python做量華

1. python 離散型數據怎麼量化

python 離散型數據量化的方法可以採用變數轉換方法來解決，分類數據和連續數據需要參與模型計算，並且通常會轉換為數值數據。

當然，某些演算法允許這些數據直接參與計算，例如分類演算法中的決策樹和關聯規則。將非數字數據轉換為數字數據的最佳方法是將所有類別或有序變數的范圍從一列多值形式轉換為僅包含真值的多列。可以將True值傳遞給True，False或0、1。這種符號轉換方法有時稱為真值轉換。

具體代碼是：

import pandas as pddata = [.

['yellow', 'S', 10.1, 'class1'].

['red', 'M', 13.5, 'class1'].

['red', 'M', 15.1, 'class2'].

['blue', 'XL', 15.3, 'class2'.

df = pd.DataFrame(.

data,columns=['color', 'size', 'prize', 'class'].

python 離散型數據用連續數據處理的方法是：

1、等寬法：若數據區間為0~20，設置箱子個數為4個，則等寬法會將數據裝入4個箱子：[0,5],(5,10],(10,15],(15,20]，並且可以設置每個箱子的名字，如1、2、3、4。

等寬法缺點是分箱結果會受到最值影響。並且需要人為指定箱子個數，比較依賴於經驗。分箱結果會直接影響後續分類、聚類的結果。

2、等頻法：等頻法是指將一組數據分解成n個部分後，每個部分的記錄數量是一樣多的。等頻法常用pandas庫中的qcut()函數進行處理。

2. python量化投資是什麼

量化投資是指通過數量化方式及計算機程序化發出買賣指令，以獲取穩定收益為目的的交易方式。在海外的發展已有30多年的歷史，其投資業績穩定，市場規模和份額不斷擴大、得到了越來越多投資者認可。從全球市場的參與主體來看，按照管理資產的規模，全球排名前四以及前六位中的五家資管機構，都是依靠計算機技術來開展投資決策，由量化及程序化交易所管理的資金規模在不斷擴大。
python是一種編程語言，python量化投資也就是通過使用Python編寫能夠發出買賣指令的程序來交易。

3. 用python做量化交易要學多久

5個月。

python憑借其突出的語言優勢與特性，已經融入到各行各業的每個領域。一般來說，python培訓需要脫產學習5個月左右，這樣的時長才能夠讓學員既掌握工作所需的技能，還能夠積累一定的項目經驗。當然如果你想要在人工智慧的路上越走越遠，則需要不斷的積累和學習。

python培訓的5個月時間里，有相當大一部分時間是在實戰做項目，第一階段是為期一個月學習python的核心編程，主要是python的語言基礎和高級應用，幫助學員獲得初步軟體工程知識並樹立模塊化編程思想。學完這一階段的內容，學員已經能夠勝任python初級開發工程師的職位。

(3)python做量華擴展閱讀：

Python開發基礎課程內容包括：計算機硬體、操作系統原理、安裝linux操作系統、linux操作系統維護常用命令、Python語言介紹、環境安裝、基本語法、基本數據類型、二進制運算、流程式控制制、字元編碼、文件處理、數據類型、用戶認證、三級菜單程序、購物車程序開發、函數、內置方法、遞歸、迭代器、裝飾器、內置方法、員工信息表開發、模塊的跨目錄導入、常用標准庫學習，b加密 e正則logging日誌模塊等，軟體開發規范學習，計算器程序、ATM程序開發等。

4. 如何用python量化交易

用Python來進行量化交易大多是只能在平台上進行量化分析，具體到實際投資上很少的。

5. 用Python怎麼做量化投資

本文將會講解量化投資過程中的基本流程，量化投資無非這幾個流程，數據輸入------策略書寫------回測輸出
其中策略書寫部分還涉及到編程語言的選擇，如果不想苦惱數據輸入和回測輸出的話，還要選擇回測平台。
一、數據
首先，必須是數據，數據是量化投資的基礎
如何得到數據？

Wind：數據來源的最全的還是Wind，但是要付費，學生可以有免費試用的機會，之後還會和大家分享一下怎樣才Wind里摘取數據，Wind有很多軟體的借口，Excel，Matlab，Python，C++。
預測者網：不經意間發現，一個免費提供股票數據網站 預測者網，下載的是CSV格式
TB交易開拓者：Tradeblazer，感謝@孫存浩提供數據源
TuShare：TuShare -財經數據介麵包，基於Python的財經數據包，利用Python進行摘取
如何存儲數據？
Mysql
如何預處理數據？

