怎麼用python分析基金收益

A. 如何用Python寫一個抓取天天基金網上每個基金經理業績的爬蟲

兄弟，你有去試著寫過一個爬蟲嗎？那我來教你好了。我點開了你給我的網址，點了你所說的《進口分貿易商明細》，看他的url並沒有改變是嘛？00我k為什麼，這么詭異，那我們用chrome按下F12看看他到底搞了什麼鬼，如下圖：奧，原來他這是一個內嵌頁面。我們把這條url在另一個tab裡面打開看看。誒，貌似跟普通網頁沒什麼區別了嘛？看看源代碼，這些數據是不是js寫進去的，貌似也不是啊，都是扎扎實實的數據在整個html裡面。那題主這些數據的採集你總會了吧。不不不，那個翻頁url不是還沒改變嘛？？？？那你再按下F12看看我翻頁又請求了什麼？？搜嘎，原來如此，那以後只用對這個action去post這個data就可以實現翻頁了嘛，很簡單嘛。那你怎麼做就看你的咯~

B. 一個基金每天增長百分之二十，紅利在投資，計算365天之後。用python怎麼寫

#設定初始值s
s=100
for i in range(365):
#每天增長百分之二十第二天就是1+1*0.2
s=s+s*0.2
print(s)

C. 如何用python計算某支股票持有90天的收益率

defget(self,get,money):
print「ATM:」
print「yourmoneyis+「,self.get,」%aday
self.today=self.money*(self.get/100)+self.money
print「nowyouhave」,self.today
self.tomorrow=self.today*(self.get/100)+self.today
print「tomorrowyouwellhave」,self.tomorrow
get(50,10000)

這個代碼會給你1天後和2天後的余額，如果要顯示九十天，還請您自己打完

D. 如何用python獲取收益

如果你是一名優秀的 Python 程序員，即使你沒有學位或證書，你也可以在公司找到一份開發人員的工作。有許多公司根據計算機科學學位僱用程序員，還有其他公司不根據學位和證書來衡量你的技能。

但是，學習編程語言的語法並不足以獲得開發人員的工作。根據我的經驗，我可以說，如果你用 Python做過一些高質量的項目，你可以很容易地找到工作。

您必須有一個展示您已完成的所有項目的投資組合。您可以使用 GitHub 或 GitLab 等平台在線上傳代碼。我通常在我的 GitHub 個人資料上上傳我的代碼。

例如，您可以撰寫文章、教程或創建一個 YouTube 頻道來宣傳您的名字。這些事情可以增加你的招聘機會。

Python 開發人員每年的收入為 116,379 美元 ，是美國收入最高的軟體工程師。

政府，尤其是軍事網路團隊，以及其他主要組織廣泛使用 Python，而且報酬非常豐厚。

隨著人工智慧和機器學習的蓬勃發展，對於熟練的 Python 程序員來說，出現了更多的職位空缺。

如果你是一個非常熟練的 Python 程序員，你可以創建自己的創業公司。要創建一家初創公司，您需要找到一個有機會賺錢的緊迫問題，並使用您的 Python 技能解決該問題。

例如，您可以創建一個 Web 應用程序或移動應用程序，對一個人的眼睛圖像進行分類，以檢查該人是否患有與眼睛有關的疾病。

同樣，你可以想出很多想法。然而，想法很便宜。重要的是這些想法的實施。

然而，僅僅創建一家初創公司並不是小菜一碟。您需要出色的編程和營銷技能來建立成功的創業公司。

如果您可以與一些朋友的公司一起創建初創公司，或者您可以尋求加入現有的初創公司，那將很容易。

「 自由職業者」 是一個通常用於自僱人士的術語。你可以成為一名 Python 自由職業者並以此謀生。

您可以從當地客戶那裡獲得項目並擔任顧問，也可以使用在線平台擔任自由職業者。有多種平台可用於自由職業，例如Upwork和Freelancer。

您可以訪問這些網站並創建有吸引力的個人資料。您可以從這些平台找到多個客戶和項目。擁有出色個人資料或投資組合的人可以很容易地找到工作。

您可以在一些社交媒體上尋找工作，例如 Facebook 群組、Linked In、Reddit 的子版塊等。

Python 自由程序員的年薪通常為 106,905 美元（根據最近的調查），即每小時大約 51 美元。

如果你想成為一名 Python 自由職業者，我強烈建議你查看CleverProgrammer網站及其 YouTube 頻道，該頻道由 Rafeh Qazi 擁有。他是一個很酷的人，以有趣和引人入勝的方式教授 Python 自由職業者。

此外，Brad Hussey 的Freelancing Freedom也會對您的自由職業之旅有所幫助。

如果您不是一位經驗豐富的 Python 開發人員，並且您發現很難獲得您的第一個自由職業客戶，那麼您可以嘗試在線教授 Python。

在這種情況下，您不想成為專家，或者您不需要大量的項目組合。您可以將您所知道的內容教給不了解該主題的人。

在許多情況下，您無需成為專家編碼員即可成為專家教師。有時，一個剛學過 Python 語法的人對初學者的教導遠勝於專家。因為前者可以理解初學者的心態，他可以更好地與那個人相處。

