Python金融数据分析之路（一）

基础工具的安装

1. 安装Anaconda：https://www.anaconda.com/
2. 安装PyCharm：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/

为什么选择Python 而非 R?

首先要声明的是R也是非常好的工具，如果仅仅是用来数据分析甚至比Python数据科学生态还要好，但是如果需要进行数据挖掘、分析的工程应用开发与产品化部署Python生态更合适。

为什么选择PyCharm

选择了Python 绕不开性能问题，所以绕不开C/C++，PyCharm无论是Python源码开发还是扩展开发都是可以大幅提升开发效率的工具。

个人收集的关于Python的一些参考资料

Python数据结构与算法：https://github.com/TheAlgorithms/Python

Python数据科学：https://www.scipy.org/

Python全栈：https://www.fullstackpython.com/

Python 金融相关的项目

Tablib金融库：https://ta-lib.org/

quantlib：http://quantlib.org

zipline,国内用的比较多:https://www.zipline.io

金融数据源

免费的有：

tushare: https://tushare.pro/

各大财经网站、券商网站等用爬虫自己也可以抓取。

付费的有：WindAPI, iFind api,Choice数据量化接口，巨潮信息API等等

金融数据库

国内的有：护盘数据发布 ，国泰安金融数据库，RESSET金融研究数据库。

 

最后更新时间：2020-5-14