《大数据基础与实务》课件 23.项目八 任务一 金融大数据实战案例

大数据基础与实务项目八综合实战案例金融大数据实战案例任务一目录CONTENTS案例背景ONE任务要求TWO知识准备THREE任务实施FOUR课堂研讨FIVE拓展训练SIX近年来，金融领域的量化分析越来越受到理论界与实务界的重视，所谓金融量化，就是将金融分析理论与计算机编程技术相结合，更为有效地利用现代计算技术实现准确的金融资产定价以及交易机会的发现。在量化金融的时代，选用一种合适的编程语言对于金融模型的实现是至关重要的。在这方面，Python语言体现出了不一般的优势，特别是它拥有大量的金融计算库，极大地缩短了金融量化分析的学习路径。本实验以新能源领域的代表性企业比亚迪为例，对比亚迪2020年的股票数据进行分析，帮助股票持有者更加方便和直观地衡量风险和收益，从而实现风险最小化和收益最大化，为后续投资提供可信依据及方法。案例背景本案例在东方财富网中采集“比亚迪”2020年的股票历史数据，包含了开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量、成交额、振幅、涨跌额、涨跌幅和换手率这9种指标。本案例重点分析股票有关指标的相关性，并结合N日移动平均线找出交易信号。任务要求知识准备一行业知识之量化交易简述（一）量化交易（投资方法）一般会经过海量数据仿真测试和模拟操作等手段进行检验，并依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置，实现风险最小化和收益最大化，但往往也会存在一定的潜在风险。知识准备（二）算法交易（自动交易、黑盒交易或机器交易）通过设计算法，利用计算机程序发出交易指令的方法。在交易中，程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格，甚至包括最后需要成交的资产数量。（三）量化策略使用计算机作为工具，通过一套固定的逻辑来分析、判断和决策。量化策略既可以自动执行，也可以人工执行。知识准备（四）量化选股用量化的方法选择确定的投资组合，期望这样的投资组合可以获得超越大盘的投资收益。（五）股票回测将交易策略在历史数据中进行合理验证的过程。股票回测的意义：策略筛选、策略优化、策略验证。知识准备（一）时间序列图（投资方法）二数据分析相关理论知识时间序列图也叫推移图，它是以时间轴为横轴，变量为纵轴的一种图，其主要目的是观察变量是否随时间变化而呈某种趋势，便于管理者随时掌握管理效果或产品的主要性能参数的动态趋势知识准备根据变化趋势制定发展目标，并比较实际成果与目标值的差距比较干预措施实施前后的变化，评价干预措施的效果根据事件的变化趋势，预测可能出现的情况，并采取适当的应对措施观察事件随时间推移的发展趋势或周期性变动，探索可能的影响因素时间序列图的作用知识准备（二）K线图绘制方法：首先找到该日或某一周期的最高和最低价，垂直地连成一条直线；然后再找出当日或某一周期的开市和收市价，把这二个价位连接成一条狭长的长方柱体。假如当日或某一周期的收市价较开市价为高（即低开高收），以红色来表示，或是在柱体上留白，这种柱体就称之为“阳线”。如果当日或某一周期的收市价较开市价为低（即高开低收），则以绿色表示，又或是在柱体上涂黑色，这种柱体就是“阴线”了。知识准备（三）相关系数相关系数衡量的是两个变量间线性关联的程度。一般地，相关系数值在－1到1之间。若两个变量的相关系数为正，则表明这两个变量存在正向的变化关系，当一个变量增长，另一个变量也会增长。相关系数为负，则表明两个变量存在反向的变化关系，当一个变量增长，另一个变量会下降。相关系数越接近0，则这两个变量间的变化关系强度越微弱。协方差标准差知识准备（四）移动平均线移动平均线（MovingAverage，MA）是用统计分析的方法，将一定时期内的证券价格（指数）加以平均，并把不同时间的平均值连接起来，形成一根MA，用以观察证券价格变动趋势的一种技术指标。知识准备移动平均线的种类13短期移动平均线主要是5日和10日中期移动平均线月线，采样为24、25或26日30日移动平均线季线，采样为72、73日或75日长期移动平均线2半年线，采样146或150日200日移动平均线年线，取样255日左右知识准备移动平均线的计算方法N日移动平均线计算公式：综合观察长、中、短期移动平均线，可以判研市场的多重倾向。如果三种移动平均线并列上涨，该市场呈多头排列；如果三种移动平均线并列下跌，该市场呈空头排列。知识准备移动平均线的特征分析盘高与盘低由多转空技术回档股价盘整多头稳定上升由空转多空头进入尾声反弹趋势增强跌破10MA反弹.开始深幅回档依次排列任务实施见慕课视频“