程序猿的人才缺口也將越來越大，認准時機，把握機遇。

⑶ 如何解釋spss因子分析的結果

1．KMO和Bartlett的檢驗結果：

首先是KMO的值為0．733，大於閾值0．5，所以說明了變數之間是存在相關性的，符合要求；然後是Bartlett球形檢驗的結果。

在這里只需要看Sig．這一項，其值為0．000，所以小於0．05。那麼也就是說，這份數據是可以進行因子分析的。

2．公因子方差：

公因子方差表的意思就是，每一個變數都可以用公因子表示，而公因子究竟能表達多少呢，其表達的大小就是公因子方差表中的「提取」。

「提取」的值越大說明變數可以被公因子表達的越好，一般大於0.5即可以說是可以被表達，但是更好的是要求大於0.7才足以說明變數能被公因子表的很合理。

在本例中可以看到，「提取」的值都是大於0.7的，所以變數可以被表達的很不錯。

3．解釋的總方差和碎石圖：

簡單地說，解釋地總方差就是看因子對於變數解釋的貢獻率（可以理解為究竟需要多少因子才能把變數表達為100％）。

這張表只需要看圖中紅框的一列，表示的就是貢獻率，藍框則代表四個因子就可以將變數表達到了91．151％，說明表達的還是不錯的

都要表達到90％以上才可以，否則就要調整因子數據。再看碎石圖，也確實就是四個因子之後折線就變得平緩了。

4．旋轉成分矩陣：

這一張表是用來看哪些變數可以包含在哪些因子里，一列一列地看：第一列，最大的值為0．917和0．772，分別對應的是細顆粒物和可吸入顆粒物。

因此可以把因子歸結為顆粒物。第二列，最大值為0．95對應著二氧化硫，因此可以把因子歸結為硫化物。第三列，最大值為0．962，對應著臭氧。

因此可以把因子歸結為臭氧。第四列，最大值為0．754和0．571，分別對應著二氧化氮和一氧化碳。

(3)用python做股票因子分析擴展閱讀

因子分析與主成分分析的區別：

主成分分析是試圖尋找原有變數的一個線性組合。這個線性組合方差越大，那麼該組合所攜帶的信息就越多。也就是說，主成分分析就是將原始數據的主要成分放大。

因子分析，它是假設原有變數的背後存在著一個個隱藏的因子，這個因子可以可以包括原有變數中的一個或者幾個，因子分析並不是原有變數的線性組合。

因子分析還是非常好用的一種降維方式的，在SPSS中進行操作十分簡單方便，結果一目瞭然。python也可以做因子分析，代碼量也並不是很大。

但是，python做因子分析時會有一些功能需要自己根據演算法寫，比如說KMO檢驗。

⑷ 使用PYTHON 做股票篩選機可能賺錢么

還是你聰明-----很多人都不知道哦！可以不用眼逐一翻看個股 大智慧軟體（通達信）（錢龍），中找到並點擊-功能-----智能選股---走勢特徵----突然放量 你就可以自動選股了-

⑸ python數據分析師需要掌握什麼技能

首先是基礎篇
1、首先是Excel，貌似這個很簡單，其實未必。Excel不僅能夠做簡單二維表、復雜嵌套表，能畫折線圖/Column chart/Bar chart/Area chart/餅圖/雷達圖/Combo char/散點圖/Win Loss圖等，而且能實現更高級的功能，包括透視表（類似於BI的多維分析模型Cube），以及Vlookup等復雜函數，處理100萬條以內的數據沒有大問題。最後，很多更高級的工具都有Excel插件，例如一些AI Machine Learning的開發工具。
2. SQL（資料庫）

