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大数据就像它看起来那样一一有大量的数据。单独而言，你能从单一的数据获取的洞见穷其有限。但是结合复杂数学模型以及强大计算能力的 TB 级数据，却能创造出人类无法制造的洞见。大数据分析提供给商业的价值是无形的，并且每天都在超越人类的能力。

大数据分析的第一步就是要收集数据本身，也就是众所周知的“数据挖掘大部分的企业处理着 GB 级的数据，这些数据有用户数据、产品数据和地理位置数据。

而用 python 来分析数据更加的简洁，避免了很多重复性的工作，可以使我们更加注重对其结果的分析。

案例一：波动率分析：

考虑一位正在撰写硕士论文的金融专业学生，她对 Google 的股价感兴趣，想要分析 5 年的历史股价信息，以了解股价变动在这段时间内的波动性。她希望找到证据证明这种变动性是随时间变动而绝非固定。而且，结果应该进行可视化，主要的工作如下：

从网络上下载 Google 的股价数据；

计算收益率的滚动标准差（波动率）；

绘制股价数据和结果图表。

可以看出金融分析师们在应用提供高层次抽象的合适 Python 工具和库的时候，能够将焦点放在自身的领域上，而不用关心复杂的技术细节。这种效率的提高很容易转换为可度量的财务效果。

波动率是金融资产价格的波动程度，是对资产收益率不确定性的衡量，用于反映金融资产的风险水平。波动率越高，金融资产价格的波动越剧烈，资产收益率的不确定性就越强；波动率越低，金融资产价格的波动越平缓，资产收益率的确定性就越强。

通过分析 2015 年之后阿里巴巴，苹果和腾讯的年化波动率。绘出图像后。发现苹果的股票收益率是确定的

Python 数据的获取方式：通过 tushare 获取金融数据、通过 quantos 获取金融数据、通过爬虫获取金融数据

Tushare 是一个免费、开源的 Python 财经数据接口包。主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工到数据存储的过程，能够为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据。

quantos 提供的 DataCore 是一款企业级开源量化数据系统，通过标准化接口 提供高速实时行情、历史行情和参考数据等核心服务，覆盖股票、商品期货、股指期货、国债期货等品种，适配 CTP、万得、聚源、Tushare 等各类数据。

目前 quantos 提供的数据包括：

基础数据，主要是一些基础信息，包括证券信息、行业代码、指数信息、 交易日历等。

市场数据，即有市场行情产生的数据，包括实时行情、实时分钟线、历史日线、分钟线等。

参考数据，包括股票的复权因子、分红、停复牌、行业分类，指数成分股，公募基金净值等。

网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在 FOAF 社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。

网络爬虫的基本步骤：

1、模拟发起 HTTP 请求

2、接收服务器返回的数据

3、解析数据，提取有效内容

4、将内容保存到数据库中

模拟发起 HTTP 请求：

1、通过浏览器访问数据站点

2、分析通信包格式和请求参数（F12）

3、通过爬虫模拟发起请求，如果能正确收到应答，则模拟成功

可以通过 python 来获取股票的大量数据，从而进行分析。然后利用 python 进行数据可视化：

画一张招商银行 2018 年 2 月份的股价图，包含下面两张子图：

每天的收盘价折线图

每日的涨跌幅柱状图

使用 quantos 获取股票号 601800.SH 的股票数据，画出 K 线图。

金融数据分析：

市盈率(Price earnings ratio, BPP/E ratio)也称“本益比”、“股价收益比率”或“市价盈利比率（简称市盈率）”。市盈率是最常用来评估股价水平是否合理的指标之一，由股价除以年度每股盈余（EPS）得出。

一般情况下，一只股票市盈率越低，市价相对于股票的盈利能力越低，表明投资回收期越短，投资风险就越小，股票的投资价值就越大；反之则结论相反。

获取沪深 300（000300.SH）从 2017 年以来的每日收盘价数据，计算其日收益率，然后看看其统计规律，画出直方图。

编写一个函数可以获取某一股票的数据，并计算出日收益率，返回日收益率序列。

以2013-2017 年数据为基础，使用月度收益率，计算招商银行 600036.SH 相对于沪深 300 指数的 beta

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