怎么用python分析基金收益

A. 如何用Python写一个抓取天天基金网上每个基金经理业绩的爬虫

兄弟，你有去试着写过一个爬虫吗？那我来教你好了。我点开了你给我的网址，点了你所说的《进口分贸易商明细》，看他的url并没有改变是嘛？00我k为什么，这么诡异，那我们用chrome按下F12看看他到底搞了什么鬼，如下图：奥，原来他这是一个内嵌页面。我们把这条url在另一个tab里面打开看看。诶，貌似跟普通网页没什么区别了嘛？看看源代码，这些数据是不是js写进去的，貌似也不是啊，都是扎扎实实的数据在整个html里面。那题主这些数据的采集你总会了吧。不不不，那个翻页url不是还没改变嘛？？？？那你再按下F12看看我翻页又请求了什么？？搜嘎，原来如此，那以后只用对这个action去post这个data就可以实现翻页了嘛，很简单嘛。那你怎么做就看你的咯~

B. 一个基金每天增长百分之二十，红利在投资，计算365天之后。用python怎么写

#设定初始值s
s=100
for i in range(365):
#每天增长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计算某支股票持有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)

这个代码会给你1天后和2天后的余额，如果要显示九十天，还请您自己打完

D. 如何用python获取收益

如果你是一名优秀的 Python 程序员，即使你没有学位或证书，你也可以在公司找到一份开发人员的工作。有许多公司根据计算机科学学位雇用程序员，还有其他公司不根据学位和证书来衡量你的技能。

但是，学习编程语言的语法并不足以获得开发人员的工作。根据我的经验，我可以说，如果你用 Python做过一些高质量的项目，你可以很容易地找到工作。

您必须有一个展示您已完成的所有项目的投资组合。您可以使用 GitHub 或 GitLab 等平台在线上传代码。我通常在我的 GitHub 个人资料上上传我的代码。

例如，您可以撰写文章、教程或创建一个 YouTube 频道来宣传您的名字。这些事情可以增加你的招聘机会。

Python 开发人员每年的收入为 116,379 美元 ，是美国收入最高的软件工程师。

政府，尤其是军事网络团队，以及其他主要组织广泛使用 Python，而且报酬非常丰厚。

随着人工智能和机器学习的蓬勃发展，对于熟练的 Python 程序员来说，出现了更多的职位空缺。

如果你是一个非常熟练的 Python 程序员，你可以创建自己的创业公司。要创建一家初创公司，您需要找到一个有机会赚钱的紧迫问题，并使用您的 Python 技能解决该问题。

例如，您可以创建一个 Web 应用程序或移动应用程序，对一个人的眼睛图像进行分类，以检查该人是否患有与眼睛有关的疾病。

同样，你可以想出很多想法。然而，想法很便宜。重要的是这些想法的实施。

然而，仅仅创建一家初创公司并不是小菜一碟。您需要出色的编程和营销技能来建立成功的创业公司。

如果您可以与一些朋友的公司一起创建初创公司，或者您可以寻求加入现有的初创公司，那将很容易。

“ 自由职业者” 是一个通常用于自雇人士的术语。你可以成为一名 Python 自由职业者并以此谋生。

您可以从当地客户那里获得项目并担任顾问，也可以使用在线平台担任自由职业者。有多种平台可用于自由职业，例如Upwork和Freelancer。

您可以访问这些网站并创建有吸引力的个人资料。您可以从这些平台找到多个客户和项目。拥有出色个人资料或投资组合的人可以很容易地找到工作。

您可以在一些社交媒体上寻找工作，例如 Facebook 群组、Linked In、Reddit 的子版块等。

Python 自由程序员的年薪通常为 106,905 美元（根据最近的调查），即每小时大约 51 美元。

如果你想成为一名 Python 自由职业者，我强烈建议你查看CleverProgrammer网站及其 YouTube 频道，该频道由 Rafeh Qazi 拥有。他是一个很酷的人，以有趣和引人入胜的方式教授 Python 自由职业者。

此外，Brad Hussey 的Freelancing Freedom也会对您的自由职业之旅有所帮助。

如果您不是一位经验丰富的 Python 开发人员，并且您发现很难获得您的第一个自由职业客户，那么您可以尝试在线教授 Python。

在这种情况下，您不想成为专家，或者您不需要大量的项目组合。您可以将您所知道的内容教给不了解该主题的人。

在许多情况下，您无需成为专家编码员即可成为专家教师。有时，一个刚学过 Python 语法的人对初学者的教导远胜于专家。因为前者可以理解初学者的心态，他可以更好地与那个人相处。

