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2025-07-23

Python金融数据分析实战:用Pandas挖掘股票市场规律

Python金融数据分析实战:用Pandas挖掘股票市场规律
一、金融数据分析的Python武器库在华尔街的量化交易部门,Python已成为处理金融数据的标准工具。作为核心库的Pandas,其DataFrame结构完美契合金融数据的时间序列特性。我们常用的工具链还包括: 数据获取:yfinance(雅虎财经API)、akshare(国内财经数据) 技术分析:TA-Lib(技术指标计算)、mplfinance(专业K线图) 风险建模:statsmodels(统计模型)、arch(波动率预测) python import pandas as pd import yfinance as yf import mplfinance as mpf二、实战案例:A股白酒板块分析2.1 数据获取与清洗以贵州茅台(600519.SS)为例,获取2020-2023年日线数据:python data = yf.download("600519.SS", start="2020-01-01", end="2023-12-31")常见数据问题处理技巧: - 处理缺失值:data.ffill().bfill() - 异常值检测:data[(data['Close'] ...
2025年07月23日
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