《金融計(jì)算：基于Python》 課件 第1、2章-金融數(shù)據(jù)及Python環(huán)境、Python科學(xué)計(jì)算

金融計(jì)算：基于Python

第1章 金融數(shù)據(jù)及Python環(huán)境【教學(xué)目的與要求】通過本章學(xué)習(xí)，結(jié)合習(xí)近平新時代中國特色社會主義經(jīng)濟(jì)思想，講授金融數(shù)據(jù)來源、類型，及金融計(jì)算Python語言及環(huán)境?！局攸c(diǎn)和難點(diǎn)】JupyterNotebook數(shù)據(jù)分析平臺【思政育人目標(biāo)】將習(xí)近平新時代中國特色社會主義經(jīng)濟(jì)思想融入到JupyterNotebook數(shù)據(jù)分析平臺的學(xué)習(xí)中。【課程學(xué)習(xí)目標(biāo)】了解金融數(shù)據(jù)來源、類型，熟悉掌握J(rèn)upyterNotebook、Python語言及環(huán)境。金融計(jì)算：基于Python2主要內(nèi)容1.1.金融數(shù)據(jù)來源及類型1.2.Python環(huán)境1.3.JupyterNotebook數(shù)據(jù)分析平臺1.4.金融計(jì)算編程基礎(chǔ)金融計(jì)算：基于Python31.1.金融數(shù)據(jù)來源及類型1.1.1.金融數(shù)據(jù)來源金融數(shù)據(jù)的來源主要有付費(fèi)數(shù)據(jù)源和開源數(shù)據(jù)源。付費(fèi)數(shù)據(jù)源包括彭博終端、路透終端、萬得資訊等，這些付費(fèi)數(shù)據(jù)終端幾乎能夠滿足所有需求，但費(fèi)用過于昂貴，只適合機(jī)構(gòu)使用。開源數(shù)據(jù)源是學(xué)生廣泛使用的數(shù)據(jù)來源。金融計(jì)算：基于Python4.宏觀經(jīng)濟(jì)開源數(shù)據(jù)源宏觀經(jīng)濟(jì)開源數(shù)據(jù)源包含國民收入支出，通貨膨脹，就業(yè)，銀行業(yè)和利率等數(shù)據(jù)，一般地可從國家統(tǒng)計(jì)局和央行獲取。國際貨幣基金組織中國國家統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫美國聯(lián)邦儲備系統(tǒng)美國財政部數(shù)據(jù)……金融計(jì)算：基于Python5. 價格開源數(shù)據(jù)源雅虎財經(jīng)1forge數(shù)據(jù)平臺Ivolatility上海證券交易所深圳證券交易所金融計(jì)算：基于Python61.1.2. 金融數(shù)據(jù)類型金融數(shù)據(jù)可以分成原始文件數(shù)據(jù)、市場價格數(shù)據(jù)、其他數(shù)據(jù)與二次數(shù)據(jù)等四種類型。.原始文件數(shù)據(jù)原始文件數(shù)據(jù)可以在監(jiān)管文件和商業(yè)分析報告當(dāng)中獲得，主要是季度報告的數(shù)據(jù)。.市場價格數(shù)據(jù)市場價格數(shù)據(jù)描述了在交易所（例如上海證券交易所）或交易平臺（例如提供金融機(jī)構(gòu)使用的債券電子競價交易平臺MarketAxess）中發(fā)生的所有交易活動。金融計(jì)算：基于Python7.其他數(shù)據(jù)其他數(shù)據(jù)包括個體數(shù)據(jù)（社交媒體、新聞、網(wǎng)絡(luò)搜索等）、業(yè)務(wù)流程數(shù)據(jù)（交易、公司數(shù)據(jù)、政府機(jī)構(gòu)等）。.二次數(shù)據(jù)二次數(shù)據(jù)是根據(jù)原始文件數(shù)據(jù)、市場價格數(shù)據(jù)、其他數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析而得到的衍生數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析的價值并不來自信息概念有多新穎，也不是信息源有多么地獨(dú)特，而在于其獲得和處理的方式。金融計(jì)算：基于Python81.2.Python環(huán)境1.2.1.Python簡介Python的官方網(wǎng)站為/，在該網(wǎng)站可以下載Python軟件和許多程序包，以及有關(guān)Python的資料。