有许多人甚至希望学习该语言的最低限度的基础知识。您可以找到这些人并通过视频会议教授他们，或者如果您愿意，也可以亲自与他们会面。

您可以在Wyzant和TakeLessons等流行平台上找到教学客户。你可以去那里注册成为一名导师。您可以像自由职业者一样按小时收费。

总是有训练营和其他教练职位可用，尤其是高中和导师。如今，大多数大学都选择 Python 作为入门编程语言来教授学生。

通过向他人教授编码，您最终会学到很多并提高很多。您可以将您与客户的工作经验添加到您的投资组合中，您的投资组合将逐渐变得丰富。这也将导致您获得更多的自由职业者客户。

您可以创建一个 YouTube 频道并创建一些有用的 Python 视频教程。始终如一地为频道制作视频将提高您的视频质量、您的知识和观众数量。

大多数通过这条路线的人在达到指数增长曲线之前就过早退出了。因此，关键是始终如一地添加高质量的有用内容来帮助您的受众。

Python Programmer和CleverProgrammer是我最喜欢的制作 Python 相关内容的 YouTube 频道。

您还可以创建一个类似的YouTube 频道来赚钱。这也会让你更受欢迎，你找到工作的机会也会更多。

就像 YouTube 频道一样，您也可以创建博客。不同之处在于内容更多地基于文本。Pythonista Planet 是 Python 博客的一个示例。

要创建博客或网站，您无需编写整个网站的代码。您可以使用 WordPress 等流行平台来创建您的博客。WordPress 中有很多可用的主题和插件，可以让您的生活变得非常轻松。

您必须创建许多有用的文章和教程才能建立大量受众。但是，建立受众群体需要大量时间（通常超过一年）。

一旦建立了庞大的受众群体，您就可以通过广告和联属网络营销从您的网站中获利。此外，您可以创建电子书或视频课程等数字产品并在您的网站上销售。

您可以通过参加编码竞赛或黑客马拉松并赢得它们来赚钱。您可以在您所在地区的大学中找到许多此类比赛，也可以在线查找。

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E. 如何用Python写一个抓取天天基金网上每个基金经理业绩的爬虫

摘要 亲您好，很高兴为您解答，语言：python

F. 如何使用python对基金投资收益进行回测

详细建议您可以去看看掘金量化的Python接口文档，我们team有位大神挺懒的就是用掘金来做回测，免费的～回测是否具有统计意义看你的策略逻辑和交易样本的数量。个人认为可以直观地观测策略的盈亏特性，如适合什么属性的标的，在怎样的市场环境下能盈利（或亏损）。因此对未来行情的表现具有一定指导意义。
要注意的是，参数拟合好后把策略扔到样本外的历史行情观察表现，评估策略的适应性和泛化能力。

G. 如何用Python和机器学习炒股赚钱

相信很多人都想过让人工智能来帮你赚钱，但到底该如何做呢？瑞士日内瓦的一位金融数据顾问 Gaëtan Rickter 近日发表文章介绍了他利用 Python 和机器学习来帮助炒股的经验，其最终成果的收益率跑赢了长期处于牛市的标准普尔 500 指数。虽然这篇文章并没有将他的方法完全彻底公开，但已公开的内容或许能给我们带来如何用人工智能炒股的启迪。

我终于跑赢了标准普尔 500 指数 10 个百分点！听起来可能不是很多，但是当我们处理的是大量流动性很高的资本时，对冲基金的利润就相当可观。更激进的做法还能得到更高的回报。

这一切都始于我阅读了 Gur Huberman 的一篇题为《Contagious Speculation and a Cure for Cancer: A Non-Event that Made Stock Prices Soar》的论文。该研究描述了一件发生在 1998 年的涉及到一家上市公司 EntreMed（当时股票代码是 ENMD）的事件：

「星期天《纽约时报》上发表的一篇关于癌症治疗新药开发潜力的文章导致 EntreMed 的股价从周五收盘时的 12.063 飙升至 85，在周一收盘时接近 52。在接下来的三周，它的收盘价都在 30 以上。这股投资热情也让其它生物科技股得到了溢价。但是，这个癌症研究方面的可能突破在至少五个月前就已经被 Nature 期刊和各种流行的报纸报道过了，其中甚至包括《泰晤士报》！因此，仅仅是热情的公众关注就能引发股价的持续上涨，即便实际上并没有出现真正的新信息。」

在研究者给出的许多有见地的观察中，其中有一个总结很突出：

「（股价）运动可能会集中于有一些共同之处的股票上，但这些共同之处不一定要是经济基础。」

我就想，能不能基于通常所用的指标之外的其它指标来划分股票。我开始在数据库里面挖掘，几周之后我发现了一个，其包含了一个分数，描述了股票和元素周期表中的元素之间的「已知和隐藏关系」的强度。

