Python金融数据分析之路(一)
基础工具的安装
- 安装Anaconda:https://www.anaconda.com/
- 安装PyCharm:https://www.jetbrains.com/pycharm/download/
为什么选择Python 而非 R?
首先要声明的是R也是非常好的工具,如果仅仅是用来数据分析甚至比Python数据科学生态还要好,但是如果需要进行数据挖掘、分析的工程应用开发与产品化部署Python生态更合适。
为什么选择PyCharm
选择了Python 绕不开性能问题,所以绕不开C/C++,PyCharm无论是Python源码开发还是扩展开发都是可以大幅提升开发效率的工具。
个人收集的关于Python的一些参考资料
Python数据结构与算法:https://github.com/TheAlgorithms/Python
Python数据科学:https://www.scipy.org/
Python全栈:https://www.fullstackpython.com/
Python 金融相关的项目
Tablib金融库:https://ta-lib.org/
quantlib:http://quantlib.org
zipline,国内用的比较多:https://www.zipline.io
金融数据源
免费的有:
tushare: https://tushare.pro/
各大财经网站、券商网站等用爬虫自己也可以抓取。
付费的有:WindAPI, iFind api,Choice数据量化接口,巨潮信息API等等
金融数据库
国内的有:护盘数据发布 ,国泰安金融数据库,RESSET金融研究数据库。
最后更新时间:2020-5-14
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