한 YouTube sentdex 블로거 튜토리얼 비디오 콘텐츠에서 재판이 시리즈
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먹는 올바른 방법 : 문서는 대부분 기계가 대략 코드가 가장 중요하다 읽을 수 있도록 의미, 켜져 어떤 장소가 분명 유창하지가 고정 된 코드의 소량 이해하기 쉽다
당신은 시리즈를 배울 필요가있다 :
1. 파이썬 기본
/ beatifulsoup4 / sklearn 2. 安装 NumPy와 /하기 matplotlib / 팬더 / 팬더-DataReader를
모든 HI, 파이썬 금융에 대한 튜토리얼 시리즈에 오신 것을 환영합니다. 이 시리즈에서, 우리는 파이썬의 기초로 사용 팬더 프레임 워크 금융 (주) 데이터를 소개합니다. 여기에서 우리는 백 테스트하는 방법에 대해 정책을 배우고 다음 몇 가지 기계 학습을 적용, 데이터를 조작하고 일부 시스템 투자 회사 마련하려고, 심지어 일부에 대한 심층적 인 연구와 것입니다. 난 당신이 파이썬의 기초를 알고 있다고 가정. 언제든지 당신은 주제 나 개념 혼동을이 시리즈에 갇혀, 또는 기분이 경우, 내가 도와 최선을 다할 것입니다, 도움을 요청 해 주시기 바랍니다.
내가 질문을 받았다 일반적인 질문은 내가 이러한 기술 수익성 투자 또는 무역을 통해인지했다. 나는 주로 엔터테인먼트 및 금융 데이터, 데이터 분석을 행사하고 내 능력을 연습 있지만, 사실 그것은 또한 오늘 내 투자 결정에 영향을 미쳤다. 이 기사를 쓰기에서, 나는 긍정적 인 알고리즘 트레이딩과 프로그램,하지만 난 이미, 나는 실제로 이익을, 그러나 그 작업은 알고리즘 트레이딩의 기대를 넘어 멀리하지 않았다. 마지막으로, 조작 방법 나에게 많은 돈을 절약하기 위해 트랜잭션 상태를 테스트하는 재무 데이터 및 분석하는 방법에 대한 지식.
여기에 제안 된 전략은 당신이 슈퍼 부자가 될 수 있도록하지 않습니다. 그들이하고자하는 경우에, 나는 자신에있을 것입니다! 그러나, 자체 지식은 당신에게 돈을 절약 할 수 있으며, 심지어 당신이 돈을 벌 수 있습니다.
자, 시작하자. 우선, 내가 파이썬 3.5 사용하고 있습니다 만, 나중에 사용할 수 있어야합니다. 난 당신이 파이썬 설치했다고 가정합니다. 64 비트 파이썬을 가지고 있지 않지만, 64 비트 운영 체제가있는 경우, 당신은 파이썬의 64, 그것은 나중에 도움이 될 수 있습니다. 32 비트 운영 체제를 사용하는 경우, 당신의 상황 불쌍하지만, 어떤 경우에, 당신은 괜찮을 것 같네요.
당신은 파이썬 모듈을 설치해야합니다 :
- NumPy와
- 하기 matplotlib
- 판다
- 팬더-DataReader를
- BeautifulSoup4
- scikit 배우기 / sklearn
첫째, 우리는 다음을 가져옵니다 :
DT로 수입 날짜 PLT 등의 수입 matplotlib.pyplot 하기 matplotlib 가져 오기 스타일에서 PD의 등 수입 팬더 웹으로 수입 pandas_datareader.data
이제 일부 시작 설정 :
style.use ( 'ggplot') 시작 dt.datetime = (2000, 1, 1) 단부 dt.datetime = (2016, 12, 31)
우리는 스타일의 종류를 설정하는, 그래서 우리의 차트는 끔찍한 보이지 않는다. 심지어 손실이 경우 금융 부문에서, 차트도 매우 중요하다. 다음으로, 우리는 객체의 시작과 끝 날짜와 시간을 설정합니다, 이것은 주가 정보를 얻기 위해 우리의 기간이 될 것입니다.
