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RSS订阅原创 网址，URL，域名，IP地址，DNS，域名解析
网址，URL，域名，IP地址，DNS，域名解析文章简介一篇关于网址、URL、IP地址、域名、DNS、域名解析的白话长文。编写形式：QA背景知识互联网上的所有数据都是存储在主机(服务器)上互联网中的所有主机都拥有唯一的IP地址互联网中任意两台主机通信都是通过IP地址来实现了解上述内容之后，我们以两台主机最简单的通信方式——上网为例，为大家说明这个疑问是什么。21世纪的每个人应该都熟悉网上冲浪(不知道还有没有人用这个词)的过程，我们上网的实质就是获取网址对应主机上的数据并在用户主机上进行
2020-09-30 17:17:51
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原创 matplotlib常用绘图风格
可视化计算是数据分析的重要组成部分，特别是模块matplotlib。最近新一代绘图模块plotly横空出世，在互动性上具有绝对的优势。但绘制一些简单的图像还是使用matplotlib比较方便。2107年matplotlib2.0发布，提供了六种绘图风格供用户选择。'bmh','dark_background','fivethirtyeight','ggplot','grayscale','default'不同的集成环境可以将matplotlib的绘图风格增加到20多种。这些方法可以直接运用到pa
2020-09-29 16:37:55
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原创 Tushare财经数据接口（五）案例——优质基本面的股票池创建
Tushare财经数据接口优质基本面的股票池创建上市公司的基本面数据是体现公司经营历史业绩的重要凭据，也是投资者判断公司未来发展前景的重要依据，金融分析人员和股票投资者需要通过分析公司基本面质量来评估公司股票的投资价值。从Tushare平台获取的上市公司基本面数据主要包括定期公布的公司经营业绩报告、盈利能力、营运能力、成长能力、偿债能力及现金流等数据，这些数据分别体现公司不同层面的经营状况。我国股票市场（上海证券交易所和深圳证券交易所）已有近3600支正常交易的股票，普通投资者选择理想的投资标的时，不
2020-09-28 10:13:46
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原创 Tushare财经数据接口（四）案例——绘制股票k线图
Tushare财经数据接口绘制股票k线图不同种类财经数据的结构与变化特征是有差别的，适合描述不同种类数据特征的图表形式自然也会不同。线图和点图是金融分析者最常用的二维图，因为二维线图与点图比较容易展示金融数据的变化特征，并且绘制方法也较简单。本节以绘制股票k线图（也称蜡烛图）为例介绍Python语言实现时间序列数据可视化的基本方法。在Python运行环境下利用Tushare平台数据绘制股票k线图的过程主要包含如下三个步骤：第1步：确定数据来源。本节选择从Tushare平台获取股票行情数据，并利用Tu
2020-09-27 09:47:55
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原创 Tushare财经数据接口（三）案例——股票基本面统计
Tushare财经数据接口股票基本面统计使用get_stock_basics()函数一次性下载所有股票基本面数据。这对观察股票的整体市场情况很有帮助。import tushare as tsimport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltstock = ts.get_stock_basics() # 下载股票基本面数据stock.to_excel('stock.xlsx')
2020-09-26 12:50:31
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原创 Tushare财经数据接口（二）常见数据接口介绍
数据接口宏观经济数据可利用Tushare的内建函数从Tushare平台获取多种国内宏观经济数据，如多个时期的货币供应量、存款准备金率、存贷款利率、国内生产总值、居民消费价格指数及工业品出厂价格指数等。货币供应量通过ts.get_money_supply()函数可获取我国最近30年来各时期的货币供应量数据：import tushare as tsdf = ts.get_money_supply()df.head()df.columns返回值说明：参数解释mont
2020-09-25 08:55:26
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原创 金融数据分析（十三）投资组合问题
案例（五）具体金融数据分析项目二：案例详情A公司是总部位于广州的一家公募基金管理公司，在公司对外发行的全部基金产品中，有一只名为“新金融股票型基金”，该基金在投资策略上是精选具有核心竞争优势、持续增长潜力且估值水平相对合理的A股市场金融股。截止到2020年5月末，该基金重仓的股票包括浦发银行（600000）、招商银行（600036）、海通证券（600837）、华泰证券（601688）、中国平安（601318）、中国太保（601601）。假定你是A公司的一位基金经理助理，日常的工作就是协助“新金融股票
2020-09-23 09:19:40
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原创 金融数据分析（十二）房贷综合问题
案例（五）具体金融数据分析项目一：案例详情王先生是一家高科技公司高级工程师，近期计划在广州购置一套总价为1000万元的住房，由于自有资金有限无法全额付款，拟向当地C银行申请住房按揭贷款。假定你是C银行负责拓展住房按揭贷款业务的客户经理，在评估了王先生的还款能力后，制定了如下的贷款方案：贷款本金为600万元，贷款期限是30年，贷款利率是按照5年期以上贷款市场报价利率（LPR）上浮5个基点，即是贷款利率是4.9%。但是，针对该贷款有以下两种还款方式可供王先生选择：（1）等额本息还款，具体是指在贷款利率
2020-09-22 08:49:01
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原创 金融数据分析（十）人均国内生产总值的增长率
案例（四）宏观金融数据分析项目一：利用世界银行公开数据平台提供的宏观经济数据比较最近40年间中国与美国两个国家的人均国内生产总值的增长率（图表输出）数据可通过此网页中的下载链接获取：https://data.worldbank.org.cn/?locations=CN-USimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib as mplimport numpy as npimport pandas as pdfrom matplotlib imp
2020-09-21 12:12:20
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原创 金融数据分析（十一）分析我国近25年来农村居民与城市居民享受基本公共卫生服务的变化情况
案例（四）宏观金融数据分析项目二：分析我国近25年来农村居民与城市居民享受基本公共卫生服务的变化情况（图表输出）利用世界银行公开数据import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib as mplimport numpy as npimport pandas as pdfrom matplotlib import tickerplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']mpl.rcParams["a
2020-09-21 09:25:15
