金融时间序列（二）

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以下内容转自 数析学院，只节选了部分，有需要的同学可以直接查看原文


在金融学中遇到的最重要数据类型之一是金融时间序列，即以日期时间为索引的数据。本节课程主要通过几个金融环境的案例，学习使用 Python 以及 Pandas 库进行时间序列建模分析。


二、金融数据处理

1. import pandas.io.data as web

复制代码

1. DAX = web.DataReader(name='^GDAXI', data_source='yahoo',
   
2.                      start='2000-1-1')
   
3. DAX.info()

复制代码

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>DatetimeIndex: 3975 entries, 2000-01-03 to 2015-08-07Data columns (total 6 columns):Open         3975 non-null float64High         3975 non-null float64Low          3975 non-null float64Close        3975 non-null float64Volume       3975 non-null int64Adj Close    3975 non-null float64dtypes: float64(5), int64(1)memory usage: 217.4 KB

1. DAX.tail()

复制代码

1. DAX['Close'].plot(figsize=(8, 5), grid=True)
   
2. # 标签: dax
   
3. # 标题: 历史 DAX 指数水平

复制代码

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f45db5ec650>

1. %%time
   
2. DAX['Ret_Loop'] = 0.0
   
3. for i in range(1, len(DAX)):
   
4.     DAX['Ret_Loop'][i] = np.log(DAX['Close'][i] /
   
5.                                 DAX['Close'][i - 1])

复制代码

1. DAX[['Close', 'Ret_Loop']].tail()

复制代码

1. %time DAX['Return'] = np.log(DAX['Close'] / DAX['Close'].shift(1))

复制代码

CPU times: user 27 ms, sys: 0 ns, total: 27 msWall time: 26.6 ms

1. DAX[['Close', 'Return', 'Return']].tail()

复制代码

以上内容转自 数析学院，如需完整内容可以直接查看原文

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关键词：金融时间序列 时间序列 datetime columns RETURN