1.pandas的一个技巧 apply() 和applymap()是DataFrame数据类型的函数，map()是Series数据类型的函数。...apply()的操作对象DataFrame的一列或者一行数据， applymap()是element-wise的，作用于每个DataFrame的每个数据。...map()也是element-wise的，对Series中的每个数据调用一次函数。...','SAP.DE','SDF.DE', 'SIE.DE','TKA.DE','VOW3.DE','^GDAXI']#DAX30指数各个股票的代码以及德国30指数代码，共31个数据列...')['Close'] data = data.dropna()#丢弃缺失数据 dax = pd.DataFrame(data.pop('^GDAXI'))#将指数数据单独拿出来，采用pop在获取的时候已经从原来的地方删除了这一列数据了
http://blog.csdn.net/qtlyx/article/details/53647159 1.pandas的一个技巧 apply() 和applymap()是DataFrame数据类型的函数...，map()是Series数据类型的函数。...apply()的操作对象DataFrame的一列或者一行数据， applymap()是element-wise的，作用于每个DataFrame的每个数据。...map()也是element-wise的，对Series中的每个数据调用一次函数。
pd.DataFrame(raw_data_1) data2 = pd.DataFrame(raw_data_2) data3 = pd.DataFrame(raw_data_3) 将Data1和data2两个数据框按照行的维度来进行合并...all_data = pd.concat([data1,data2]) print(all_data) 将data1和data2两个数据框按照列的维度进行合并 all_data_col = pd.concat
1.pandas的线性回归 回归分析是金融中一个绕不过的话题，其实最好的工具应该是R语言，但是pandas其实也是能够胜任绝大部分工作的。 ...当然，如果我们用的是真实世界的数据，恐怕就不会那么好了吧。
Python的功能不可以说不大，在金融数据分析里面有着很方便的应用。...1.数据获取 pandas包中有自带的数据获取接口，详细的大家可以去其官网上找，是io.data下的DataReader方法。...dataframe的数据结构 print DAX.info() #绘制收盘价的曲线 DAX['Close'].plot(figsize=(8,5)) 我们获得的数据是dataframe的结构，毕竟是...这个是我们获取的数据的信息。 ? 绘制出来的收盘价曲线是这样的。...和FRM中提到的一样，在市场低迷，或者说，金融危机的时候，市场的波动率急剧增加。于是，就有了恐慌指数这个东西，也就是Vix，其实就是市场的波动率指数。
人工智能的触手遍及各种行业，其中最让人眼红的莫过于金融行业。伸手就能割韭菜，何乐不为！但是，要怎么样才能真正割好韭菜，各路大神也是挠破头了吧。。。现在入门还算迟吗？ 不！，你还不赶紧入门？...这个小文的开头像极了某个python培训课程的内容。我要跟大家说的是，小心为上！不然你就是下一根韭菜。。。。。因为不论是金融AI还是培训教材，你都可能被割韭菜。...要学金融AI，缺什么？数据呗！各种数据在各种行情软件上栩栩如生，要怎么获得？才能更好的为后续工作做准备？...好啦~本文总结几个数据来源（python库），供各位参考 1、大名鼎鼎的Tushare Tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。...主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工到 数据存储的过程。。。 地址：http://tushare.org/ 已知不足：这个库逐渐走向商业化，未来采用积分方式换取数据，逐步不透明。
这个数据明显错误，创建函数处理该问题 def fix_century(x): year = x.year - 100 if x.year > 1989 else x.year return...Yr_Mo_Dy') print(data.head(5)) 对应每一个location 一共有多少个缺失值 print(data.isnull().sum()) 对应每一个location ,一共由多少完整的数据值...shape[0]获取行数，shape[1]获取列数 print(data.shape[1]-data.isnull().sum()) 对于全体数据，计算风速的平均值 print(data.mean...().mean()) 创建一个名为loc_stats的数据框去计算并存储每一个location的最小值、最大值、平均值、标准差。...date.day) january_winds = data.query('month == 1') print(january_winds.loc[:,'RPT':'MAL'].mean())` 对于数据记录安年频率取样
相对于传统金融来讲，互联金融面对的客户风险较高，其风控面临的挑战更大，对数据风控对要求就会更高。 三、互联网金融行业的风控挑战 中国的互联网金融企业愿意从美国挖一些风控人才来提高自身风控水平。...互联网金融公司只能依靠自己的业务不断积累，利用自己平台积累的数据和种子来解决这个问题，一旦管理不好，会对新兴的互联网金融公司造成较大影响。...大数据风控的一个最大的优势就是丰富了信用风险评估的数据纬度，这些用户行为信息，很大程度是大数据采集和分析的结果，用户一般是不会提供给金融行业的。...大数据风控的劣势： 还是要强调一下，信用风险评估最好的数据还是金融数据，就是人行征信系统里的数据，大数据风控只是一个补充，不能够完全替代传统的信贷风险管理。...借助于移动大数据和用户行为信息，金融企业可以识别恶意欺诈用户。
