python3期貨數據分析

1. 金融需要學python爬蟲還是數據分析

答案是都要學

需要使用python爬蟲抓取數據再進行數據分析
一般培訓數據分析都會教授爬蟲的運用的
希望可以幫到你

2. 期貨分析主要要關注那些數據到什麼地方可以找到

技術面分析只關心期貨市場的數據，這些數據是價格 成交量和持倉量。這三方面對數據不僅都是即時公開的而且都是客觀的。如果將這些數據按照時間順序描繪出來，就可以形成圖形或圖表，技術分析就是針對這些圖形或圖表進行分析和研究，以預測期貨市場價格的走勢，其實，在利用這些數據的性質上技術分析和基本面分析正好是相反。基本面分析是關心的是期貨市場以外的數據
技術分析的數據在行情軟體上都可以查到

3. 期貨數據分析軟體

沒有不存在風險的投資，早上吃個早點還可能拉肚子呢，所以一定要看平台是否有資質是否正規。據了解有家天發(香港)期貨是經香港證監會批准成立的，持有合法牌照，能交易大多數期貨產品。他們開發了自己的客戶端軟體，在手機或電腦上安裝後，能進行交易，也能學習和模擬。

4. 如何用Python做金融數據分析

所說所有的變數都是對象。 對象在python里,其實是一個指針,指向一個數據結構,數據結構里有屬性,有方法。

5. python數據分析的包 哪些

IPython


IPython 是一個在多種編程語言之間進行交互計算的命令行 shell，最開始是用 python 開發的，提供增強的內省，富媒體，擴展的 shell
語法，tab 補全，豐富的歷史等功能。IPython 提供了如下特性：

更強的交互 shell(基於 Qt 的終端)

一個基於瀏覽器的記事本，支持代碼，純文本，數學公式，內置圖表和其他富媒體

支持交互數據可視化和圖形界面工具

靈活，可嵌入解釋器載入到任意一個自有工程里

簡單易用，用於並行計算的高性能工具

由數據分析總監，Galvanize 專家 Nir Kaldero 提供。



GraphLab Greate 是一個 Python 庫，由 C++ 引擎支持，可以快速構建大型高性能數據產品。

這有一些關於 GraphLab Greate 的特點：

可以在您的計算機上以交互的速度分析以 T 為計量單位的數據量。

在單一平台上可以分析表格數據、曲線、文字、圖像。

最新的機器學習演算法包括深度學習，進化樹和 factorization machines 理論。

可以用 Hadoop Yarn 或者 EC2 聚類在你的筆記本或者分布系統上運行同樣的代碼。

藉助於靈活的 API 函數專注於任務或者機器學習。

在雲上用預測服務便捷地配置數據產品。

為探索和產品監測創建可視化的數據。

由 Galvanize 數據科學家 Benjamin Skrainka 提供。

Pandas

pandas 是一個開源的軟體，它具有 BSD 的開源許可，為 Python
編程語言提供高性能，易用數據結構和數據分析工具。在數據改動和數據預處理方面，Python 早已名聲顯赫，但是在數據分析與建模方面，Python
是個短板。Pands 軟體就填補了這個空白，能讓你用 Python 方便地進行你所有數據的處理，而不用轉而選擇更主流的專業語言，例如 R 語言。

整合了勁爆的 IPyton 工具包和其他的庫，它在 Python 中進行數據分析的開發環境在處理性能，速度，和兼容方面都性能卓越。Pands
不會執行重要的建模函數超出線性回歸和面板回歸;對於這些，參考 statsmodel 統計建模工具和 scikit-learn 庫。為了把 Python
打造成頂級的統計建模分析環境，我們需要進一步努力，但是我們已經奮斗在這條路上了。

由 Galvanize 專家，數據科學家 Nir Kaldero 提供。

PuLP

線性編程是一種優化，其中一個對象函數被最大程度地限制了。PuLP 是一個用 Python
編寫的線性編程模型。它能產生線性文件，能調用高度優化的求解器，GLPK，COIN CLP/CBC，CPLEX，和GUROBI，來求解這些線性問題。