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原创 金融数据分析（九）模拟计算以MACD指标买入卖出信号进行股票交易而产生的收益
案例（三）简单金融数据分析项目三：计算一年内以MACD指标买入卖出信号进行股票交易而产生的收益设计一个程序，计算一年内以MACD指标买入卖出信号进行股票交易而产生收益。MACD交易信号为：快线从下往上穿越慢线是当天买入信号，快线从上往下穿越慢线是当天卖出。假设买入和卖出价格为发出交易信号当天的收盘价格。import numpy as npimport datetimeimport pandas_datareader.data as webstart = datetime.datetime(20
2020-09-20 09:06:59
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原创 金融数据分析（八）计算股票的超额收益率
案例（三）简单金融数据分析项目二：计算股票的超额收益率设计一个程序，计算股票的季收益率和年收益率，并计算单支股票收益率相对同一时期股票市场平均收益率的超额收益率（即相对收益率）。本项目采用tushare的Python SDK 获取数据具体方法另开新篇。import tushare as tsimport numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib import tickerpl
2020-09-19 14:04:28
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原创 金融数据分析（七）不同按揭额度下还款总额的变化趋势
案例（三）简单金融数据分析项目一：不同按揭额度下还款总额的变化趋势设计一个程序，比较在相同贷款额度（如100万元人民币）但不同按揭（月）额度（至少计算三种按揭额度）的情况下各自还款总额的变化趋势。...
2020-09-19 13:51:03
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原创 金融数据分析（六）亚马逊商品信息自定义获取（requests库）
案例（三）简单金融数据分析项目一：不同按揭额度下还款总额的变化趋势设计一个程序，比较在相同贷款额度（如100万元人民币）但不同按揭（月）额度（至少计算三种按揭额度）的情况下各自还款总额的变化趋势。...
2020-09-18 09:11:49
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原创 金融数据分析（五）爬取股票数据——方法二：scrapy爬虫框架
项目二：用两种不同的方法爬取股票数据方法二：scrapy爬虫框架此案例是运用scrapy框架对相关内容进行抓取。安装scrapy框架打开cmd，输入以下代码进行安装：pip install scrapy验证是否安装成功：scrapy -h创建一个新的Scrapy爬虫工程scrapy安装成功后，继续在cmd里输入代码创建工程。将目录切换到想要创建爬虫项目的路径下，执行：scrapy startproject baidustocks执行完毕后，会在目录下生成一系列文件夹和.py等文
2020-09-17 08:30:21
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原创 金融数据分析（四）爬取股票数据——方法一：requests&bs4&re
案例（二）爬虫预热项目二：用两种不同的方法爬取股票数据方法一：requests&bs4&reimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport redef getHTMLText(url, code="utf-8"): kv = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, li
2020-09-16 16:15:58
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原创 matplotlib画以时间为横坐标的图，用dataframe数据
缘起当我在使用SQL数据库作为数据来源时，发现所获取的多为时间序列数据，我就非常希望画以时间为横坐标的折线图。并希望自由地设置时间间隔，和画布大小。import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport pymssqlimport warningsfrom pylab import *import matplotlib.dates as mdateswarnings.filterwarnings('ignore')connect
2020-09-16 08:33:29
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原创 金融数据分析（二）python预热：用bs4爬取某省的大学排名
案例（一）python预热项目三：爬取某省的大学排名输入某省名称，从上海交通大学研发的“软科中国最好大学排名2020”（http://www.zuihaodaxue.cn/zuihaodaxuepaiming2020.html）爬取数据，输出该省2020年的大学排名。输入： 广东输出：import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport bs4def getHTMLText(url): try: r = reques
2020-09-15 10:02:32
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原创 IndexError: list index out of range 错误原理及解决方法（python）
list index out of range 解决思路发现问题当我在写文章金融数据分析（一）python预热中的项目二：计算手机销量年增长率的时候，出现过如下报错：看着结果是已经跑出来了，但是前面那一长串着实然人看着不舒心。再加上Process finished with exit code 1让我更加确信这里面有喵腻。如图所示，错误提示为Traceback (most recent call last):IndexError: list index out of range查找原因经过
2020-09-14 15:44:59
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原创 金融数据分析（一）python预热：字典排序、计算年增长率
欢迎一起学习金融数据分析最近进厂实习，互联网金融相关岗位，发现所学的有几分韵味。所以决定抽空列举几个相关案例，学而时习之。案例（一）python预热项目中的数据获取和处理大多采用的是python编程语言，所以我们首先来复习下一些常用函数与书写规则。项目一：字典统计排序字典d中存储了我国42所双一流高校及所在省份的对应关系，请以这个列表为数据变量，完善Python代码，统计各省份学校的数量。
2020-09-14 14:36:34
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原创 关于修改cmd中用户名方法实践
关于修改cmd中用户名方法的实践序 相信很少有朋友和我一样 在购买一台新电脑或者重装系统后 心中的激动之情溢于言表 控制不住想给新宝贝起一个全世界独一无二的名字 不幸的是 我们所谓得到的欣喜 只不过是大脑为了说服我们通过一段时间的努力去获得回报的机制 这种回报让我们感到欣喜（爱情来的猛烈） 但是它会悄悄地溜走 把我们留在电脑前面对那个“......
2020-04-10 21:57:14
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空空如也
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