Python金融大数据分析-数据获取与简单处理

Python的功能不可以说不大，在金融数据分析里面有着很方便的应用。
1.数据获取
    pandas包中有自带的数据获取接口，详细的大家可以去其官网上找，是io.data下的DataReader方法。
    import numpy as np  
    import pandas as pd  
    import pandas.io.data as web  
    import math  
    #从雅虎财经获取DAX指数的数据  
    DAX = web.DataReader(name='^GDAXI', data_source='yahoo',start = '2000-1-1')  
    #查看一下数据的一些信息 上面这一方法返回的是一个pandas dataframe的数据结构  
    print DAX.info()  
    #绘制收盘价的曲线  
    DAX['Close'].plot(figsize=(8,5))  

我们获得的数据是dataframe的结构，毕竟是pandas的接口的嘛。然后我们绘制一下收盘价曲线。

这个是我们获取的数据的信息。

绘制出来的收盘价曲线是这样的。

2.简单的数据处理

有了股票价格，我们就计算一下每天的涨跌幅度，换句话说，就是每天的收益率，以及股价的移动平均和股价的波动率。

1. #计算每日的涨跌幅  
2. DAX['Return'] = np.log(DAX['Close']/DAX['Close'].shift(1))  
3. print DAX[['Close','Return']].tail()  
4. #将收盘价与每日涨跌幅度放在一张图上  
5. DAX[['Close','Return']].plot(subplots = True,style = 'b',figsize=(8,5))  
6. #42与252个交易日为窗口取移动平均  
7. DAX['42d']=pd.rolling_mean(DAX['Close'],window=42)  
8. DAX['252d']=pd.rolling_mean(DAX['Close'],window=252)  
9. #绘制MA与收盘价  
10. DAX[['Close','42d','252d']].plot(figsize=(8,5))  
11. #计算波动率，然后根据均方根法则进行年化  
12. DAX['Mov_Vol']=pd.rolling_std(DAX['Return'],window = 252)*math.sqrt(252)  
13. DAX[['Close','Mov_Vol','Return']].plot(subplots = True, style = 'b',figsize = (8,7)) 
    

我们可以掌握这种subplots的绘图方法，把几张趋势图片放在一起。

这是移动平均线的图片，subplots的属性为false，那么就是叠加在一起绘制。

这是市场的波动率和股市的关系。和FRM中提到的一样，在市场低迷，或者说，金融危机的时候，市场的波动率急剧增加。于是，就有了恐慌指数这个东西，也就是Vix，其实就是市场的波动率指数。