『壹』 python实现资产配置(1)----Markowitz 投资组合模型
现假设有A, B, C, D, E五只股票的收益率数据((第二日收盘价-第一日收盘价)/第一日收盘价)), 如果投资人的目标是达到20%的年收益率,那么该如何进行资产配置,才能使得投资的风险最低?
更一般的问题,假设现有x 1 ,x 2 ,...,x n , n支风险资产,且收益率已知,如果投资人的预期收益为goalRet,那么该如何进行资产配置,才能使得投资的风险最低?
1952年，芝加哥大学的Markowitz提出现代资产组合理论(Modern Portfolio Theory，简称MPT)，为现代西方证券投资理论奠定了基础。其基本思想是，证券投资的风险在于证券投资收益的不确定性。如果将收益率视为一个数学上的随机变量的话，证券的期望收益是该随机变量的数学期望（均值），而风险可以用该随机变量的方差来表示。
对于投资组合而言，如何分配各种证券上的投资比例，从而使风险最小而收益最大？
答案是将投资比例设定为变量，通过数学规划，对每一固定收益率求最小方差，对每一个固定的方差求最大收益率，这个多元方程的解可以决定一条曲线，这条曲线上的每一个点都对应着最优投资组合，即在给定风险水平下，收益率最大，这条曲线称作“有效前沿” (Efficient Frontier)。
对投资者而言，不存在比有效前沿更优的投资组合，只需要根据自己的风险偏好在有效前沿上寻找最优策略。
简化后的公式为:
其中 p 为投资人的投资目标,即投资人期待的投资组合的期望值. 目标函数说明投资人资产分配的原则是在达成投资目标 p 的前提下,要将资产组合的风险最小化,这个公式就是Markowitz在1952年发表的'Portfolio Selection'一文的精髓,该文奠定了现代投资组合理论的基础,也为Markowitz赢得了1990年的诺贝尔经济学奖. 公式(1)中的决策变量为w i , i = 1,...,N, 整个数学形式是二次规划(Quadratic Programming)问题,在允许卖空的情况下(即w i 可以为负,只有等式约束)时,可以用拉格朗日(Lagrange)方法求解。
有效前缘曲线如下图:
我们考虑如下的二次规划问题
运用拉格朗日方法求解,可以得到
再看公式(1),则将目标函数由 min W T W 调整为 min 1/2(W T W), 两问题等价,写出的求解矩阵为:
工具包: CVXOPT python凸优化包
函数原型: CVXOPT.solvers.qp(P,q,G,h,A,b)
求解时,将对应的P,q,G,h,A,b写出,带入求解函数即可.值得注意的是输入的矩阵必须使用CVXOPT 中的matrix函数转化,输出的结果要使用 print(CVXOPT.solvers.qp(P,q,G,h,A,b)['x']) 函数才能输出。
这里选取五支股票2014-01-01到2015-01-01的收益率数据进行分析.
选取的五支股票分别为: 白云机场, 华夏银行, 浙能电力, 福建高速, 生益科技
先大体了解一下五支股票的收益率情况:
看来，20%的预期收益是达不到了。
接下来,我们来看五支股票的相关系数矩阵：
可以看出，白云机场和福建高速的相关性较高，因为二者同属于交通版块。在资产配置时，不利于降低非系统性风险。
接下来编写一个MeanVariance类，对于传入的收益率数据，可以进行给定预期收益的最佳持仓配比求解以及有效前缘曲线的绘制。
绘制的有效前缘曲线为：
将数据分为训练集和测试集，并将随机模拟的资产配比求得的累计收益与测试集的数据进行对比，得到：
可以看出，在前半段大部分时间用Markowitz模型计算出的收益率要高于随机模拟的组合，然而在后半段却不如随机模拟的数据，可能是训练的数据不够或者没有动态调仓造成的，在后面写策略的时候，我会加入动态调仓的部分。
股票分析部分：
Markowitz 投资组合模型求解
蔡立专：量化投资——以python为工具. 电子工业出版社
『贰』 问一个Python分析股票价格的问题......