金融計(jì)算：基于Python91.2.2. Python特色Python是一個結(jié)合了解釋性、編譯性、互動性和面向?qū)ο蟾邔哟蔚哪_本語言，設(shè)計(jì)具有很強(qiáng)的可讀性。第一，Python是解釋型語言，即開發(fā)過程中省略了編譯這個環(huán)節(jié)；第二，Python是交互式語言，即可以在Python提示符下直接互動編寫、執(zhí)行程序。第三，Python是面向?qū)ο笳Z言，即Python支持面向?qū)ο蟮娘L(fēng)格或代碼封裝在對象中的編程技術(shù)。第四，Python更適合初學(xué)者學(xué)習(xí)的語言，Python支持從簡單的文字處理→WWW瀏覽器→游戲等廣泛的應(yīng)用程序開發(fā)。金融計(jì)算：基于Python101.2.3. Python優(yōu)點(diǎn).簡單易學(xué).開源免費(fèi).兼容性.面向?qū)ο?效率更高.豐富的庫.規(guī)范的代碼.可擴(kuò)展性金融計(jì)算：基于Python111.2.4. Python編程環(huán)境Python是面向?qū)ο蟮木幊陶Z言，需要我們不僅熟悉命令的操作，還須熟悉DOS編程環(huán)境?？梢栽赑ython官網(wǎng)下載最新版本。本書采用基于Anaconda的Jupyter平臺進(jìn)行金融計(jì)算。Anaconda個人版是世界上最受歡迎的Python發(fā)行平臺，超過7500個數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)包。使用conda-install命令，可以安裝數(shù)千個開源Conda、R、Python和許多其他軟件包。在全球擁有超過2000萬用戶。進(jìn)入網(wǎng)址/products/individual即可下載Anaconda64-Bit或32-Bit版本（本書采用的是Anaconda64-Bit），建議下載Python3.8及以上版本。金融計(jì)算：基于Python121.3.JupyterNotebook數(shù)據(jù)分析平臺1.3.1.JupyterNotebook簡介JupyterNotebook是一個交互式筆記本，支持運(yùn)行包括Python、R、Julia和Scala等40多種編程語言。JupyterNotebook允許用戶創(chuàng)建和共享各種內(nèi)容，包括實(shí)時代碼、方程式、可視化和敘述文本的文檔。它的用途包括：數(shù)據(jù)清理和轉(zhuǎn)換、數(shù)值模擬、統(tǒng)計(jì)建模、數(shù)據(jù)可視化與機(jī)器學(xué)習(xí)等。1.3.2. Jupyternotebook啟動三種方式金融計(jì)算：基于Python131.3.3. 設(shè)定工作目錄設(shè)置當(dāng)前運(yùn)行路徑是金融計(jì)算基礎(chǔ)的工作之一。Jupyternotebook默認(rèn)的工作目錄是C:\Users\Administrator，如果想修改工作文件夾或目錄：方法一是可以在終端執(zhí)行cd或cd-或cd~或cd/Users/<user_name>，此命令會進(jìn)入到指定的目錄?！?lt;user_name>”是用戶名。用戶名兩邊不加尖括號“<>”。如cdG:\python-1（在G盤上已經(jīng)建立了該文件夾）；方法二是在Jupyternotebook主頁面下進(jìn)行操作。金融計(jì)算：基于Python141.3.4.基本操作工具欄的使用比較直觀簡單，在此特別說明的是“單元格的狀態(tài)”有Code、Markdown、RawNBconvert、Heading。最常用的是代碼狀態(tài)和Markdown編寫狀態(tài)。JupyterNotebook已經(jīng)取消了Heading狀態(tài)，即標(biāo)題單元格。取而代之的是Markdown的一級至六級標(biāo)題。而RawNBconvert目前極少用到。

重命名在使用JupyterNotebook時,可以直接在其內(nèi)部進(jìn)行重命名。在左上方“Jupyter”的圖標(biāo)旁有程序默認(rèn)的標(biāo)題“Untitled”,點(diǎn)擊“Untitled”然后在彈出的對話框中輸入自擬的標(biāo)題,點(diǎn)擊“Rename”即完成了重命名。金融計(jì)算：基于Python15

