用python做股票因子分析

⑴ 如何用python做回归 判断这个股票和股指间的关系

一个大项目的完成不是楼主以为的一天就能完成，通常会延续一年月乃至数年，看当时的风有多大了。所以去深究一天的盘口意义不是特别大。
大作手如果对大的基本面判断失误，筹码、发动时机控制不好，锁筹小伙伴背后捅刀子，走水出现大的老鼠仓，资金链出问题，碰到其他有钱任性的机构，老婆偷人枪杀儿子导致脑子短路等等鸡飞狗跳的事情，项目做折掉，从庄家变股东的可能性也是非常大的，以亿计的现金灰飞烟灭不过分分钟的事情。
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A股的死穴——要赚钱必须涨，做多是唯一出路。
做庄的基本原理：比如5元的标的，在底部拿够筹码，配合风信，能做多高做多高，比如做到50块，然后就一路压低卖下来，卖到15块，乃至10块。总有人觉得够
便宜了会要的。
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步骤1：做底仓，一般是先买到流通盘的30%。
具体做法就是在熊市末期，对着往上敲，然后亏本往下砸。卖1个，跟着会掉下来2-3个，接住。做底吸筹这个时间段有时会很长，视实际筹码的收集情况和大盘走势而定。
看下图成交量，主力第一注就是下在中间偏左点的位置，进而不断往震荡吸筹。那么大的成交量，你总不会觉得是公众交易者干出来的吧。
tip:标准底部的特征就是脉冲式放量缩量，公众交易者不参与任何震荡，切记。底部持续时间越长，筹码控制越集中，以后上涨的高度越高，即所谓的横有多长竖有多高。同时尽量挑选底部形态比较标准的标的，一年时间跨度以上的大圆弧底、复合头肩、矩形底最好。越漂亮的走势图形控盘度越高，筹码散乱的状态下往往代表着多方博弈。

⑵ 为什么人工智能用Python

Python是一种通用的脚本开发语言，比其他编程语言更加简单、易学，其面向对象特性甚至比Java、C#、.NET更加彻底，非常适合快速开发，Python在软件质量控制、开发效率、可移植性、组件集成、库支持等方面均处于先进地位！
中国人工智能行业正处于一个创新发展时期，对人才的需求也在同步急剧增长，如今Python语言的学习已经上升到了国家战略的层面上。国家相关教育部门对于“人工智能普及”格外重视，不仅将Python列入到小学、中学和高中等传统教育体系中，并借此为未来国家和社会发展奠定了人工智能的人才培养基础，逐步由底层向高层推动“全民学Python”，从而进一步实现人工智能技术的推动和社会人才结构的更迭。可见Python在人工智能领域的重要性，那么，做人工智能为什么要学Python呢？
人工智能为什么要用Python语言?
1. Python除了极少的事情不能做之外，其他基本上可以说全能，系统运维、图形处理、数学处理、文本处理、数据库编程、网络编程、web编程、多媒体应用、pymo引擎、黑客编程、爬虫编写、机器学习、人工智能等等都可以做。
2. Python是解释语言，程序写起来非常方便，写程序方便对做机器学习的人很重要。
3. Python的开发生态成熟，有很多有用的库可以用。相比而言，Lua虽然也是解释语言，甚至有LuaJIT这种神器加持，但其本身很难做到Python这样。
4. Python效率超高，解释语言的发展已经大大超过许多人的想象。毫无疑问使用Python语言的企业将会越来越多，Python程序猿的人才缺口也将越来越大，认准时机，把握机遇。

⑶ 如何解释spss因子分析的结果

1．KMO和Bartlett的检验结果：

首先是KMO的值为0．733，大于阈值0．5，所以说明了变量之间是存在相关性的，符合要求；然后是Bartlett球形检验的结果。

在这里只需要看Sig．这一项，其值为0．000，所以小于0．05。那么也就是说，这份数据是可以进行因子分析的。

2．公因子方差：

公因子方差表的意思就是，每一个变量都可以用公因子表示，而公因子究竟能表达多少呢，其表达的大小就是公因子方差表中的“提取”。

“提取”的值越大说明变量可以被公因子表达的越好，一般大于0.5即可以说是可以被表达，但是更好的是要求大于0.7才足以说明变量能被公因子表的很合理。

在本例中可以看到，“提取”的值都是大于0.7的，所以变量可以被表达的很不错。

3．解释的总方差和碎石图：

简单地说，解释地总方差就是看因子对于变量解释的贡献率（可以理解为究竟需要多少因子才能把变量表达为100％）。

这张表只需要看图中红框的一列，表示的就是贡献率，蓝框则代表四个因子就可以将变量表达到了91．151％，说明表达的还是不错的

都要表达到90％以上才可以，否则就要调整因子数据。再看碎石图，也确实就是四个因子之后折线就变得平缓了。

4．旋转成分矩阵：

这一张表是用来看哪些变量可以包含在哪些因子里，一列一列地看：第一列，最大的值为0．917和0．772，分别对应的是细颗粒物和可吸入颗粒物。

因此可以把因子归结为颗粒物。第二列，最大值为0．95对应着二氧化硫，因此可以把因子归结为硫化物。第三列，最大值为0．962，对应着臭氧。

因此可以把因子归结为臭氧。第四列，最大值为0．754和0．571，分别对应着二氧化氮和一氧化碳。

(3)用python做股票因子分析扩展阅读

因子分析与主成分分析的区别：

主成分分析是试图寻找原有变量的一个线性组合。这个线性组合方差越大，那么该组合所携带的信息就越多。也就是说，主成分分析就是将原始数据的主要成分放大。

因子分析，它是假设原有变量的背后存在着一个个隐藏的因子，这个因子可以可以包括原有变量中的一个或者几个，因子分析并不是原有变量的线性组合。

因子分析还是非常好用的一种降维方式的，在SPSS中进行操作十分简单方便，结果一目了然。python也可以做因子分析，代码量也并不是很大。

但是，python做因子分析时会有一些功能需要自己根据算法写，比如说KMO检验。

⑷ 使用PYTHON 做股票筛选机可能赚钱么

还是你聪明-----很多人都不知道哦！可以不用眼逐一翻看个股 大智慧软件（通达信）（钱龙），中找到并点击-功能-----智能选股---走势特征----突然放量 你就可以自动选股了-