你先把价格按日期排序之后变成一个list的话，比如：
price=[70,74, 73, 72, 71,75]
你可以这么办：
operations=[]
isLong=False
for i in range(len(price)-1):
if(not isLong):
if(price[i]<price[i+1]):
print "Go long on day " + str(i)
operations.append(-1);
isLong=True;
else:
operations.append(0);
else:
if(price[i]>price[i+1]):
print "Go short on day " + str(i)
operations.append(1);
isLong=False;
else:
operations.append(0);
if(isLong):
print "Go short on day " + str(len(price)-1)
operations.append(1)
else:
operations.append(0)
ProfitPerShare=0
for i in range(len(price)):
ProfitPerShare+=price[i]*operations[i]
print "Summary profit per share: "+str(ProfitPerShare)
这里面就是说，如果你是空仓，那么如果明天比今天高就买，否则明天买就比今天买更划算；如果你不空仓，那么如果明天比今天价低你就要清仓，否则明天卖就会更划算。然后用一个叫operations的list来记录你每天的操作，-1表示买，0表示没有，1表示卖，所以最后可以计算每股获得的收入price[i]*operations[i]的总和。
『叁』 怎样用python处理股票
用Python处理股票需要获取股票数据，以国内股票数据为例，可以安装Python的第三方库：tushare；一个国内股票数据获取包。可以在网络中搜索“Python tushare”来查询相关资料，或者在tushare的官网上查询说明文档。
『肆』 如何用python炒股
你就是想找个软件或者券商的接口去上传交易指令，你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。还有的法是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，第三种就是走野路子，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。还有一种更野的方法，就是找到这些软件的关于交易指令的底层代码并更改，我网络看到的，不知道是不是真的可行。。散户就这样，没资金就得靠技术，不过我觉得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
『伍』 用Python 进行股票分析 有什么好的入门书籍或者课程吗
Packt出版社有一本Python for Finance，讲得比较杂，包括Python入门，和一些Finance相关的数据分析基础（比如Time Series等）。Python for Finance
更新：O'Reilly出了本同名的书，篇幅更长，可以关注一下。Python for Finance - O'Reilly Media
『陆』 如何用Python炒股
python可以用于爬虫，爬取指定股票的数据，更准确，更便捷，利于数据分析和买卖的把控
『柒』 怎么开始python 在股票中的一些使用技巧
（1）设置环境变量:我的电脑-右键-属性-高级-环境变量 在Path中加入
;c:\python26 （注意前面的分号和路径）
（2）此时，还是只能通过"python *.py"运行python脚本，若希望直接运行*.py，只需再修改另一个环境变量PATHEXT:
;.PY;.PYM
3，测试是否安装成功
cmd进入命令行 输入python –v 若是输出版本信息，则表示安装完毕
4，建一个hello.py
print ("hello world")
5,cmd 进入命令行 找到文件路径 hello.py
会输出"hello world"
6,接受用户输入
x= input("x:")
