1.什麼是資料分析？
資料的獲取、清洗、轉換、建模
2.分類與回歸（分類是有監督的，有標籤）
應用：信用卡申請人風險評估，**公司業務增長量、**房價
原理：分類-將資料對映到預先定義的群或者類，演算法要求基於資料屬性值來定義類別，把具有某些特徵的資料項對映到給定的某個類別上
回歸-用屬性的歷史資料**未來趨勢，演算法首先假設一些已知型別函式可以擬合目標資料，然後某種誤差分析確定乙個與目標資料擬合程度最好的函式
區別：分類模型採用離散**值，回歸模型採用連續**值
3.聚類（無監督的學習，沒有標籤）
應用：根據症狀歸納特定疾病，發現信用卡高階使用者，根據上網行為對客戶分群從而進行精確營銷
原理：沒有給定劃分類的情況下，根據資訊相似度進行資訊聚類。聚類的輸入是一組未被標記的資料，根據樣本特徵的距離或相似度進行劃分，劃分的原則是保持最大的組內相似性和最小的組間相似性。
4.時序模型
應用：下季度的商品銷量或者庫存是多少？明天用電多少
原理：描述基於時間或者其他的序列經常發生的規律或者趨勢，並對其建模，和回歸一樣，用已知資料**未來的資料，但是這些資料的區別是變數所處時間不同。重點考察資料之間在時間維度上的相似性。
5.機器學習的基本框架
第一步：定義一系列函式，找一系列的模型
第二步：定義乙個標準，看哪個模型好
第三步：在一組模型中找最好的模型
6.金融量化分析
金融，對現有資源
金融量化分析
是股份公司發給出資人的一種憑證，的持有者就是股份公司的股東。上市 ipo 企業通過 交易所公開向社會增發 以募集資金 的作用 的分類 按上市地區分類 市場的構成 影響股價的因素 買賣 a股 交易日 周一到周五 非法定節假日和交易所休市日 漲停 跌停限制 購買方式 市價單 限價單 金叉 短期 上穿長期...
python金融量化分析學習
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量化分析入門
量化分析是乙個充滿魔力的詞彙。前段時間淘了兩本書，簡單研究一下。乙個是雅虎平台的資料。from pandas datareader import data as dt 獲取中國平安的日線 資料 start date 2020 01 01 end date 2020 03 20 zgpa dt.dat...