數(shù)據(jù)讀取為了讀取本地csv文件,我們需要pandas這個數(shù)據(jù)分析庫中的相應(yīng)模塊。其中的read_csv函數(shù)能夠讀取本地和web數(shù)據(jù)。讀取本地數(shù)據(jù):金融計(jì)算：基于Python161.3.5.常用快捷鍵單擊【New】可建立Jupyternotebook文檔文本，文檔默認(rèn)為Untitled.ipynb，就可以用Python3進(jìn)行金融計(jì)算和分析。也可先建文件夾，再建文檔。編寫文檔時，cell類型分成markdown和code，可任意切換；科學(xué)計(jì)算和畫圖時，numpy、scipy、pandas等包以前的版本需要安裝方能使用，現(xiàn)在不用安裝了。金融計(jì)算：基于Python171.3.6.字體對于非斜體的羅馬文本，請使用\textrm{Roman}或\rmRoman：\large\textrm{Roman}或\large\rmRoman要更改字體大小：\rm\tinytiny\TinyTiny\smallsmall\normalsizenormal\largelg\LargeLg\LARGELG\hugehg\HugeHg金融計(jì)算：基于Python181.4.金融計(jì)算編程基礎(chǔ)1.4.1.Python金融計(jì)算相關(guān)的程序包Python官方網(wǎng)站提供了282622個擴(kuò)展庫，包含豐富的數(shù)據(jù)分析模塊，從衍生品定價到量化交易的金融計(jì)算可使用Python強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析功能。只有當(dāng)一個包被安裝并被載入（import)時，它的內(nèi)容才可以被訪問。一是為了提交編程效率（完整的列表會耗費(fèi)大量的內(nèi)存并且增加搜索的時間）；二是為了幫助包的開發(fā)者，防止命名和其他代碼中的名稱沖突。由于Anaconda發(fā)行版已安裝常用的數(shù)據(jù)分析包，所以我們只要調(diào)用即可。金融計(jì)算：基于Python191.4.2. Python數(shù)據(jù)管理由于Python數(shù)據(jù)管理的缺陷，其自帶的數(shù)據(jù)管理器管理不方便，因此，要用好Python，就需要將Python與Excel等電子表格進(jìn)行結(jié)合，發(fā)揮各自的優(yōu)點(diǎn)，達(dá)到事半功倍的效果。金融計(jì)算：基于Python20庫名說明xlwings深度整合Python和Excelopenpyxl讀取/寫入Excel2007、xlsx/xlsm文件xlrd從Excel電子表格提取數(shù)據(jù)xlsxwriter將數(shù)據(jù)寫入Excel電子表格xlwt創(chuàng)建跨平臺和向后兼容的電子表格DataNitro深度整合Python和Excel，可免費(fèi)試用，商業(yè)付費(fèi)軟件xlloop創(chuàng)建Excel用戶自定義函數(shù)expyExcel插件，允許用戶從電子表格中執(zhí)行Python代碼和定義自定義函數(shù)pyxllExcel插件，從Excel中執(zhí)行Python代碼金融計(jì)算：基于Python21金融計(jì)算：基于Python

第2章Python科學(xué)計(jì)算【教學(xué)目的與要求】通過本章學(xué)習(xí)，結(jié)合習(xí)近平新時代中國特色社會主義經(jīng)濟(jì)思想，講授Python的投資組合收益率和風(fēng)險計(jì)算、最優(yōu)投資組合的計(jì)算?！局攸c(diǎn)和難點(diǎn)】Python的最優(yōu)投資組合的計(jì)算?！舅颊四繕?biāo)】將習(xí)近平新時代中國特色社會主義經(jīng)濟(jì)思想融入到Python的的投資組合收益率和風(fēng)險計(jì)算、最優(yōu)投資組合的計(jì)算的學(xué)習(xí)中。【課程學(xué)習(xí)目標(biāo)】掌握Python的投資組合收益率和風(fēng)險計(jì)算、最優(yōu)投資組合的計(jì)算。金融計(jì)算：基于Python23主要內(nèi)容2.1.Python的數(shù)據(jù)類型2.2.數(shù)值分析庫numpy2.3.數(shù)據(jù)分析庫pandas金融計(jì)算：基于Python242.1. Python的數(shù)據(jù)類型2.1.1Python對象python使用對象模型來存儲數(shù)據(jù)，構(gòu)造任何類型的值都是一個對象。對象可以是變量、數(shù)組、字符串、函數(shù)或結(jié)構(gòu)。在Python中，對象是通過名字創(chuàng)建和保存的，都擁有三個特性：身份、類型、值。