密码: jbz8 本教程介绍使用Python进行数据分析和金融应用开发的基础知识。...课程大纲 第一讲、Python与金融应用概述 本讲主要介绍Python的基本特性，安装本课程所需要的Python环境，概述Python在金融数据分析中应用领域。...1、二维绘图（一维数据集、二维数据集，其他绘图模式，金融绘图） 2、3D绘图 第四讲、金融时间序列分析 在金融分析中常见的一种数据类型是金融时间序列数据，本章主要介绍Python的Pandas库对金融时间序列类型数据结构的实现...4、高频金融数据 第五讲、输入输出操作 本讲介绍Python提供的基本输入输出操作，以及如何在金融数据分析与投资中有效的进行使用。...1、面向对象 2、图形用户界面 第十三讲、金融中的大数据技术概述 本讲介绍大数据技术在金融中的应用以及使用Python的基本实现。
我以一个金融科技数据科学工作者的角度观看，是指利用各种科技服务金融业务和数据以创造商业价值的系统化过程。...2 金融业务，我了解到信贷业务、理财业务、保险业务、支付业务等。 3 金融数据，我接触到征信数据、客户基本信息数据、客户设备数据、客户消费数据、客户行为数据、客户信贷流转数据等。...03 金融科技的数据科学工作介绍 我是在金融科技从事数据科学工作，主要内容包括： 1 业务和数据的理解 2 数据清洗和准备工作 3 数据的探索性分析和报告 4 风控模型设计和应用 5 营销模型设计和应用...6 模型的部署、管理、优化和迭代 7 高效建模环境的搭建和维护 8 全流程数据科学工作的模块化编程 9 数据、规则、模型、策略设计、分析和调优 等等 04 金融科技数据科学人才的三点思考 如何成为一名金融科技数据科学人才...首先，金融科技数据科学人才属于一种复合型人才。这样的人才既需要熟悉金融业务问题，又需要掌握数据科学的知识和技能。 其次，优秀的沟通和表达能力、团队协作能力、项目管理能力，这些软实力，也非常重要。
import pandas as pd import numpy as np 获取数据集 url = 'https://raw.githubusercontent.com/justmarkham.../DAT8/master/data/chipotle.tsv' 导入数据集至chipo chipo = pd.read_csv(url,sep = '\t') 设置打印宽度 pd.set_option...('display.width',1000) 查看前10行数据 print(chipo.head(10)) 了解数据集中有多少个观察值 print(chipo.info()) 了解数据集中有多少列...print(chipo.shape[1]) 打印出全部列的名称 print(chipo.columns) 输出数据集的索引 print(chipo.index) 被下单数最多的商品（...float(x[1:-1]) chipo.item_price = chipo.item_price.apply(dollarizer) print(chipo.item_price) 在该数据集对应的时期内
,') 只显示Goals这一列 print(euro12["Goals"]) print(euro12.Goals) 有多少至球队参与了2012欧洲杯 print(euro12.shape[0]) 该数据集一共有多少列...print(euro12.info()) 将数据集中的列Team,Yellow Cards和Red Cards单独存为一个名叫discipline的数据框 discipline = euro12[["...Team","Yellow Cards","Red Cards"]] print(discipline) 对数据框discipline按照先Red Cards再Yellow Cards排序 print...discipline['Yellow Cards'].mean()) 对平均值取整 print(round(discipline['Yellow Cards'].mean())) 找到进球数Goals超过6的球队数据...print(euro12[euro12.Goals>6]) 选取以字母G开头的球队数据 print(euro12[euro12.Team.str.startswith("G")]) 选取前7列 print
当然这是我们仿真出来的路径，那么如果我们真的获取了这样的价格数据，我们要知道他是不是服从正态分布我们该怎么办呢？比较在金融理论里面，正态分布有着很大的优越性。...2.正态性检验 我们知道，其实价格服从的是lognormal分布，而每天的收益率是服从正态分布呢，所以，首先我们根据上面的仿真数据来获得每天的收益率数据。