有許多人甚至希望學習該語言的最低限度的基礎知識。您可以找到這些人並通過視頻會議教授他們，或者如果您願意，也可以親自與他們會面。

您可以在Wyzant和TakeLessons等流行平台上找到教學客戶。你可以去那裡注冊成為一名導師。您可以像自由職業者一樣按小時收費。

總是有訓練營和其他教練職位可用，尤其是高中和導師。如今，大多數大學都選擇 Python 作為入門編程語言來教授學生。

通過向他人教授編碼，您最終會學到很多並提高很多。您可以將您與客戶的工作經驗添加到您的投資組合中，您的投資組合將逐漸變得豐富。這也將導致您獲得更多的自由職業者客戶。

您可以創建一個 YouTube 頻道並創建一些有用的 Python 視頻教程。始終如一地為頻道製作視頻將提高您的視頻質量、您的知識和觀眾數量。

大多數通過這條路線的人在達到指數增長曲線之前就過早退出了。因此，關鍵是始終如一地添加高質量的有用內容來幫助您的受眾。

Python Programmer和CleverProgrammer是我最喜歡的製作 Python 相關內容的 YouTube 頻道。

您還可以創建一個類似的YouTube 頻道來賺錢。這也會讓你更受歡迎，你找到工作的機會也會更多。

就像 YouTube 頻道一樣，您也可以創建博客。不同之處在於內容更多地基於文本。Pythonista Planet 是 Python 博客的一個示例。

要創建博客或網站，您無需編寫整個網站的代碼。您可以使用 WordPress 等流行平台來創建您的博客。WordPress 中有很多可用的主題和插件，可以讓您的生活變得非常輕松。

您必須創建許多有用的文章和教程才能建立大量受眾。但是，建立受眾群體需要大量時間（通常超過一年）。

一旦建立了龐大的受眾群體，您就可以通過廣告和聯屬網路營銷從您的網站中獲利。此外，您可以創建電子書或視頻課程等數字產品並在您的網站上銷售。

您可以通過參加編碼競賽或黑客馬拉松並贏得它們來賺錢。您可以在您所在地區的大學中找到許多此類比賽，也可以在線查找。

如果這篇文章有用，請與您的朋友分享以幫助他們。

E. 如何用Python寫一個抓取天天基金網上每個基金經理業績的爬蟲

摘要 親您好，很高興為您解答，語言：python

F. 如何使用python對基金投資收益進行回測

詳細建議您可以去看看掘金量化的Python介面文檔，我們team有位大神挺懶的就是用掘金來做回測，免費的～回測是否具有統計意義看你的策略邏輯和交易樣本的數量。個人認為可以直觀地觀測策略的盈虧特性，如適合什麼屬性的標的，在怎樣的市場環境下能盈利（或虧損）。因此對未來行情的表現具有一定指導意義。
要注意的是，參數擬合好後把策略扔到樣本外的歷史行情觀察表現，評估策略的適應性和泛化能力。

G. 如何用Python和機器學習炒股賺錢

相信很多人都想過讓人工智慧來幫你賺錢，但到底該如何做呢？瑞士日內瓦的一位金融數據顧問 Gaëtan Rickter 近日發表文章介紹了他利用 Python 和機器學習來幫助炒股的經驗，其最終成果的收益率跑贏了長期處於牛市的標准普爾 500 指數。雖然這篇文章並沒有將他的方法完全徹底公開，但已公開的內容或許能給我們帶來如何用人工智慧炒股的啟迪。

我終於跑贏了標准普爾 500 指數 10 個百分點！聽起來可能不是很多，但是當我們處理的是大量流動性很高的資本時，對沖基金的利潤就相當可觀。更激進的做法還能得到更高的回報。

這一切都始於我閱讀了 Gur Huberman 的一篇題為《Contagious Speculation and a Cure for Cancer: A Non-Event that Made Stock Prices Soar》的論文。該研究描述了一件發生在 1998 年的涉及到一家上市公司 EntreMed（當時股票代碼是 ENMD）的事件：

「星期天《紐約時報》上發表的一篇關於癌症治療新葯開發潛力的文章導致 EntreMed 的股價從周五收盤時的 12.063 飆升至 85，在周一收盤時接近 52。在接下來的三周，它的收盤價都在 30 以上。這股投資熱情也讓其它生物科技股得到了溢價。但是，這個癌症研究方面的可能突破在至少五個月前就已經被 Nature 期刊和各種流行的報紙報道過了，其中甚至包括《泰晤士報》！因此，僅僅是熱情的公眾關注就能引發股價的持續上漲，即便實際上並沒有出現真正的新信息。」

在研究者給出的許多有見地的觀察中，其中有一個總結很突出：

「（股價）運動可能會集中於有一些共同之處的股票上，但這些共同之處不一定要是經濟基礎。」

我就想，能不能基於通常所用的指標之外的其它指標來劃分股票。我開始在資料庫裡面挖掘，幾周之後我發現了一個，其包含了一個分數，描述了股票和元素周期表中的元素之間的「已知和隱藏關系」的強度。