身份：每個對象都有一個唯一的身份標(biāo)識自己，任何對象的身份可以使用內(nèi)置函數(shù)id()來得到。類型：對象的類型決定了該對象可以保存什么類型的值，可以進(jìn)行什么樣的操作，以及遵循什么樣的規(guī)則。可以使用type()函數(shù)查看python對象的類型。type()返回的是對象而不是簡單的字符串。金融計(jì)算：基于Python252.1.2 Python數(shù)據(jù)的類型Python定義了一些標(biāo)準(zhǔn)類型，用于存儲各種類型的數(shù)據(jù)。Python有五個標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)類型：Numbers（數(shù)字）、String（字符串）、List（列表）、Tuple（元組）、Dictionary（字典）。金融計(jì)算：基于Python262.1.3 Python數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換內(nèi)置的函數(shù)可以執(zhí)行數(shù)據(jù)類型之間的轉(zhuǎn)換，這些函數(shù)返回一個新的對象，表示轉(zhuǎn)換的值。金融計(jì)算：基于Python27函數(shù)描述int(x[，base])將x轉(zhuǎn)換為一個整數(shù)long(x[，base])將x轉(zhuǎn)換為一個長整數(shù)float(x)將x轉(zhuǎn)換到一個浮點(diǎn)數(shù)complex(real[，imag])創(chuàng)建一個復(fù)數(shù)str(x)將對象x轉(zhuǎn)換為字符串repr(x)將對象x轉(zhuǎn)換為表達(dá)式字符串eval(str)用來計(jì)算在字符串中的有效Python表達(dá)式，并返回一個對象tuple(s)將序列s轉(zhuǎn)換為一個元組list(s)將序列s轉(zhuǎn)換為一個列表set(s)轉(zhuǎn)換為可變集合dict(d)創(chuàng)建一個字典。d必須是一個序列(key，value)元組。frozenset(s)轉(zhuǎn)換為不可變集合chr(x)將一個整數(shù)轉(zhuǎn)換為一個字符unichr(x)將一個整數(shù)轉(zhuǎn)換為Unicode字符ord(x)將一個字符轉(zhuǎn)換為它的整數(shù)值hex(x)將一個整數(shù)轉(zhuǎn)換為一個十六進(jìn)制字符串oct(x)將一個整數(shù)轉(zhuǎn)換為一個八進(jìn)制字符串屬性說明ndarray.ndim秩，即軸的數(shù)量或維度的數(shù)量ndarray.shape數(shù)組的維度，對于矩陣，n行m列ndarray.size數(shù)組元素的總個數(shù)，相當(dāng)于shape中n*m的值ndarray.dtypendarray對象的元素類型ndarray.itemsizendarray對象中每個元素的大小，以字節(jié)為單位ndarray.flagsndarray對象的內(nèi)存信息ndarray.realndarray元素的實(shí)部ndarray.imagndarray元素的虛部ndarray.data包含實(shí)際數(shù)組元素的緩沖區(qū)，由于一般通過數(shù)組的索引獲取元素，所以通常不需要使用這個屬性2.2. 數(shù)值分析庫numpynumpy提供了Python對多維數(shù)組對象的支持：ndarray，具有矢量運(yùn)算能力，快速、節(jié)省空間。numpy支持高級大量的維度數(shù)組與矩陣運(yùn)算，此外也針對數(shù)組運(yùn)算提供大量的數(shù)學(xué)函數(shù)庫。使用importnumpyasnp將numpy庫加載到內(nèi)存中。金融計(jì)算：基于Python282.2.1.numpy.函數(shù)().ndim：維度，就是[]括號的層數(shù)；.shape：各維度的尺度，注意(x，y)表x行y列，(x，1)表x行1列，(y，)表1行y列；.size：元素的個數(shù)。與元素位于第幾層[]無關(guān)，表所有獨(dú)立的元素的總數(shù)；.dtype：元素的類型dtype(‘int32’)；.itemsize：每個元素的大小，以字節(jié)為單位，每個元素占4個字節(jié)。金融計(jì)算：基于Python292.2.2. ndarray數(shù)組的創(chuàng)建np.arange(m，n)：1行n-m列數(shù)組，元素從m到n-1；np.arange(n)或np.arange(n，)：1行n列數(shù)組，元素從0到n-1.