不要把所有的雞蛋放在同一個籃子里，這是投資界中歷久彌新的至理名言。 為了避免風(fēng)險，投資人往往會將資產(chǎn)分散到不同的金融工具中，比如信托、債券、基金、股票、期貨、期權(quán)甚至房地產(chǎn)市...
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Python量化：評估投資組合的收益率和風(fēng)險
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Python量化教程：量化風(fēng)險今天，我們將介紹非常重要的一部分：風(fēng)險的量化。我們會從原理以及Python實戰(zhàn)兩個角度來學(xué)習(xí)。 我們開始今天的內(nèi)容。 一、方差 1952年，Markowitz發(fā)表了均值-方差...
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一天一圖學(xué)Python可視化(2)：讓條形圖更高級
溫故知新： 在昨天，我們學(xué)習(xí)了使用seaborn.lmplot()來繪制回歸圖，用來表示變量之間的線性關(guān)系。它主要是在散點圖的基礎(chǔ)上，繪制了一條直線，而這條直線（也可以是曲線...
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Python分析上證指數(shù)歷史數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)估值還不夠低……
今天我們的目的并不是完全掌握Python量化分析，僅僅是作為入門引領(lǐng)，開啟一扇新的大門。在之后的日子里，我會不定時地分享更多關(guān)于時間序列分析、量化分析的內(nèi)容，歡迎關(guān)注、收藏、...
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一天一圖學(xué)Python可視化(1)：線性回歸圖
現(xiàn)代人的時間越來越碎片化，因此我們準備拋棄那種長篇大論的教程，希望大家每天花上幾分鐘就可以學(xué)到一個小竅門或者某種圖的繪制方法。只要每天都認真看一遍文章，有時間的時候花幾分鐘練...
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Seaborn中文教程（六）：讓圖形更美觀
讓圖形充滿魅力是非常重要的。當(dāng)我們探索一個數(shù)據(jù)集并且要進行可視化，那么，把圖畫得令人愉悅終究是不錯的。可視化，是與聽眾交流大量信息時的核心方法，在這種情況下，讓圖形變得能瞬間...
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Seaborn中文教程（五）：通過“多圖網(wǎng)格”結(jié)構(gòu)化展示多維數(shù)據(jù)
當(dāng)探索具有中等數(shù)量（不多不少的意思……）維度的數(shù)據(jù)集時，一個很好的方式是基于不同的子數(shù)據(jù)集構(gòu)建不同的實例，并將它們以網(wǎng)格的方式組織在一張圖之中。這種技術(shù)有時被稱為“l(fā)atti...
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Seaborn中文教程（四）：線性關(guān)系的展示
許多數(shù)據(jù)集含有多個定量變量（數(shù)值型變量），而我們分析的目的往往是將他們關(guān)聯(lián)起來。我們曾討論過通過兩個變量的聯(lián)合分布來實現(xiàn)這一點。然而，使用統(tǒng)計模型來為兩組帶有噪聲數(shù)據(jù)的觀測值...