我有計算基因組學的背景，這讓我想起了基因和它們的細胞信號網路之間的關系是如何地不為人所知。但是，當我們分析數據時，我們又會開始看到我們之前可能無法預測的新關系和相關性。

如果你使用機器學習，就可能在具有已知和隱藏關系的上市公司的寄生、共生和共情關系之上搶佔先機，這是很有趣而且可以盈利的。最後，一個人的盈利能力似乎完全關乎他在生成這些類別的數據時想出特徵標簽（即概念（concept））的強大組合的能力。

我在這類模型上的下一次迭代應該會包含一個用於自動生成特徵組合或獨特列表的單獨演算法。也許會基於近乎實時的事件，這可能會影響那些具有隻有配備了無監督學習演算法的人類才能預測的隱藏關系的股票組。

H. 如何用Python做金融數據分析

鏈接：http://pan..com/s/1djPqbCXnQrRpW0dgi2MCJg

華爾街學堂 python金融實務從入門到精通。最近，越來越多的研究員、基金經理甚至財務會計領域的朋友，向小編咨詢：金融人需要學Python么？事實上在現在，這已經不是一個問題了。Python已成為國內很多頂級投行、基金、咨詢等泛金融、商科領域的必備技能。中金公司、銀河證券、南方基金、銀華基金在招聘分析師崗位時，紛紛要求熟練掌握Python數據分析技能。

課程目錄：

Python在金融資管領域中的應用

安裝anaconda步驟

Python基礎知識

Python基礎金融分析應用

成為編程能手：Python知識進階

利用Python實現金融數據收集、分析與可視化

......

I. 如何用Python寫一個抓取天天基金網上每個基金經

用python寫抓取天天基金的方法有很多呀~
但是，不清楚你具體要抓取什麼內容。
寫了一個最簡單的例子：3行代碼就可以抓一個包含所有開放基金數據的表格
代碼如下：

importpandas
data=pandas.read_html('http://fund.eastmoney.com/fund.html#os_0;isall_1;ft_|;pt_1')
data[2].to_csv('天天基金.csv')

運行結果：

這應該是最簡單神奇的代碼了吧。前提是要安裝好pandas哦，靈感來自yqxmf.top

J. 用Python怎麼做量化投資

本文將會講解量化投資過程中的基本流程，量化投資無非這幾個流程，數據輸入------策略書寫------回測輸出
其中策略書寫部分還涉及到編程語言的選擇，如果不想苦惱數據輸入和回測輸出的話，還要選擇回測平台。
一、數據
首先，必須是數據，數據是量化投資的基礎
如何得到數據？

Wind：數據來源的最全的還是Wind，但是要付費，學生可以有免費試用的機會，之後還會和大家分享一下怎樣才Wind里摘取數據，Wind有很多軟體的借口，Excel，Matlab，Python，C++。
預測者網：不經意間發現，一個免費提供股票數據網站 預測者網，下載的是CSV格式
TB交易開拓者：Tradeblazer，感謝@孫存浩提供數據源
TuShare：TuShare -財經數據介麵包，基於Python的財經數據包，利用Python進行摘取
如何存儲數據？
Mysql
如何預處理數據？

空值處理：利用DataFrame的fill.na()函數，將空值（Nan）替換成列的平均數、中位數或者眾數
數據標准化
數據如何分類？
行情數據
財務數據
宏觀數據
二、計算語言&軟體

已經有很多人在網上詢問過該選擇什麼語言？筆者一開始用的是matlab，但最終選擇了python
python：庫很多，只有你找不到的，沒有你想不到，和量化這塊結合比較緊密的有：
Numpy&Scipy：科學計算庫，矩陣計算
Pandas：金融數據分析神器，原AQR資本員工寫的一個庫，處理時間序列的標配

Matplotlib：畫圖庫
scikit-learn：機器學習庫
statsmodels：統計分析模塊
TuShare：免費、開源的python財經數據介麵包

Zipline：回測系統
TaLib：技術指標庫
matlab：主要是矩陣運算、科學運算這一塊很強大，主要有優點是WorkSpace變數可視化

python的Numpy+Scipy兩個庫完全可以替代Matlab的矩陣運算
Matplotlib完克Matlab的畫圖功能
python還有很多其他的功能
pycharm（python的一款IDE）有很棒的調試功能，能代替Matlab的WorkSpace變數可視化
推薦的python學習文檔和書籍
關於python的基礎，建議廖雪峰Python 2.7教程，適合於沒有程序基礎的人來先看，涉及到python的基本數據類型、循環語句、條件語句、函數、類與對象、文件讀寫等很重要的基礎知識。

涉及到數據運算的話，其實基礎教程沒什麼應用，python各類包都幫你寫好了，最好的學習資料還是它的官方文檔，文檔中的不僅有API，還會有寫實例教程
pandas文檔
statsmodels文檔
scipy和numpy文檔
matplotlib文檔

TuShare文檔
第二，推薦《利用Python進行數據分析》，pandas的開發初衷就是用來處理金融數據的
三、回測框架和網站
兩個開源的回測框架
PyAlgoTrade - Algorithmic Trading

Zipline, a Pythonic Algorithmic Trading Library