即不輸入m，則默認(rèn)m=0；np.ones((m，n))：m行n列數(shù)組，元素全為1；np.ones(n)或np.ones(n，)：1行n列數(shù)組，元素全為1，即不輸入m則默認(rèn)m=1；np.zeros((m，n)，dtype=32)：生成int32型的全0，dtype參數(shù)可加可不加，上面幾個語句也是一樣；np.zeros((n，))或np.zeros(n，)或np.zeros((n))或np.zeros(n)默認(rèn)m=1，1行n列數(shù)組注意np.zeros(m，n)會報錯，np.zeros(shape）參數(shù)shape必須是坐標(biāo)形式(x，y)，帶括號。np.full(shape，val)：參數(shù)shape是坐標(biāo)形式(x，y)，元素全為val.若不輸入x則默認(rèn)x=1；np.eye(n)：生成單位矩陣，默認(rèn)m=n；金融計(jì)算：基于Python302.2.3. 數(shù)組的維度變換.reshape(shape)：不改變數(shù)組元素，根據(jù)shape重新組織行列。如1行4列reshape為2行2列、4行1列。3行2列等不合理的，會報錯。注意：三維數(shù)組維度順序?yàn)?，1，2，即z，y，x，即深度、高度、寬度，即層數(shù)、行、列。例：a=np.arange(24).reshape((3，4，2))，表3層4行2列。金融計(jì)算：基于Python312.2.4. 數(shù)組的類型變換數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換：a.astype(new_type)，a.astype(np.float)，a.astype(float)。數(shù)組向列表的轉(zhuǎn)換：a.tolist()，注意[]層數(shù)不會改變，例如三維數(shù)組變成列表后，[]依然保留，只不過沒有數(shù)組行列形式了。金融計(jì)算：基于Python322.2.5.數(shù)組的素引和切片.一維數(shù)組索引.一維數(shù)組切片.多維數(shù)組素引.多維數(shù)組切片金融計(jì)算：基于Python332.2.6. 數(shù)組的簡單運(yùn)算np.abs(a)和np.fabs(a)：取各元素的絕對值，fabs()取絕對值并使成為float類型。np.sqrt(a)：計(jì)算各元素的平方根。np.square(a)：計(jì)算各元素的平方。np.log(a)np.log10(a)np.log2(a)：計(jì)算各元素的自然對數(shù)、10、2為底的對數(shù)。np.ceil(a)np.floor(a)：計(jì)算各元素的ceiling值，floor值（ceiling向上取整，floor向下取整）。np.rint(a)：各元素四舍五入。對于負(fù)數(shù)元素，先取其絕對值進(jìn)行四舍五入，然后再加負(fù)號。例如-1.5變成-2，-1.4變成-1np.modf(a)：將數(shù)組各元素的小數(shù)和整數(shù)部分以兩個獨(dú)立數(shù)組形式返回。np.exp(a)：計(jì)算各元素的指數(shù)值。np.sign(a)：計(jì)算各元素的符號值1（+），0，-1（-）。np.maximum(a，b)或np.fmax()：a，b數(shù)組具有相同的形式，一一比較相應(yīng)位置處的元素取大者，fmax()取最大值并使成為float類。np.minimum(a，b)或np.fmin()：同上，取最小值。a，b形式不同，則會報錯。金融計(jì)算：基于Python342.2.7.數(shù)據(jù)存取,存儲到bxt文件.存儲到.npy文件.存儲到.npz文件.多維數(shù)據(jù)存取金融計(jì)算：基于Python352.2.8. numpy隨機(jī)數(shù)函數(shù)注意numpy.random子庫和獨(dú)立的random庫不是同一個庫。numpy.random子庫主要產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)作為多維數(shù)組的元素，而random獨(dú)立庫單純產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)，因此二者盡管有很多同名的隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生方式，但numpy.random一般會多一個shape數(shù)組維度參數(shù)np.random.rand(d0，d1，…，dn)：d0到dn指定各維度結(jié)構(gòu)，如rand(3，4，5)表3層4行5列三維數(shù)組。