金融科技领域的数据，从数据结构角度观察，分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；从数据所有权角度观察，分为自有数据和第三方数据；从数据作用角度观察，分为营销类数据、风控类数据、财务类数据等。...不同角度观察，可以梳理不同数据划分类型。 我结合自己的项目经验，从风控类和营销类两个方面来介绍所用到的数据集。 01风控类数据 凡是对于风控有作用的数据，都可以纳入风控类数据。...3）用户的终端数据 终端是入口，通过授权获取相关信息，比方说APP列表信息、短信信息、通讯录信息、设备信息、GPS信息等 4）用户授权运营商数据 运营商数据包括用户信息数据、通话数据、短信数据、流量数据...5）用户授权社保数据 用户社保数据包括用户信息数据、用户缴纳社保明细数据等。 6）用户授权电商数据 用户电商数据包括用户信息数据、用户地址数据、用户电商消费详单数据等。...8）贷中贷款和还款数据 用户贷款信息，用户额度数据，用户还款计划表，用户还款明细等。 9）贷后的催收数据 用户逾期数据，用户催收策略数据，用户失联数据等。
小编说：数据可以说是量化投资的根本，一切投资策略都是建立在数据基础上的。本文以优矿网为例，带领大家用Python实现金融数据的获取与整理。 本文选自《Python与量化投资：从基础到实战》一书。...目前各种在线策略编程平台都支持Python语言，例如优矿、米筐、聚宽等，这也是我们选择Python进行量化投资的原因。...金融数据获取 我们可以通过多种途径获取金融数据，业内的许多公司会购买Wind、恒生聚源等数据提供商的数据库，若尚未入行，则也可以通过非常多的第三方策略平台获取免费数据，例如优矿、聚宽、米筐等。...可以看到，这些数据基本涵盖了大部分金融数据，而且绝大部分是免费的。我们以一些最常用的金融数据来展示如何对它们进行调用。...除了这些常用的金融数据，研究数据模块还包括财报数据、事件数据、期货数据等，我们可以通过搜索或者分类选项找到它们，在详情中对相应的参数有详细的解释。
作者：housecheng 腾讯WXG工程师 |导语 解决金融风控数据监控“开发门槛高”“重复工作多”的痛点，实现PSI计算性能十倍速提升。...背景 在金融业务上，质量和稳定是生命线，我们需要对所有已经上线的风控要素，如策略、模型、标签、特征等构建监控。...这种模式主要的问题在于： 开发门槛高，要素负责同学需要掌握spark离线计算、mysql等数据库的增删数据，还需要手动配置例行化任务，在告警系统上登记注册等，耗时费力； 重复工作多，要素指标相似、重合度很高...，我们使用where子句完成采样：where rand(123) < 一亿/表行数； 避免序列化，即通过DataFrame API where 或 select子句筛选不使用的行或列，避免它们序列化到Python...小结 针对金融风控要素监控的“开发门槛高”“重复工作多”等问题，本文提出了“统一监控计算与检查工具”这一解决方案，本文详细论述了该方案TaskMaker、 Calculator、 Checker等各个模块的设计实现
在金融牌照合规的基础上，链接银行、保险等金融机构核心业务系统，将合规的金融账户、金融产品、交易支付系统、风控、清结算系统等复杂功能集成为一套成熟、合规、可一键接入的金融SDK 官网 | www.datayuan.cn...微信公众号ID | datayuancn 本产品为数据猿推出的“金融科技价值—数据驱动金融商业裂变”大型主题策划活动第一部分的文章/案例/产品征集部分；感谢 金融魔方 的产品投递 1、产品名称 金融魔方...对所有敏感数据进行数据加密或摘要处理，符合中国人民银行标准合规的金融行业定制加密要求。...第二，人性化的服务设计，账户完全线上化操作，多层敏感数据传输全程SSL加密，数据签名机制，保证数据请求的合法有效，提供完整的技术解决方案和快速的模块化对接。...在企业金融变现所需金融产品选型、融资贷款需求等方面，构建以企业经营数据为基础的风控模型和数据模型，一方面提升理财、保险的场景定制化能力，另一方面降低自身融资服务的门槛，让金融服务的门槛更低，更贴近企业经营实质
最近，在研究国外的金融科技公司，他们如何构建他们的平台战略？机缘巧合之间，刚好看到一篇关于Bank Python 相关的文章《An oral history of Bank Python》。...Python 即服务」的平台模式，即让金融从业人员能实现自助式的数据分析与处理。...基于他们的一些经验，以及系统现代化的趋势，便提炼了「金融 Python 即服务」模式 —— 让业务人员能自助对金融数据分析，以及快速扩展的分析能力，即实现数据自助服务。...在这个机制下，便是业务人员编写 Python 代码来完成数据自助服务，查询、交互、分析、可视化等。...而为了支撑业务人员使用 Python，又对公司的人才策略提出了挑战，金融公司所需要的是金融工程人才，才能将创新发挥到极致。
了解一点金融工程的对这个公式都不会太陌生，是用现在股价预测T时间股价的公式，其背后是股价符合几何布朗运动，也就是大名鼎鼎的BSM期权定价模型的基础。
只要它把数据按照一定规则、以一种人类能理解的方式进行组织，我们是否也可以从三万份「数据」里获得等量的「信息」与「知识」?...这就是文因互联希望完成的工作：对纷繁复杂的数据进行处理，归纳总结出金融知识和逻辑，辅助解决各种金融场景下的问题。 ? 承担这样的转换工作的，是文因研发数百个能力模块。...郑锦光表示，「有的方法可能适用于通用数据集，而另外一些方法可能更贴合领域专业数据集。...在金融问答场景下，除了事实类问题（比如某公司股价/资本积累率/实际控制人）之外，最常见的还有三类问题：第一类是关于行业里有哪些公司（某公司的相似企业有哪些），第二类是行业规模，第三类是行业的产业上下游。...，这相当于将分析师的工作前置，融入搜索之中；有大量公告发布需求的金融业核心机构，使用「公告摘要」功能，能够快速地得到一份由机器提取关键信息点并按照规定制式组织语言而成的摘要，这是帮助机构员工节省时间与迅速提高效率的手段
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