由 Galvanize 數據科學家 Isaac Laughlin 提供

Matplotlib



matplotlib 是基於 Python 的
2D(數據)繪圖庫，它產生(輸出)出版級質量的圖表，用於各種列印紙質的原件格式和跨平台的互動式環境。matplotlib 既可以用在 python 腳本，
python 和 ipython 的 shell 界面 (ala MATLAB? 或 Mathematica?)，web 應用伺服器，和6類 GUI
工具箱。

matplotlib 嘗試使容易事情變得更容易，使困難事情變為可能。你只需要少量幾行代碼，就可以生成圖表，直方圖，能量光譜(power
spectra)，柱狀圖，errorcharts，散點圖(scatterplots)等，。

為簡化數據繪圖，pyplot 提供一個類 MATLAB 的介面界面，尤其是它與 IPython
共同使用時。對於高級用戶，你可以完全定製包括線型，字體屬性，坐標屬性等，藉助面向對象介面界面，或項 MATLAB 用戶提供類似(MATLAB)的界面。

Galvanize 公司的首席科學官 Mike Tamir 供稿。

Scikit-Learn



Scikit-Learn 是一個簡單有效地數據挖掘和數據分析工具(庫)。關於最值得一提的是，它人人可用，重復用於多種語境。它基於
NumPy，SciPy 和 mathplotlib 等構建。Scikit 採用開源的 BSD 授權協議，同時也可用於商業。Scikit-Learn
具備如下特性：

分類(Classification) – 識別鑒定一個對象屬於哪一類別

回歸(Regression) – 預測對象關聯的連續值屬性

聚類(Clustering) – 類似對象自動分組集合

降維(Dimensionality Rection) – 減少需要考慮的隨機變數數量

模型選擇(Model Selection) –比較、驗證和選擇參數和模型

預處理(Preprocessing) – 特徵提取和規范化

Galvanize 公司數據科學講師，Isaac Laughlin提供

Spark



Spark 由一個驅動程序構成，它運行用戶的 main 函數並在聚類上執行多個並行操作。Spark
最吸引人的地方在於它提供的彈性分布數據集(RDD)，那是一個按照聚類的節點進行分區的元素的集合，它可以在並行計算中使用。RDDs 可以從一個 Hadoop
文件系統中的文件(或者其他的 Hadoop 支持的文件系統的文件)來創建，或者是驅動程序中其他的已經存在的標量數據集合，把它進行變換。用戶也許想要 Spark
在內存中永久保存 RDD，來通過並行操作有效地對 RDD 進行復用。最終，RDDs 無法從節點中自動復原。

Spark 中第二個吸引人的地方在並行操作中變數的共享。默認情況下，當 Spark
在並行情況下運行一個函數作為一組不同節點上的任務時，它把每一個函數中用到的變數拷貝一份送到每一任務。有時，一個變數需要被許多任務和驅動程序共享。Spark
支持兩種方式的共享變數：廣播變數，它可以用來在所有的節點上緩存數據。另一種方式是累加器，這是一種只能用作執行加法的變數，例如在計數器中和加法運算中。

6. python可以讀取到國內期貨歷史tick數據嗎

歷史tick數據是需要花錢買的。和用什麼軟體沒關系。

7. python金融大數據分析 百度雲盤pdf

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8. 期貨數據分析工具

最簡單的是用EXCEl來做數據的統計分析，可以從Wind或其他軟體調取數據，這個是最簡單的。

期貨目前有一些程序化軟體，如Multicharts、TB等程序化軟體，裡面內嵌策略分析模塊，可以做回測，這樣把自己的思想寫進去，然後設置後參數，就可以回測，可以檢驗自己模型的優劣。這個是目前比較主流的方法，通常會適合中等水平的客戶用。