⑸ python数据分析师需要掌握什么技能

首先是基础篇
1、首先是Excel，貌似这个很简单，其实未必。Excel不仅能够做简单二维表、复杂嵌套表，能画折线图/Column chart/Bar chart/Area chart/饼图/雷达图/Combo char/散点图/Win Loss图等，而且能实现更高级的功能，包括透视表（类似于BI的多维分析模型Cube），以及Vlookup等复杂函数，处理100万条以内的数据没有大问题。最后，很多更高级的工具都有Excel插件，例如一些AI Machine Learning的开发工具。
2. SQL（数据库）

我们都知道数据分析师每天都会处理海量的数据，这些数据来源于数据库，那么怎么从数据库取数据？如何建立两表、三表之间的关系？怎么取到自己想要的特定的数据？等等这些数据选择问题就是你首要考虑的问题，而这些问题都是通过SQL解决的，所以SQL是数据分析的最基础的技能。
3. 统计学基础
数据分析的前提要对数据有感知，数据如何收集？数据整体分布是怎样的？如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的？数据的平均值是什么？数据的最大值最小值指什么？数据相关与回归、时间序列分析和预测等等。
4、掌握可视化工具，比如BI，如Cognos/Tableau/FineBI等，具体看企业用什么工具，像我之前用的是FineBI。这些工具做可视化非常方便，特别是分析报告能含这些图，一定会吸引高层领导的眼球，一目了然了解，洞察业务的本质。另外，作为专业的分析师，用多维分析模型Cube能够方便地自定义报表，效率大大提升。
进阶阶段需要掌握的：

1、系统的学好统计学
纯粹的机器学习讲究算法预测能力和实现，但是统计一直就强调“可解释性”。比如说，针对今天微博股票发行就上升20%，你把你的两个预测股票上涨还是下跌的model套在新浪的例子上，然后给你的上司看。统计学就是这样的作用。
数据挖掘相关的统计方法（多元Logistic回归分析、非线性回归分析、判别分析等）
定量方法（时间轴分析、概率模型、优化）
决策分析（多目的决策分析、决策树、影响图、敏感性分析）
树立竞争优势的分析（通过项目和成功案例学习基本的分析理念）
数据库入门（数据模型、数据库设计）
预测分析（时间轴分析、主成分分析、非参数回归、统计流程控制）
数据管理（ETL（Extract、Transform、Load）、数据治理、管理责任、元数据）
优化与启发（整数计划法、非线性计划法、局部探索法、超启发（模拟退火、遗传算法））
大数据分析（非结构化数据概念的学习、MapRece技术、大数据分析方法）
数据挖掘（聚类（k-means法、分割法）、关联性规则、因子分析、存活时间分析）
其他，以下任选两门（社交网络、文本分析、Web分析、财务分析、服务业中的分析、能源、健康医疗、供应链管理、综合营销沟通中的概率模型）
风险分析与运营分析的计算机模拟
软件层面的分析学（组织层面的分析课题、IT与业务用户、变革管理、数据课题、结果的展现与传达方法）
2、掌握AI Machine Learning算法，会用工具（比如Python/R）进行建模。
传统的BI分析能回答过去发生了什么？现在正在发生什么？但对于未来会发生什么？必须靠算法。虽然像Tableau、FineBI等自助式BI已经内置了一部分分析模型，但是分析师想要更全面更深度的探索，需要像Python/R的数据挖掘工具。另外大数据之间隐藏的关系，靠传统工具人工分析是不可能做到的，这时候交由算法去实现，无疑会有更多的惊喜。
其中，面向统计分析的开源编程语言及其运行环境“R”备受瞩目。R的强项不仅在于其包含了丰富的统计分析库，而且具备将结果进行可视化的高品质图表生成功能，并可以通过简单的命令来运行。此外，它还具备称为CRAN（The Comprehensive R Archive Network）的包扩展机制，通过导入扩展包就可以使用标准状态下所不支持的函数和数据集。R语言虽然功能强大，但是学习曲线较为陡峭，个人建议从python入手，拥有丰富的statistical libraries，NumPy ，SciPy.org ，Python Data Analysis Library，matplotlib: python plotting。
以上我的回答希望对你有所帮助

⑹ 使用python做量化交易策略测试和回验，有哪些比较成熟一些的库

量化复交易大多用在股票交易上，制量化是指将某只股票或者摸个行业的数据进行量化，在更具各家机构自己的量化公式进行选择，量化交易只是选择，并不涉及交易
程序化交易也是一种量化交易，但是是更具已有的数据进行，比如各种行情指标，MACD KDJ等，无法像量化交易那样把能涉及到的所有数据进行量化，程序化交易更侧重交易的自动进行，没有认为干预，且模型编写简单，个人用户也可以进行！