我們都知道數據分析師每天都會處理海量的數據，這些數據來源於資料庫，那麼怎麼從資料庫取數據？如何建立兩表、三表之間的關系？怎麼取到自己想要的特定的數據？等等這些數據選擇問題就是你首要考慮的問題，而這些問題都是通過SQL解決的，所以SQL是數據分析的最基礎的技能。
3. 統計學基礎
數據分析的前提要對數據有感知，數據如何收集？數據整體分布是怎樣的？如果有時間維度的話隨著時間的變化是怎樣的？數據的平均值是什麼？數據的最大值最小值指什麼？數據相關與回歸、時間序列分析和預測等等。
4、掌握可視化工具，比如BI，如Cognos/Tableau/FineBI等，具體看企業用什麼工具，像我之前用的是FineBI。這些工具做可視化非常方便，特別是分析報告能含這些圖，一定會吸引高層領導的眼球，一目瞭然了解，洞察業務的本質。另外，作為專業的分析師，用多維分析模型Cube能夠方便地自定義報表，效率大大提升。
進階階段需要掌握的：

1、系統的學好統計學
純粹的機器學習講究演算法預測能力和實現，但是統計一直就強調「可解釋性」。比如說，針對今天微博股票發行就上升20%，你把你的兩個預測股票上漲還是下跌的model套在新浪的例子上，然後給你的上司看。統計學就是這樣的作用。
數據挖掘相關的統計方法（多元Logistic回歸分析、非線性回歸分析、判別分析等）
定量方法（時間軸分析、概率模型、優化）
決策分析（多目的決策分析、決策樹、影響圖、敏感性分析）
樹立競爭優勢的分析（通過項目和成功案例學習基本的分析理念）
資料庫入門（數據模型、資料庫設計）
預測分析（時間軸分析、主成分分析、非參數回歸、統計流程式控制制）
數據管理（ETL（Extract、Transform、Load）、數據治理、管理責任、元數據）
優化與啟發（整數計劃法、非線性計劃法、局部探索法、超啟發（模擬退火、遺傳演算法））
大數據分析（非結構化數據概念的學習、MapRece技術、大數據分析方法）
數據挖掘（聚類（k-means法、分割法）、關聯性規則、因子分析、存活時間分析）
其他，以下任選兩門（社交網路、文本分析、Web分析、財務分析、服務業中的分析、能源、健康醫療、供應鏈管理、綜合營銷溝通中的概率模型）
風險分析與運營分析的計算機模擬
軟體層面的分析學（組織層面的分析課題、IT與業務用戶、變革管理、數據課題、結果的展現與傳達方法）
2、掌握AI Machine Learning演算法，會用工具（比如Python/R）進行建模。
傳統的BI分析能回答過去發生了什麼？現在正在發生什麼？但對於未來會發生什麼？必須靠演算法。雖然像Tableau、FineBI等自助式BI已經內置了一部分分析模型，但是分析師想要更全面更深度的探索，需要像Python/R的數據挖掘工具。另外大數據之間隱藏的關系，靠傳統工具人工分析是不可能做到的，這時候交由演算法去實現，無疑會有更多的驚喜。
其中，面向統計分析的開源編程語言及其運行環境「R」備受矚目。R的強項不僅在於其包含了豐富的統計分析庫，而且具備將結果進行可視化的高品質圖表生成功能，並可以通過簡單的命令來運行。此外，它還具備稱為CRAN（The Comprehensive R Archive Network）的包擴展機制，通過導入擴展包就可以使用標准狀態下所不支持的函數和數據集。R語言雖然功能強大，但是學習曲線較為陡峭，個人建議從python入手，擁有豐富的statistical libraries，NumPy ，SciPy.org ，Python Data Analysis Library，matplotlib: python plotting。
以上我的回答希望對你有所幫助

⑹ 使用python做量化交易策略測試和回驗，有哪些比較成熟一些的庫

量化復交易大多用在股票交易上，制量化是指將某隻股票或者摸個行業的數據進行量化，在更具各家機構自己的量化公式進行選擇，量化交易只是選擇，並不涉及交易
程序化交易也是一種量化交易，但是是更具已有的數據進行，比如各種行情指標，MACD KDJ等，無法像量化交易那樣把能涉及到的所有數據進行量化，程序化交易更側重交易的自動進行，沒有認為干預，且模型編寫簡單，個人用戶也可以進行！