我有计算基因组学的背景，这让我想起了基因和它们的细胞信号网络之间的关系是如何地不为人所知。但是，当我们分析数据时，我们又会开始看到我们之前可能无法预测的新关系和相关性。

如果你使用机器学习，就可能在具有已知和隐藏关系的上市公司的寄生、共生和共情关系之上抢占先机，这是很有趣而且可以盈利的。最后，一个人的盈利能力似乎完全关乎他在生成这些类别的数据时想出特征标签（即概念（concept））的强大组合的能力。

我在这类模型上的下一次迭代应该会包含一个用于自动生成特征组合或独特列表的单独算法。也许会基于近乎实时的事件，这可能会影响那些具有只有配备了无监督学习算法的人类才能预测的隐藏关系的股票组。

H. 如何用Python做金融数据分析

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

华尔街学堂 python金融实务从入门到精通。最近，越来越多的研究员、基金经理甚至财务会计领域的朋友，向小编咨询：金融人需要学Python么？事实上在现在，这已经不是一个问题了。Python已成为国内很多顶级投行、基金、咨询等泛金融、商科领域的必备技能。中金公司、银河证券、南方基金、银华基金在招聘分析师岗位时，纷纷要求熟练掌握Python数据分析技能。

课程目录：

Python在金融资管领域中的应用

安装anaconda步骤

Python基础知识

Python基础金融分析应用

成为编程能手：Python知识进阶

利用Python实现金融数据收集、分析与可视化

......

I. 如何用Python写一个抓取天天基金网上每个基金经

用python写抓取天天基金的方法有很多呀~
但是，不清楚你具体要抓取什么内容。
写了一个最简单的例子：3行代码就可以抓一个包含所有开放基金数据的表格
代码如下：

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')

运行结果：

这应该是最简单神奇的代码了吧。前提是要安装好pandas哦，灵感来自yqxmf.top

J. 用Python怎么做量化投资

本文将会讲解量化投资过程中的基本流程，量化投资无非这几个流程，数据输入------策略书写------回测输出
其中策略书写部分还涉及到编程语言的选择，如果不想苦恼数据输入和回测输出的话，还要选择回测平台。
一、数据
首先，必须是数据，数据是量化投资的基础
如何得到数据？

Wind：数据来源的最全的还是Wind，但是要付费，学生可以有免费试用的机会，之后还会和大家分享一下怎样才Wind里摘取数据，Wind有很多软件的借口，Excel，Matlab，Python，C++。
预测者网：不经意间发现，一个免费提供股票数据网站 预测者网，下载的是CSV格式
TB交易开拓者：Tradeblazer，感谢@孙存浩提供数据源
TuShare：TuShare -财经数据接口包，基于Python的财经数据包，利用Python进行摘取
如何存储数据？
Mysql
如何预处理数据？

空值处理：利用DataFrame的fill.na()函数，将空值（Nan）替换成列的平均数、中位数或者众数
数据标准化
数据如何分类？
行情数据
财务数据
宏观数据
二、计算语言&软件

已经有很多人在网上询问过该选择什么语言？笔者一开始用的是matlab，但最终选择了python
python：库很多，只有你找不到的，没有你想不到，和量化这块结合比较紧密的有：
Numpy&Scipy：科学计算库，矩阵计算
Pandas：金融数据分析神器，原AQR资本员工写的一个库，处理时间序列的标配

Matplotlib：画图库
scikit-learn：机器学习库
statsmodels：统计分析模块
TuShare：免费、开源的python财经数据接口包

Zipline：回测系统
TaLib：技术指标库
matlab：主要是矩阵运算、科学运算这一块很强大，主要有优点是WorkSpace变量可视化

python的Numpy+Scipy两个库完全可以替代Matlab的矩阵运算
Matplotlib完克Matlab的画图功能
python还有很多其他的功能
pycharm（python的一款IDE）有很棒的调试功能，能代替Matlab的WorkSpace变量可视化
推荐的python学习文档和书籍
关于python的基础，建议廖雪峰Python 2.7教程，适合于没有程序基础的人来先看，涉及到python的基本数据类型、循环语句、条件语句、函数、类与对象、文件读写等很重要的基础知识。

涉及到数据运算的话，其实基础教程没什么应用，python各类包都帮你写好了，最好的学习资料还是它的官方文档，文档中的不仅有API，还会有写实例教程
pandas文档
statsmodels文档
scipy和numpy文档
matplotlib文档

TuShare文档
第二，推荐《利用Python进行数据分析》，pandas的开发初衷就是用来处理金融数据的
三、回测框架和网站
两个开源的回测框架
PyAlgoTrade - Algorithmic Trading

Zipline, a Pythonic Algorithmic Trading Library