【摘 要】
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随着信息技术和金融行业的发展,金融数据越来越多,每天都有海量的数据等待处理,但是从庞杂的数据中提取出有效信息并利用,并非易事。金融数据的随机性和复杂性,以及数据背后
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随着信息技术和金融行业的发展,金融数据越来越多,每天都有海量的数据等待处理,但是从庞杂的数据中提取出有效信息并利用,并非易事。金融数据的随机性和复杂性,以及数据背后隐藏的规律更难于被发现,加大了处理难度。笔者基于Python平台构建了金融数据分析系统,主要工作内容包括数据获取、清洗、处理并可视化,以用Tushare获取的股票信息和AkShare获取的微博舆情信息为基础,利用均线策略、动量策略、配对交易等经典的交易策略进行模拟,生成交易信号以及进行风险评估,最后将结果可视化。
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