Mind_programmonkey的博客

Python实现舆情时间序列可视化如何批量处理评论信息情感分析，并且在时间轴上可视化呈现？痛点假设你是一家连锁火锅店的区域经理，很注重顾客对餐厅的评价。从前，你苦恼的是顾客不爱写评价。最近因为餐厅火了，分店越来越多，写评论的顾客也多了起来，于是你新的痛苦来了——评论太多了，读不过来。准备准备好餐厅评价文件，restaurant-comments.xlsx因为需要对中文评论作分析，因此使...

数据分析实例之2012美国联邦选举委员会美国联邦选举委员会发布了有关政治竞选赞助方面的数据。其中包括赞助者的姓名、职业、雇主、地址以及出资额等信息。这个数据集中一些特征：contbr_employer:捐款雇主cand_nm:候选人contbr_occupation:捐款人职业contb_receipt_amt:捐款金额1 前期准备1.1 使用pandas.read_csv载入数...

风险测度1 风险价值风险价值（VaR）是最广泛使用的风险测度之一， 也是饱受争议的测度之一。从业人员喜欢其直观性． 但是许多人对其有限的尾部风险捕捉能力进行广泛的讨论和批评——主要是在理论依据上。从字面上讲， VaR 是一个以货币单位（如 美元、欧元、日元）表示的数字， 表示在给定时间周期中不超过某种置信度（概率）的损失（或者一个投资组合、股票头寸等）。考虑一个当日价值为100万美元的股票头...

未定权益的估值蒙特卡洛模拟的最重要应用之一是未定权益（期权，衍生品，混合型工具等）的估值。简单地说，在风险中立的世界中，未定权益的价值是风险中立（鞅）测度下的折现后预期收益。这是所有风险因素（股票、指数等）偏离无风险短期利率的概率测度。根据资产定价基本定理，这种概率测度的存在等价于套利机会的缺失。金融期权表示在规定（行权期）日期（欧式期权）或者规定时期（美式期权）内，以规定价格（所谓行权价 ）...

蒙特卡洛模拟蒙特卡洛模拟是金融学和数值科学中最重要的算法之一。它之所以重要，是因为在期权定价或者风险管理问题上有很强的能力。和其它数值方法相比，蒙特卡洛方法很容易处理高维问题，在这种问题上复杂度和计算需求通常以线性方式增大。蒙特卡洛方法的缺点是：它本身是高计算需求的，即使对于相当简单的问题也往往需要海量的计算。因此，必须高效的实现蒙特卡洛算法。下面使用不同的方法实现蒙特卡洛算法1.Scip...

股票数据分析目录1 使用tushare包获取某股票的历史行情数据2 使用pandas包计算某股票历史数据的5日均线和60日均线3 matplotlib包可视化历史数据的收盘价和历史均线4 分析输出所有金叉日志和死叉日期5 如果从2010年1月1日开始，初试资金为100000元，金叉尽量买入，死叉全部卖出，则到今天为止，我的收益如何？1 使用tushare包获取某股票的历史行情数据T...

Matplotlib中文文档https://www.matplotlib.org.cn/Matplotlib是一个Python 2D会图库，可以生成各种 硬拷贝格式和跨平台交互式环境的出版物质量数据。Matplotlib可用于Python脚本，Python和IPython shell，Jupyter，Web应用程序服务器和四个图形用户界面工具包pyplotmatplotlib.pyplot...

Pandas库之数据处理与规整import numpy as npimport pandas as pdimport pandas_datareader.data as webimport datetime# 爬取数据df = web.DataReader("AAPL","yahoo",datetime.datetime(2019,4,1),datetime.date.today()...

Pandas查看和选择数据Pandas是基于Numpy构建的，让以Numpy为中心的应用变得更加简单。平台获取的数据主要是以Pandas中DataFrame的形式。除此之外，Pandas还包括一维数组Series以及三维的Pannel。下面将进行详细介绍:Series:一维数组，与numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近，其区别是：List中的元素可...

Numpy中文文档https://www.numpy.org.cn/index.htmlNumpy库Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包，是Python在科学计算领域使用最广的一个包。1 ndarray数组基础Python中用列表保存一组值，可将列表当成是数组使用。此外，Python有array模块，但它不支持多维数组，无论是列表还是array模块都没有科学运算函数，不适合做矩阵...

函数调用与定义1.调用函数Python内置了很多有用的函数，可以直接调用要调用一个函数，需要知道函数的名称和参数，比如求绝对值的函数abs,只有一个参数也可以在交互式命令行通过help(abs)查看abs函数的帮助信息help(abs)Help on built-in function abs in module builtins:abs(x, /) Return the...

条件与循环：if、while、for条件if条件语句格式：if 判断条件: 执行语句... else: 执行语句...当if有多个条件时可使用括号来区分判断的先后顺序，括号中的判断优先执行，此外and和or的优先级低于>（大于）、<（小于）等判断符号，即大于和小于在没有括号的情况下会比与或要优先判断由于python并不支持switch语句，所以多个条件判断...

元组(Tuple)是任意对象的有序集合元组与字符串和列表类似，是一个位置有序的对象的集合（也就是其内容维持从左到右的顺序）。与列表相同，可以嵌入到任何类别的对象中。通过偏移存取 通过偏移而不是键来访问，例如可以使用索引，切片属于不可变序列类型 不能在原处修改（因为他们是不可变的），但可以进行组合和复制，运算后会生成一个新的元素创建空元祖tup1 = ()元组中只包含一个元素时，需要在...

字典（dictionary）字典在某些语言中可能被称为联合内存（associative memories）或联合数组（associative arrays）。序列是以连续的整数为索引，与此不同的是，字典以“关键字”为索引，关键字可以使任意不可变类型，通常用字符串或数值。如果元组中只包含字符串和数字，它可以作为关键字，如果它直接或间接地包含了可变对象，就不能当做关键字。不能用列表做关键字，因为列表...

Python内嵌的数据类型主要包括以下两类：有序：List（列表），是有序集合，没有固定大小，可以通过对偏移量以及其他方法修改列表大小。列表的基本形式如:[1,2,3,4]Tuple(元组)，是有序集合，是不可变的。可以进行组合和复制运算后生成一个新的元组。元组的基本形式比如：(1,3,6,10)String(字符串),也是有序集合，字符串的基本形式比如:“hello”,这里不进行具体介绍...

Python中文文档https://docs.python.org/zh-cn/3.7/tutorial/index.html第一个Python程序依照惯例，学习一门新语言，写的第一行程序都叫“Hello Wordl！”,因此这个程序所要做的事情就是显示“Hello World”。我们看看在Python中，它是什么样子的：print('hello world!')hello world...