이제 우리는 이러한 데이터를 바탕으로 데이터 세트 dataframe를 만들 수 있습니다, DF는 dataframe 약어입니다 :
DF = web.DataReader ( 'TSLA가', '야후', 시작, 끝)
(18.3.16 참고 : 문제가있는 경우 야후 데이터 인터페이스를 취득 팬더 - DataReader가 현재 새 버전, 데이터를 얻을 수 없다, 그것은 python2 버전을 사용하는 것이 좋습니다, 팬더-DataReader를 == 0.5.0 효과적인 프로 테스트)
당신이 DataFrame 객체에 익숙하지 않은 경우, 당신은 팬더에 자습서를 볼하거나 스프레드 시트 나 메모리 / RAM 데이터베이스 테이블로 생각할 수 있습니다. 그것은 단지 라인과 목록, 당신은 인덱스 및 열 이름이 있습니다. 우리의 경우, 우리는 인덱스 일 수있다. 인덱스는 모든 컬럼의 내용과 관련되어야한다.
web.DataReader 우리가 선택하는 마지막 변수의 말에 대한 시작 날짜를 시작으로 야후에서 정보를 얻기 위해, 시세 TSLA (테슬라)을 찾아, pandas_datareader 패키지를 사용 ( 'TSLA', '야후', 끝, 시작). 만큼 당신이 알고하지 않는 한,이 회사 주식 소유 회사가 참조하는 데 사용됩니다 재고 증권 거래소의 일부입니다 "기호." 대부분의 코드는 1-4 문자입니다.
그래서 지금 우리는 Pandas.DataFrame 포함 테슬라 재고 가격 정보를 개체 있습니다. 우리가 여기에서 살펴 보자 :
인쇄 (df.head ())
오픈 높은 낮은 닫기 볼륨 치 닫기 날짜 2010-06-29 19.000000 25.00 17.540001 23.889999 18766300 23.889999 2010-06-30 25.790001 30.42 23.299999 23.830000 17187100 23.830000 2010-07-01 25.000000 25.92 20.270000 21.959999 8,218,800 21.959999 2010-07-02 23.000000 23.10 18.709999 19.200001 5139800 19.200001 2010-07-06 20.000000 20.00 15.830000 16.110001 6,866,900 16.110001
.head는 ()은 n은 통과 선택적 매개 변수입니다 n 번째 행을 출력하기 전에, 팬더 DataFrames로 할 수있는 것입니다. 당신의 인수가 전달되는 경우, 기본값은 5입니다. 우리는 가능성이 신속하게 우리가 올바른 궤도에 있는지 확인하기 위해 데이터를 찾아 () .head 사용합니다. 그것은 멋지다!
당신이 모르는 경우 :
열기 - 주식 시장이, 아침에 주가 거래를 열 때 가격을 여는?
높은 - 거래일의 과정에서 가장 높은, 가장 높은 값이 얼마 일?
낮은 - 가장 낮은 값 거래일의 과정에서 가장 낮은 하루가?
닫기 - 종가 때 거래일의 끝, 최종 가격은 얼마입니까?
볼륨 - 그 날, 주식수는 거래?
형용사 닫기 - 적절한 가격의 회복은 조금 더 복잡하지만, 시간이 지남에 따라, 회사는 일부 소위 주식 분할을 결정할 수 있습니다. 예를 들어, 한 번 이상 애플의 주가는 $ 1,000해야 할 일. 대부분의 경우, 사람들은 $ 1,000 주식 몇 주를 살 수 있기 때문에 오히려 투자자에 대한 제한. 기업은 가격이 절반, 그들은 지금 말할 각 공유가 이주하고, 주식 분할을 수행 할 수 있습니다. 애플의 $ 당 10 주가 주가의 경우 애플 주식의 일주를 들고 사람은 두 배로들이는 Apple Inc. (AAPL), $ 500 주당 가치의 이주를해야합니다. 그것은 상대 가격 분할 주어진 주식 분할의 미래를 설명하고, 할 수 있기 때문에 치 닫기 도움이됩니다. 이러한 이유로, 조정 된 가격이 가장 가능성이 처리하는 가격이다.