空值處理：利用DataFrame的fill.na()函數，將空值（Nan）替換成列的平均數、中位數或者眾數
數據標准化
數據如何分類？
行情數據
財務數據
宏觀數據
二、計算語言&軟體

已經有很多人在網上詢問過該選擇什麼語言？筆者一開始用的是matlab，但最終選擇了python
python：庫很多，只有你找不到的，沒有你想不到，和量化這塊結合比較緊密的有：
Numpy&Scipy：科學計算庫，矩陣計算
Pandas：金融數據分析神器，原AQR資本員工寫的一個庫，處理時間序列的標配

Matplotlib：畫圖庫
scikit-learn：機器學習庫
statsmodels：統計分析模塊
TuShare：免費、開源的python財經數據介麵包

Zipline：回測系統
TaLib：技術指標庫
matlab：主要是矩陣運算、科學運算這一塊很強大，主要有優點是WorkSpace變數可視化

python的Numpy+Scipy兩個庫完全可以替代Matlab的矩陣運算
Matplotlib完克Matlab的畫圖功能
python還有很多其他的功能
pycharm（python的一款IDE）有很棒的調試功能，能代替Matlab的WorkSpace變數可視化
推薦的python學習文檔和書籍
關於python的基礎，建議廖雪峰Python 2.7教程，適合於沒有程序基礎的人來先看，涉及到python的基本數據類型、循環語句、條件語句、函數、類與對象、文件讀寫等很重要的基礎知識。

涉及到數據運算的話，其實基礎教程沒什麼應用，python各類包都幫你寫好了，最好的學習資料還是它的官方文檔，文檔中的不僅有API，還會有寫實例教程
pandas文檔
statsmodels文檔
scipy和numpy文檔
matplotlib文檔

TuShare文檔
第二，推薦《利用Python進行數據分析》，pandas的開發初衷就是用來處理金融數據的
三、回測框架和網站
兩個開源的回測框架
PyAlgoTrade - Algorithmic Trading

Zipline, a Pythonic Algorithmic Trading Library

6. 想用python量化金融，需要掌握python哪些

urllib, urllib2, urlparse, BeautifulSoup, mechanize, cookielib 等等啦這些庫的掌握並不難，網路爬蟲難的是你要自己設計壓力控制演算法，還有你的解析演算法，還有圖的遍歷演算法等。

7. Python學習，量化交易的應該怎麼學

掘金量化社區就有很多寬客互動交流學習，再說掘金有很多針對新手入門的指引，可以讓您從0到1一步步成為一個合格的quant.

8. python 量化交易 可靠嗎

可不可靠得看你編寫的程序靠不靠譜以及策略的優劣，python只是一門極易入門的編程語言，適合做金融相關的自動化，都是一套功夫，耍的人不同效果也不一樣的希望可以幫到你

9. python量化交易半個月可以學會嗎

python量化交易半個月可以學會的。

如果已經有了Python基礎，半個月可以入門的，如果沒有Python基礎，就先學Python，學一兩個月有了基礎後，再結合量化交易的模型，邊學Python語言，邊學以Python實現量化模型，上手也會很快的。

大家可能覺得搞量化的人就是整天和大量數據打交道，用一行行代碼寫出復雜的模型，然後沒完沒了地Run，在回測和優化中掙扎，沉浸在數學和統計海洋里的一群人。

實際上，這只是表面現象。雖然每個搞量化的人必須會寫代碼，也必須具備扎實的數學功底，在開發策略的過程中，的確需要分析大量數據，不斷做回測和優化，但是，這一切的背後是強大的金融思維和對金融市場的深刻理解在支撐的。

換句話說，如果你沒有經濟、金融的完整知識體系和工作經驗，或者沒有正確的、科學的思維方式，無論數學多麼地好，也很可能在做無用功；即便編程多麼在行，也只能淪為碼農一枚（沒有歧視程序員的意思哦）。

反過來說，如果你具備科學的思維和邏輯，並發現了經濟、金融的某些規律，想做Quant就不難了。接下來，你只需花點時間學習編程工具，好好利用數據和代碼為你實現自己的想法。