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元宵大师

元宵大师

Python高级工程师
元宵大师,资深Python数据分析师、高级项目管理师,致力于推动人工智能、大数据分析在金融量化交易领域中的应用。目前已发布多个Python 量化交易相关课程,个人公众号《元宵大师带你用Python量化交易》。...更多
创作文章5

手把手教你用 Python 打造股票行情分析的 GUI

Python 的出现可以帮助我们快速解决实际的问题,提高工作效率。如果给 Python 脚本加上一个 GUI 的话,不仅可以进一步提升使用效率(不用每次停止运行去修改参数),而且还能把自己程序分享给不懂编程的朋友们使用,的确让人激动不已! wxPython 是基于 Python 的跨平台 GUI 扩展库,是对 wxWidgets( C++ 编写)封装实现,也是目前最为流行的 GUI 库之一。 本场 Chat 我们就来和大家一起学习 wxPython 的使用方法,运用知识点打造股票行情分析界面,为实现自己的桌面交互界面添砖加瓦。 本场 Chat 主要内容包括: 1. 通过最小框架的实现快速入门 wxPython 2. 界面的布局管理及多页面之间的切换,嵌入 Matplotlib 可以显示各种图形 3. 不仅介绍基本的按钮、文本、工具栏、菜单栏的使用,还有高级的树形列表、Excel 表格、进度条、滑块、日历、对话框的扩展介绍 4. 结合以上知识点,制作一个基础版的股票行情分析界面 ,可以交互查看个股走势
严选Python
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Python 装饰器在金融数据可视化中的作用

Python 进行数据分析和价值挖掘是当前炙手可热的技术领域,可视化是最直观分析数据的方法。在 Python 中常用 Matplotlib 库提供的 API 接口轻松绘制出各种图形。在数据分析过程中,通常在处理数据代码后添加 Matplotlib 代码来实现可视化目的,不过这种方式不仅不灵活,还影响了数据分析代码后续的封装。 Python 中的装饰器可以解决在不改变原因代码的情况下实现特殊的功能,将装饰器应用于数据可视化分析中十分合适,这样不仅可以灵活地更换各种图形,也可以在可视化分析完成后快速剥离 Matplotlib 代码。 本场 Chat 以股票数据的可视化为例,介绍如何将 Python 的装饰器应用于数据可视化过程中。本场 Chat 主要内容包括: 1. 剖析 Python 装饰器的原理 2. Matplotlib 函数式绘图的方法 3. 常用 Matplotlib 图形的绘制 4. 装饰器在数据可视化中的应用 本场 Chat 适用于 Python 入门级的同学,从中可以掌握如何使用 Python 装饰器的机制和用法。
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如何用 Python 面向对象编程量化策略

Python 由于其易上手、丰富的第三方库支持等优点,已经作为一种标准编程语言应用在金融数据的量化分析中。尽管 Python 上手很快,但是当我们着手搭建一个系统时,需要考虑软件的移植、扩展和维护。作为一门面向对象的语言,掌握 Python 的面向对象编程思维和方法至关重要。 本场 Chat 以股票量化交易中经典的动量策略为例,从面向对象的思维、方法、过程和实现等角度介绍用Python面向对象思维编程的关键点。 本场 Chat 主要内容: 1. 概述 Python 面向对象机制 2. 如何编写一个完整的类 3. 由类到实例的过程及其区别 4. 类的继承和组合方法的应用 5. 以动量策略为场景的应用 本场 Chat 适用于 Python 入门级的同学,从中可以掌握如何使用 Python 面向对象去编程。
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如何在 Python 下用 SQLite 做金融数据分析

Python 进行数据分析和价值挖掘是当前炙手可热的技术领域,如何高效地管理大量数据是其中非常关键的环节。数据库是最佳的解决方案之一,目前流行的数据库有 Oracle、MySQL、MongoDB、Redis、SQLite……关于数据库的选型通常取决于性能、数据完整性以及应用方面的需求。 本场 Chat 推荐一款 Python 内置的轻型数据库——SQLite3,它本身是用 C 写的,不但体积小巧,而且处理速度快,非常适合用于 Python 金融量化分析爱好者在本地实现数据管理。 本场 Chat 以股票交易数据为例具体介绍如下内容: 1. 概述 SQLite 的发展和特点 2. Python 操作 SQLite 的 API 介绍 3. Pandas 操作 SQLite 的 API 介绍 4. 建立 SQLite 股票行情数据库 5. 基于 SQLite 股票行情数据分析 本场 Chat 适用于具备 Python 基础能力的同学,从中可以掌握在 Python 下通过 SQLite 实现大数据分析的技巧。
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详解用 Python 访问金融交易数据的方法

Python 进行数据分析和价值挖掘是当前炙手可热的技术领域,在 Python 环境下 Pandas 库使得处理数据非常方便、快速和简单,其中核心数据结构 DataFrame 起到了关键的作用。如何全方位、准确地从 DataFrame 数据中访问到我们所需的数据是进行清洗、处理、建模等一系列的动作的前提条件。 本文以股票交易数据为例详细介绍从行列索引、元素位置、时间序列、条件判断、矢量化遍历、循环遍历等各角度提取所需数据的方法。 具体内容包括: 1. 如何获取到股票交易数据 2. 如何概览交易数据的特性 3. 如何准确、便捷地访问指定数据 4. 如何高效地从遍历中访问指定数据 本场 Chat 适用于仅需具备 Python 基础能力的同学,从中可以掌握 Pandas 库灵活访问 DataFrame 数据的使用技巧。
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