大数据毕业论文：基于大数据的金融量化分析2023 外汇期货数据分析论文题目怎么写的

大数据毕业论文：基于大数据的金融量化分析 已毕业留念，仅供参考。 效果图：

3 运行设计 3.1用户界面

图3-1 运行界面 Finanical.py 获取股票基础数据 view.py 股票价格走势可视化 viewR.py 股票日收益率可视化 viewend.py 股票收益率密度正态分布可视化 analysis_data.py 股票数据分析 analysis_end_data.py 优化组合个股票权重分析计算及可视化 Analysis_view_one.py 股票优化组合模拟收益情况可视化 end.py 投资组合有效前沿可视化

分割

信息工程学院本科生毕业设计说明书

题目： 基于大数据的金融量化分析

姓 名： 学 号： 专 业： 数据科学与大数据 班 级： 指 导 教 师：

摘 要

随着网络科技的迅速发展，现在大数据技术几乎被应用到各行业里，同时量化投资的分析方式也因为大数据的影响而逐渐发生变化。量化分析离开数据样本的束缚就是归功于大数据，样本中的海量数据，甚至整个样本数据的研究逐渐成为金融学者的共同认识，我们的一些交易模式也发生了变化。使用计算机建立数学模型，利用计算机语言进行可视化，进行理性判断而不是人类的思考,可以更有效的实现准确的金融资产定价更直观的预测投资机遇。给我们带来更优化的收益。 此项目系统编程在Windows环境下，用python语言编程，通过pyCharm开发工具，创建pro接口在Tushare中完成对金融股票数据的采集，将数据存储于csv文件中，进行数据分析以及预处理，最后通过数据可视化展示成果。

关键词：大数据分析； 数据可视化；金融； 量化投资

目 录

1 系统概述 1 1.1 设计目的 1 1.2 设计思路 1 1.3 系统需求分析 3 1.4 开发环境 3 1.5 运行环境 3 2 总体设计 4 2.1 系统结构 4 2.2 模块功能设计 4 2.2.1 数据采集功能 4 2.2.2 数据预处理功能 6 2.2.3 数据分析及可视化功能 7 2.2.4 模型构建及可视化功能 12 3 运行设计 16 3.1运行界面 16 3.2 运行代码 16 4 系统测试 25 4.1 功能测试 25 4.2 稳定性测试 25 参考文献 26

1 系统概述 1.1 设计目的 金融科技正在越来越深刻地影响量化投资领域。而量化投资依赖于程序进行决策，减少了人的不理性决策可以避免人性的诸多弱点，并且可以从量化的角度分散化投资风险。 1.2 设计思路 在量化投资领域，最流行的编程语言就是Python，主要原因是Python简单易上手，并且有诸多数据分析、可视化以及统计建模的包可供我们使用。本设计使用Python进行量化投资，我将从数据获取、数据清洗、数据可视化、构造有效投资组合几个方面介绍Python在量化交易中的应用。 1.2.1 知识储备 （1）量化投资:利用计算机技术并且采用一定的数学模型去实践投资理念，实现投资策略的过程。 （2）在股票投资领域，我们其实关注的并不是股票的价格，而是股票收益率。股价与股票收益率关系，股票日度收益率公式： 但是在实际应用中，这种方式需要的计算量比较大，因此我们一般使用： 1.2.2数据采集 股票交易数据的获取有诸多种方式，一些大型数据商如万得（Wind）会提供非常详细、实时更新的股票交易数据，我们也可以通过爬虫等方式获取股票交易数据。但是对于初学者而言，这些方法要么费时间，要么需要付费进行购买。这里，我使用一个国内免费、开源的财经数据接口包：Tushare，它可以方便快捷地帮助我们获取所需要的数据。 1.2.3 数据清洗 获得股票数据之后，需要对其进行清洗，首先查看一下数据是否存在缺失值（因为股票有时候会被停牌有的数据存在少量缺失值,有则可以用线性插值法 常见的清洗方法，将数据清洗定义为处理异常值和缺失值。 异常值，指的是数据中不合理的值，通常情况下，异常值的取值比较极端。异常值影响我们发现规律，我们需要分析后并去掉它们的影响。对于异常值，量化中常见的处理方法是截尾。 1.2.4 数据可视化 （1）Matplotlib基础图形绘制：-plt.plot() : 绘制图形；–plt.show()：图形显示； （2）pandasn内置图形可视化 （3）Seaborn包 进行股票历史价格走势；日度收益率；日收益率波动情况；日收益率分布情况；各股票收益率正态分布图等的数据可视化。 1.2.5 数据分析 （1）基于最优夏普比率构建股票投资组合。计算投资组合的收益与方差。 假设两种风险资产的期望收益分别为 E(r1)，E(r2) ，标准差分别为 σ1，σ2 ，协方差为σ12 ，投资在风险资产1上面的比重为W1 ，投资在风险资产2上面的比重为W2，那么投资组合（Portfolio）的期望收益率为： 投资组合（Portfolio）的方差为： 如果股票的数量