python 计算股票beta

怎么用python计算股票

因此在平时的使用中应当学会寻找更好的方法，提高运算速度：import numpy as npimport matplotlib;close；)#文件位置t=a[\'close\']def f(t):s=[]for i in range(1;close\'，里面有很多方法可以快速解决计算的需要，如上面提到的pandas中的pct_change();,\'.shift(1)-1print rets总结：python是一种非常好的编程语言，一般而言，len(t)).csv\':continueelse:s.append((t[i]-t[i-1])/，在学习中遇到很多问题，要善于运用各种方法。

今天.interpolate import splinefrom pylab import *import pandas as pdfrom pandas import Seriesa=pd.read_csv(\'d：///，我们可以运用构建相关函数来实现自己的思想，但是，众所周知，python中里面的有很多科学计算包；1.csv\'，在学习中，碰到了如何通过收盘价计算股票的涨跌幅：if i==1;]rets=close/)rets = a[\'close\'].pct_change() * 100print rets第三种：close=a[\'作为一个python新手；，sep=\'.pyplot as pltfrom scipy

有大神能给写下用python怎么算欧式股票期权的隐含波动率么？

def g(x, z):x = x + [z]return x[z]是将z变为了只有一个元素的列表这里的x是否在计算之后是否改变了呢？一个很好的方法可以看它是否被改变了，将函数改为def g(x, z):print(id(x))x = x + [z]print(id(x))return x可以看到两个值不同啦，也就是说原来的x值指向的位置在函数内被改变了，然而外部的x指向的位置没有改变，所以变量x从外部来看是没有变化的，即g(y,4)返回值是[1,2,3,4],y依然是[1,2,3]所以9选C因为y是list类型， 所以y = list(y)即g(list(y), 4） 与 g(y,4)是一样的，所以10依然选C...

为什么Python适合科学计算

python做科学计算的特点：1. 科学库很全。

科学库：numpy,scipy。

作图：matplotlib。

并行：mpi4py。

调试：pdb。

2. 效率高。

如果你能学好numpy(array特性，f2py)，那么你代码执行效率不会比fortran,C差太多。

但如果你用不好array，那样写出来的程序效率就只能呵呵了。

所以入门后，请一定花足够多的时间去了解numpy的array类。

3. 易于调试。

pdb是我见过最好的调试工具，没有之一。

直接在程序断点处给你一个截面，这只有文本解释语言才能办到。

毫不夸张的说，你用python开发程序只要fortran的1/10时间。

4. 其他。

它丰富而且统一，不像C++的库那么杂（好比linux的各种发行版），python学好numpy就可以做科学计算了。

python的第三方库很全，但是不杂。

python基于类的语言特性让它比起fortran等更加容易规模化开发。

python和老牌科学计算语言fortran相比，有着众多的优势，如果能用f2py接合两者，那是极好的。

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怎样用 Python 写一个股票自动交易的程序

展开全部方法一前期的数据抓取和分析可能python都写好了，所以差这交易指令接口最后一步。

对于股票的散户，正规的法子是华宝，国信，兴业这样愿意给接口的券商，但貌似开户费很高才给这权利，而且只有lts,ctp这样的c++接口，没python版就需要你自己封装。

方法二是wind这样的软件也有直接的接口，支持部分券商，但也贵，几万一年是要的。

方法三鼠标键盘模拟法，很复杂的，就是模拟键盘鼠标去操作一些软件，比如券商版交易软件和大智慧之类的。

方法四就是找到这些软件的关于交易指令的底层代码并更改，不过T+1的规则下，预测准确率的重要性高于交易的及时性，花功夫做数据分析就好，交易就人工完成吧...

怎样用python处理股票

类似，可以修改一下股票涨跌幅数据是量化投资学习的基本数据资料之一，下面以python代码编程为工具，获得所需要的历史数据。

主要步骤有：(1) #按照市值从小到大的顺序活得N支股票的代码；(2) #分别对这一百只股票进行100支股票操作；(3) #获取从2016.05.01到2016.11.17的涨跌幅数据；(4) #选取记录大于40个的数据，去除次新股；(5) #将文件名名为“股票代码.csv”。

具体代码如下：# -*- coding: utf-8 -*-＂＂＂Created on Thu Nov 17 23:04:33 2016获取股票的历史涨跌幅，并分别存为csv格式@author: yehxqq151376026＂＂＂import numpy as npimport pandas as pd#按照市值从小到大的顺序活得100支股票的代码df = get_fundamentals(query(fundamentals.eod_derivative_indicator.market_cap).order_by(fundamentals.eod_derivative_indicator.market_cap.asc()).limit(100),\'2016-11-17\', \'1y\')#分别对这一百只股票进行100支股票操作#获取从2016.05.01到2016.11.17的涨跌幅数据#选取记录大于40个的数据，去除次新股#将文件名名为“股票代码.csv”for stock in range(100):priceChangeRate = get_price_change_rate(df[\'market_cap\'].columns[stock], \'20160501\', \'20161117\')if priceChangeRate is None:openDays = 0else:openDays = len(priceChangeRate)if openDays > 40:tempPrice = priceChangeRate[39:(openDays - 1)]for rate in range(len(tempPrice)):tempPrice[rate] = ＂%.3f＂ %tempPrice[rate]fileName = \'\'fileName = fileName.join(df[\'market_cap\'].columns[i].split(\'.\')) + \'.csv\'fileNametempPrice.to_csv(fileName)