y= input("y:")
print (x * y)
『捌』 用Python 进行股票分析 有什么好的入门书籍或者课程吗
个人觉得这问题问的不太对，说句不好的话，你是来搞编程的还是做股票的。
当然，如果题主只是用来搜集资料，看数据的话那还是可以操作一波的，至于python要怎么入门，个人下面会推荐一些入门级的书籍，通过这些书籍，相信楼主今后会有一个清晰的了解（我们以一个完全不会编程的的新手来看待）。
《Learn Python The Hard Way》，也就是我们所说的笨办法学python，这绝对是新手入门的第一选择，里面话题简练，是一本以练习为导向的教材。有浅入深，而且易懂。
其它的像什么，《Python源码剖析》，《集体智慧编程》，《Python核心编程（第二版）》等题主都可以适当的选择参读下，相信都会对题主有所帮助。
最后，还是要重复上面的话题，炒股不是工程学科，它有太多的变数，对于现在的智能编程来说，它还没有办法及时的反映那些变数，所以，只能当做一种参考，千万不可过渡依赖。
结语：pyhton相对来说是一种比较高端的学科，需要有很强的逻辑能力。所以入门是非常困难的，如果真的要学习，是需要很大的毅力去坚持下去的，而且不短时间就能入门了，要有所心理准备。
『玖』 自学3年Python的我成了数据分析师，总结成一张思维导图
大家好，我是一名普通毕业生，现就职于某互联网公司。之前很多同学问我“ 为什么自学3年Python，最后却成为了数据分析师 ？”
首先肯定是数据分析师的前景和薪资条件，打动了我
下面是我的学习之路，附带一些必备学习的资料，可以 免费领取 ，相信感兴趣的你看完也可以找到自己的方向。
众所周知：Python是当今最火的编程语言之一，各大招聘网站上都会要求求职者会这门语言，并且它很容易上手，业务面宽泛，像Web网页工程师、网络爬虫工程师、自动化运维、自动化测试、 游戏 开发、数据分析、AI等等。
我们首先明确一个大的方向，知道自己以后要做什么。因为我是统计学专业，所以我会选择从事数据分析行业，那么 用Python做数据分析成了一个最佳选择 。
要想使用Python做数据分析，首先就应该知道“ 数据分析的流程是怎样的？ ”
我这次特地总结了一张 思维导图 给大家，点击放大看更清楚哦。
（点击查看高清大图）
基于此，我这里将我以前学习过程中用过的电子书（技能类、统计类、业务类），还有相关视频免费分享给大家，省去了你们挑选视频的时间，也希望能够对你们的学习有所帮助。
PS：我总结的资料有点多哦，差不多有4G，大家一定要给你的网络云盘空出位置来哦！
如果遇到一些环境配置，还有一些错误异常等bug，资料就显得不太够用，这时就需要找到老师，给我们特别讲解。
或者是想 快速学习 数据分析领域知识，不妨先找一找 直播课 看看， 了解当下最贴合实际的学习思路，确定自己的方向。
Day1 20:00&量化交易入门：
用Python做股票指标分析和买卖时机选择
场景工具：Python工具分解RSI指标流程处理: 业务场景分析建模和可视化学习成果：使用RSI指标模型做买卖点搜索、交易回溯实战案例：分析A股数据模型，制定投资策略
Day2 20:00&职场晋升必备：
制作酷炫报表，4步带你学习数据可视化
场景工具：用Tableau学习如何管理数据流程处理: 利用业务拆解找到数据指标、进行数据可视化学习成果：高效的对数据驱动型业务作出精准决策实战案例：利用可视化工具构建 旅游 客流量趋势地图
Day3 20:00&量化交易进阶：
0基础用Python搭建量化分析平台
场景工具：利用pandas工具分解KDJ指标构成流程处理: 交易数据爬取，业务场景分析建模和可视化分析结果：用KDJ指标模型对比特币行情买卖点搜索&交易回溯实战项目：掌握根据数据指数和分析工具寻找虚拟货币买卖原理
他们 每周都会定期分享 一些 干货 供大家学习参考，对学习很有帮助。
（深度学习DeepLearning.ai实验室认证）
（微软/甲骨文/Cloudera等公司颁发的数据分析证书）
4步学会数据可视化，办公效率提高三倍
（更多精彩内容 等你解锁）
『拾』 python对股票分析有什么作用
你好，Python对于股票分析来说，用处是很大的
Python，用数据软件分析可以做股票的量化程序，因为股票量化是未来的一种趋势，能够解决人为心理波动和冲动下单等不良行为，所以学好python量化的话，那么对股票来说有很大很大帮助