專門的工具，如C++、MATLAB 、R軟體等，針對計算機專業、物理等其他專業的，可以實現數據介面技術，根據自己的思想完全編寫軟體，這樣分析數據，更得心應手！

9. 商品數據分析三個常用指標

(一)、銷售數據之維度
1、商品
商品是零售分析的最細維度之一，大部分的指標都依附商品來做明細的記錄，同時很多維度也是通過商品進行交叉分析。
2、客戶
客戶是銷售對象，包括會員。客戶所在地和區域有關聯。
3、區域
區域是地理位置。從全球視角看：洲---國家---區；從國家視角看：區——省/市——縣/ 區—鎮/鄉/村，一般按正式行政單位劃分。
4、時間
時間是進行數據分析非常重要的維度，分析的角度有公歷角度和農歷角度。其中， 公歷角度：年——季度——月——日——時段（每2小時為一個段）；星期、公歷節假日。農歷角度：年——節氣——日——時刻；農歷節假日。
(二)、銷售數據之指標
1、銷售數量
客戶消費的商品的數量。
2、含稅銷售額
客戶購買商品所支付的金額。
3、毛利
毛利=實際銷售額－成本。
4、凈利
凈利=去稅銷售額－去稅成本。
5、毛利率
銷售毛利率是毛利占銷售收入的百分比，也簡稱為毛利率，其中毛利是銷售收入與銷售成本的差。
毛利率=（毛利/實際銷售額）×100%。
6、周轉率
周轉率和統計的時間段有關。周轉率=（銷售吊牌額/庫存金額）×100%。
7、促銷次數
促銷次數有宏觀概念上的，也有微觀概念上的。宏觀上，是指一個銷售單位中一段 時間內發動促銷的次數，或某個供應商的商品在一段時間內參與促銷的次數；微觀層面上，是表示一個單品在一段時間內參與促銷的次數。
8、交易次數
客戶在POS 點上支付一筆交易記錄作為一次交易。
9、客單價
客戶在一次交易中支付的金額總和稱為客單價。
客單價=銷售額/交易次數。
10、周轉天數
周轉天數=庫存金額/銷售吊牌額。周轉天數越長，表示經營效率越低或存貨管理越差；周轉天數越短，表示經營效率越高或存貨管理。
11、退貨率
退貨率=退貨金額/進貨金額（一段時間）；用於描述經營效率或存貨管理情況的指標，與時間有關。
12、售罄率
售罄率=銷售數量/進貨數量。
13、庫銷比
庫銷比=期末庫存金額/（本期銷售牌價額/銷售天數*30）
（只有在單款SKU 計算中可用數量替代金額。）
14、連帶率
連帶率=銷售件數/交易次數。
15、平均單價
平均單價=銷售金額/銷售件數。
16、平均折扣
平均折扣=銷售金額/銷售吊牌額
17、SKU（深度與寬度）
英文全稱為 stock keeping unit, 簡稱SKU，定義為保存庫存控制的最小可用單位，例如紡織品中一個SKU 通常表示一個規格，顏色，款式），即貨號，例：AMF80570-1。
18、期貨
所謂期貨，一般指期貨合約，就是指由期貨交易所統一制定的、規定在將來 某一特定的時間和地點交割一定數量標的物的標准化合約 。服裝行業上具體指訂貨會上所訂購且分期交付的貨品。
19、坪效
就是指終端賣場1平米的效率，一般是作為評估賣場實力的一個重要標准。
坪效=銷售金額/門店營業面積（不包含倉庫面積）。
20、促銷商品
指促銷活動期間指定的商品，其價格低於市場同類的商品。包括DM 商品，開店促銷，普通促銷貨（特價），不包含正常降價。
(三)、銷售數據之分析方法
1、直接數據的分析。
2、間接數據的組合分析。

10. 關於期貨數據分析

期貨合約反映了對未來的預期，到期日不同，對合約價格影響很大。農業期貨在同一時間會有多個合約，考慮到主力合約，到期日等各種因素，分析單個合約顯然不科學。
目前常用的做法一個是根據現貨價格指數來判斷。
如果一定要根據期貨價格判斷的話，可以將交易中的幾個合約按照持倉量加權平均的辦法計算出一個總的期貨指數，
比如，假設現在白糖一共有2個合約，白糖1價格是55元，持倉量是10000，白糖2價格是50元，持倉量是5000，那白糖指數價格就是（55*10000+50*5000）/(10000+5000)=53.33
大智慧等軟體都支持數據導出到Excel，設個公式簡單計算一下就行了。
這樣，不管是否有合約到期，都不會對指數產生影響，能夠比較客觀得反映期貨的實際價格。
如果找不到歷史數據，嘿嘿，你懂的……