簡介

數(shù)據(jù)科學(xué)是當(dāng)前全球形勢(shì)下快速發(fā)展的領(lǐng)域，它將統(tǒng)計(jì)學(xué)的力量與計(jì)算技術(shù)相結(jié)合，從數(shù)據(jù)中獲取有價(jià)值的洞察。

數(shù)據(jù)科學(xué)家是負(fù)責(zé)將來自數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和特定領(lǐng)域等的知識(shí)整合起來，以識(shí)別模式并從大量數(shù)據(jù)中提取信息的專業(yè)人員，其中包含結(jié)構(gòu)化以及非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。有了這些信息，就可以找到解決商業(yè)、投資、科學(xué)研究和公共政策決策等問題的方案。

在金融市場(chǎng)方面，數(shù)據(jù)科學(xué)可以以各種方式應(yīng)用，例如：

• 預(yù)測(cè)模型：數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)人員可以使用歷史數(shù)據(jù)來創(chuàng)建預(yù)測(cè)模型，以識(shí)別趨勢(shì)并對(duì)未來的市場(chǎng)狀況作出預(yù)測(cè)；
• 算法交易：通過分析價(jià)格、成交量和波動(dòng)性等因素，使用執(zhí)行買入和賣出訂單的算法，基于數(shù)學(xué)模型進(jìn)行自主交易；
• 投資組合優(yōu)化：可以使用算法和其他數(shù)學(xué)模型來優(yōu)化投資組合，以實(shí)現(xiàn)收益最大化和風(fēng)險(xiǎn)最小化；
• 欺詐檢測(cè)：機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以識(shí)別金融交易中的欺詐性活動(dòng)；
• 風(fēng)險(xiǎn)管理：數(shù)據(jù)科學(xué)可用于量化和促進(jìn)各種金融風(fēng)險(xiǎn)管理，包括市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)和運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)；
• 客戶分析：金融機(jī)構(gòu)可以使用數(shù)據(jù)科學(xué)分析客戶數(shù)據(jù)并獲取有關(guān)其行為和偏好的信息，以幫助改善客戶關(guān)系和保留客戶。

在本文的介紹中，將演示如何使用數(shù)據(jù)科學(xué)和Python來獲得市場(chǎng)洞察，通過投資組合優(yōu)化、開發(fā)高效的投資策略和股票分析來提高投資業(yè)績。

Quantstats

Quantstats是用于量化金融分析和投資組合優(yōu)化的Python庫。該庫提供了各種工具，可從不同來源獲得金融數(shù)據(jù)，進(jìn)行技術(shù)和基本分析，并創(chuàng)建和測(cè)試投資策略。還可以使用可視化工具來分析股票和投資組合。Quantstats是一款簡單易用的定量金融分析工具，因此它將是本研究的首選庫。要在計(jì)算機(jī)上安裝Quantstats，請(qǐng)?jiān)谌魏蜳ython環(huán)境中使用以下命令：

# 安裝Quantstat

!pip install quantstats

之后，你可以導(dǎo)入一些必要的庫。

# 導(dǎo)入庫
import pandas as pd
import numpy as np
import quantstats as qs
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import plotly.express as px
import yfinance as yf

安裝并導(dǎo)入quantstats后，我們必須加載要分析的股票數(shù)據(jù)。在這個(gè)示例中，將分析蘋果、特斯拉、華特迪士尼公司和AMD的股票，時(shí)間從2010年7月1日至2023年2月10日。我們可以使用quantstats方法download_returns來獲取每日回報(bào)數(shù)據(jù)。

# 在同一時(shí)間窗口內(nèi)獲取4只不同的美國股票的每日回報(bào)率
aapl = qs.utils.download_returns('AAPL')
aapl = aapl.loc['2010-07-01':'2023-02-10']
 
tsla = qs.utils.download_returns('TSLA')
tsla = tsla.loc['2010-07-01':'2023-02-10']
 
dis = qs.utils.download_returns('DIS')
dis = dis.loc['2010-07-01':'2023-02-10']
 
amd = qs.utils.download_returns('AMD')
amd = amd.loc['2010-07-01':'2023-02-10']