各元素是[0，1）的浮點(diǎn)數(shù)，服從均勻分布np.random.randn(d0，d1，…，dn)：d0到dn含義同上。元素服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。np.random.randint(d0，d1，…，dn)：d0到dn含義同上。元素服從t分布。randint(low，high，shape)：依shape創(chuàng)建隨機(jī)整數(shù)或整數(shù)數(shù)組，范圍是[low，high)。金融計(jì)算：基于Python362.2.9. numpy的統(tǒng)計(jì)函數(shù)sum(a，axis=None)：依給定軸axis計(jì)算數(shù)組a相關(guān)元素之和，axis為整數(shù)或者元組。mean(a，axis=None)：同理，計(jì)算平均值。average(a，axis=None，weights=None)：依給定軸axis計(jì)算數(shù)組a相關(guān)元素的加權(quán)平均值。std(a，axis=None)：同理，計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差。Var(a，axis=None)：計(jì)算方差。注意：以上axis參數(shù)可選0，1，2表示分別在相應(yīng)方向上操作。如果不填，則表示對數(shù)組中全部元素操作。金融計(jì)算：基于Python372.2.10.圖像的表示和變換圖像實(shí)際是一個二維數(shù)組，numpy結(jié)合pythonPIL(pythonimagelibrary)庫常使用與圖像處理fromPILimportImage#Image是PIL庫中代表一個圖像的類（對象）im=np.array(Image.open(“.jpg”))im=Image.fromarray(b.astype(‘uint8’))#生成im.save(“路徑.jpg”)#保存im=np.array(Image.open(“.jpg”).convert('L'))#convert(‘L’)表示轉(zhuǎn)為灰度圖金融計(jì)算：基于Python382.2.11. 數(shù)組的運(yùn)算numpy.dot()函數(shù)用于數(shù)組相乘，使用dot()函數(shù)的寫法，有兩種：dot()函數(shù)可以通過numpy庫調(diào)用，也可以由數(shù)組實(shí)例對象進(jìn)行調(diào)用。a.dot(b)與numpy.dot(a，b)#a，b是數(shù)組（矩陣）dot()返回的是兩個數(shù)組的點(diǎn)積(dotproduct)若a和b是一維數(shù)組，則得到的是兩數(shù)組的內(nèi)積（innerproduct）金融計(jì)算：基于Python392.3. 數(shù)據(jù)分析庫pandaspandas含有使數(shù)據(jù)清洗和分析工作變得更快更簡單的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和操作工具，雖然pandas采用了大量的NumPy編碼風(fēng)格，但pandas是專門為處理表格和混雜數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)的，而NumPy更適合處理統(tǒng)一的數(shù)值數(shù)組數(shù)據(jù)。使用importpandasaspd將pandas庫加載到內(nèi)存中。金融計(jì)算：基于Python402.3.1. pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)pandas是基于NumPy的一種工具，該工具是為了解決數(shù)據(jù)分析任務(wù)而創(chuàng)建的。pandas的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：Series：一維數(shù)組，與Numpy中的一維ndarray類似。Time-Series：以時間為索引的Series。DataFrame：二維的表格型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以理解為Series的容器。Panel：三維的數(shù)組，可以理解