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Python数据攻略-Pandas与金融数据分析

当我们谈到金融市场，可能会想到股票、债券、货币和衍生品等各种复杂的金融产品。对这些产品进行数据分析，不仅可以更好地理解市场动态，还可以为投资决策提供有力支持。

在这篇文章里将使用Pandas库来进行金融数据分析，特别是时间序列数据的处理、金融指标的计算以及风险和收益的分析。

文章目录

  • 金融时间序列分析基础
  • 趋势（Trend）
    • 移动平均与其他金融指标
    • 指数移动平均（EMA）
    • 布林带（Bollinger Bands）
  • 风险与收益分析
    • 收益率计算
    • 风险度量：方差和标准差
    • 夏普比率
  • 实践案例：三国志角色能力值分析
  • 总结

金融时间序列分析基础

时间序列数据是按时间顺序收集或记录的数据。在金融中，最常见的时间序列数据包括股票价格、交易量和利率等。

时间序列数据通常包含三个基本组件：季节性（Seasonality）、趋势（Trend）和周期性（Cyclic&

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