現(xiàn)在，我們有了aapl、tsla、dis和amd四個(gè)變量，其中包含來自不同行業(yè)的四種不同美國股票的數(shù)據(jù)。

我們現(xiàn)在可以開始查看一些指標(biāo)了！

累積收益

累積收益代表投資的總收益。在觀察股票時(shí)，它不僅包括股票市場(chǎng)上的升值，還包括股息和任何其他形式的收入。

通常，累積收益以百分比表示，可以通過獲取股票的初始價(jià)格和指定時(shí)期結(jié)束時(shí)的最終價(jià)格來計(jì)算。然后，從最終價(jià)格中減去初始價(jià)格，加上任何股息或其他收入，再將結(jié)果除以初始價(jià)格。這給我們提供了累積收益的十進(jìn)制表示，可以乘以100以百分比表示。

如下所示可以看到一個(gè)線圖，顯示了自2010年7月以來下載的每只股票的累積收益。

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觀察上面的圖表，可以提取一些有趣的見解。例如，你可以看到Tesla的收益與Disney的收益之間存在相當(dāng)大的差異。在其收益的峰值時(shí)，特斯拉超過了25000％，對(duì)于那些有先見之明購買該公司股票的人來說，這是一筆了不起的投資。另一方面，迪士尼的股票收益率較為適中，峰值約為650％。

當(dāng)然，在分析過去的數(shù)據(jù)時(shí)，我們不會(huì)僅僅從累積收益來做出投資決策。重要的是要查看其他指標(biāo)并評(píng)估投資的風(fēng)險(xiǎn)。此外，650％的回報(bào)仍然是相當(dāng)高的，在股票市場(chǎng)上，緩慢但穩(wěn)定的增長與爆發(fā)式的回報(bào)一樣有價(jià)值。

為了建立一個(gè)強(qiáng)大的投資組合，重要的是要考慮各種策略和許多不同資產(chǎn)的特點(diǎn)。

每日收益率

每日收益率顯示股票價(jià)格在當(dāng)天內(nèi)的百分比變化。可以通過將當(dāng)天的收盤價(jià)減去前一日的收盤價(jià)，然后將其除以前一日的收盤價(jià)來獲得。要將其表示為百分比，只需將結(jié)果乘以100即可。

使用Quantstats，我們可以輕松地繪制出該時(shí)期的每日收益率。對(duì)于投資者來說，觀察每日收益率可能有助于觀察價(jià)格在市場(chǎng)上的變化，從而使他們能夠提取關(guān)于收益波動(dòng)性和一致性的信息。

使用下面的代碼，我們?yōu)槊恐还善崩L制每日收益率。

# 為每只股票繪制每日收益率圖表
print('\nApple Daily Returns Plot:\n')
qs.plots.daily_returns(aapl)
print('\nTesla Inc. Daily Returns Plot:\n')
qs.plots.daily_returns(tsla)
print('\nThe Walt Disney Company Daily Returns Plot:\n')
qs.plots.daily_returns(dis)
print('\nAdvances Micro Devices, Inc. Daily Returns Plot:\n')
qs.plots.daily_returns(amd)

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上述圖表可以讓我們看到AMD股票價(jià)格出現(xiàn)了異常波動(dòng)，股價(jià)在2016年上漲了約40%，這可能是由于多種因素引起的，如出人意料的收益報(bào)告、對(duì)公司產(chǎn)品的需求增加或市場(chǎng)環(huán)境有利等。這種行為可能表明高波動(dòng)性，因此被標(biāo)記為風(fēng)險(xiǎn)較高的投資。另一方面，迪士尼和蘋果的股票似乎更穩(wěn)定，是可預(yù)測(cè)的投資選擇。