项目实战！对近7000只基金进行一个深度分析
最近国际金融动荡，股市起起伏伏，前几天黄金股开始异动，涨幅非常凶猛！但是到底买哪个黄金股票呢，不如我们自己动手分析一下股票的详细数据，只要50行搞定！
1.三大黄金股票
随便打开一个券商的app,我们看一下目前比较猛的三大黄金股票:中金黄金，西部黄金，山东黄金。到底选哪一个好的，每个人都想今天买股票下单，明天涨停，但是股市有一句俗语，“一平一赢八亏损”！想在股市里面赚钱，不仅需要耐心，还需要技术！二者缺一不可，我们先数据分析一下:
2.获取三大股票的数据
我们可以自己去一些股票网站爬取，也可以用一些开放的接口库比如tushare库，基本上玩量化的都会用这个库，非常方便！
我们通过API 可以一下子获取三大黄金股票的历史交易详细数据，只需要输入起始时间和结束时间，我们这里去2017-1-1/2018-3-23的数据.
3.拿到数据简单清洗
因为是通过API获取，数据其实已经帮我们清洗过了，因为它的数据非常详细:
date：日期
open：开盘价
high：最高价
close：收盘价
low：最低价
volume：成交量
price_change：价格变动
p_change：涨跌幅
ma5：5日均价
ma10：10日均价
ma20:20日均价
v_ma5:5日均量
v_ma10:10日均量
v_ma20:20日均量
turnover:换手率[注：指数无此项]
我们这里简单粗暴的用收盘价，涨跌幅和成交量，这3个维度！尤其是涨跌幅度，可以快速的反映出这3大黄金股内在特性。
我们看一下清洗完成的3个黄金股票的1年零3个月的涨幅情况，一共有298个交易日，但是西部黄金有缺失数据，只有188个交易日，中间有几个月的停牌！
4.到底买一个股票呢
用数据可视化是非常好的方法，帮我们探索和追踪数据集的内部秘密，我们马上来可视化一下，简单用3幅图示例一下：
1). 看一下月线图：
最近一个月西部黄金非常猛，一个月的涨幅达到了33%，相当厉害了，要知道上证指数3月份是跌了-3点几！上面的条形图虽然很好，但是无法反映哪个股票比较活跃，那个比较保守！
2).分布图
纵观整个1年多的交易，很明显西部黄金非常活跃，震幅非常大，而山东黄金相对要稳定一些。
3).趋势图看
从趋势图看在春节之后，黄金周线开始趋于平和，西部黄金一直是在三大黄金股票里面扮演最活跃的角色，3/18开始异动，一周的涨幅达到了20%。
4).涨跌概率VS幅度
经过前面几步，我们大致可以分析得出，如果是一个积进的投资者可以买西部黄金，如果是稳健型的可以买山东黄金！但是能否再进一步呢，我统计了这三只股票的涨跌的概率，以及涨幅的幅度，发现下面这个小秘密:
三大股票，涨的概率:[46.9%, 49.2%, 47.7%]，跌的概率:[53.1%, 50.8%, 52.3%],三者很接近，步调一致，而涨跌的比例也差不多5/5开！那么我们看一下如果都在涨的情况下，西部赚的钱是中金的近1倍，而下跌的时候中金比西部要少亏40%，这就是暗示我们一个交易策略，如果想知道，后台输入：输入：黄金股。也欢迎你留言交流你的量化投资策略。
综上所说，几十行代码分析，就可以非常方便的帮我们挑选股票！黄金是用来避险的，当市场情绪波动的时候，可以买一些黄金股来做平衡，进可攻退可守！
文末摘要：
TIOBE 刚刚发布了 4 月编程语言排行榜。 Ruby 曾获得 2006 年 TIOBE “年度编程语言” ，并在 2008 年达到了热度巅峰，但之后就被新语言抢去了光芒，人气大幅下滑。但现在似乎正在重新受到关注，上个月排第九，这个月略有下降排第十。
Objective-C 下降很明显。原因是几年前苹果公司放弃了 Objective-C，并由其后继者 Swift 取而代之。
前 20 名中，涨幅最高的编程语言为 Java ，之后分别是 C、C++、Python、SQL 、Javascript 和 PHP 。
需特别说明的是，SQL 在上上个月被重新添加到了 TIOBE 排行榜中，这个月排在第九。
Python 的持续增长；
根据去年的一些数据，Python 是增长最快的编程语言。今年也一直保持上涨姿态。从 DevOps 到机器学习和数据科学，Python 无处不在。
2017 年末，Python 软件基金会与 JetBrains 一起开展了 Python 开发人员调查，目标是确定最新趋势，并深入了解 Python 在开发界的使用情况。
结果显示，有 4/5 的 Python 使用者将 Python 作为他们的主要语言，这 4/5 中又有一半的人还同时使用 JavaScript。
使用 Python 作为辅助语言的受访者更喜欢将其与JavaScript（46％），C / C ++（42％），Java（41％）和 C＃（24％）这几门语言搭配使用。
Web 开发员 vs 数据科学家：谁将统治 Python？
Stack Overflow 的数据科学家 David Robinson 谈论了 Python 的发展，并了解到它来自数据科学和机器学习的巨大扩展。
“2017 年 Python 开发人员调查”将数据分析和机器学习结合到一个单一的“数据科学”类别中时，结果显示 27％ 的受访者都使用 Python 进行数据科学研究。
大多数参与此调查的人，似乎都低估了从事数据科学的开发人员的数量。 尽管几年前，网络开发是 Python 的主要应用，但现在情况发生了变化。
所以，将数据分析和机器学习相结合组成的“数据科学”领域，与“Web 开发”领域打成了平手。
调查还显示，使用 Python 的最流行的技术是 Jupyter Notebook，其次是 Docker 和 Anaconda。
关于此调查的详情，你可以查看这个：
https://www.jetbrains.com/research/python-developers-survey-2017/
Top 10 编程语言 TIOBE 指数走势（2002-2018）
其他编程语言排名
第 21-50 名如下，可能存在遗漏：
第 51-100 名如下，由于它们之间的数值差异较小，仅以文本形式列出（按字母排序）：
(Visual) FoxPro, 4th Dimension/4D, Applescript, AutoLISP, Avenue, BBC BASIC, bc, Bourne shell, C shell, CFML, CL (OS/400), CoffeeScript, Common Lisp, Crystal, Elixir, Erlang, F#, Forth, Groovy, Hack, Icon, IDL, Io, J, Korn shell, LiveCode, Maple, Mercury, ML, Modula-2, Monkey, MOO, MQL4, NATURAL, NXT-G, OpenCL, OpenEdge ABL, PowerShell, Q, Ring, Rust, Scheme, Simulink, Snap!, SPARK, Standard ML, Stata, Vala/Genie, VBScript, VHDL
文章最后给大家带来一个福利，想系统学习并且以后从事这方面的同学有福利了，现在报名我们Python任意一个系统学习班级可以享受TensorFlow系统学习课程（为期一个月）
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最后，感谢阅读。