PYTHON基础技能 – Python金融数据分析：10个金融数据挖掘的技巧

文章引言

在金融数据分析中，数据的质量直接影响到最终分析结果的准确性与可靠性。从数据清洗、异常值检测到数据标准化，再到特征选择以及各种预测模型的应用，每个步骤都是确保最终预测准确性的关键环节。本文将详细介绍这些步骤，并通过实战案例展示如何利用历史数据预测股票价格。

1. 数据清洗

在金融领域，数据质量直接影响分析结果。因此，数据清洗是第一步。

1
import&nbsp;pandas&nbsp;as&nbsp;pd<br><br><em>#&nbsp;加载数据</em><br>df&nbsp;=&nbsp;pd.read_csv('financial_data.csv')<br><br><em>#&nbsp;检查缺失值</em><br>print(df.isnull().sum())<br><br><em>#&nbsp;删除缺失值</em><br>df&nbsp;=&nbsp;df.dropna()<br><br><em>#&nbsp;查看清洗后的数据</em><br>print(df.head())

输出结果：

1
column1&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;0<br>column2&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;0<br>column3&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;0<br>column4&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;0<br>column5&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;0<br>dtype:&nbsp;int64

代码解释：

• 1	pd.read_csv

  用于加载CSV文件。

• 1	isnull().sum()

  用于检查缺失值。

• 1

  dropna()

  用于删除缺失值。

2. 异常值检测

异常值可能会影响分析结果。因此，检测并处理异常值非常重要。

1
<em>#&nbsp;计算四分位数</em><br>Q1&nbsp;=&nbsp;df.quantile(0.25)<br>Q3&nbsp;=&nbsp;df.quantile(0.75)<br><br><em>#&nbsp;计算IQR</em><br>IQR&nbsp;=&nbsp;Q3&nbsp;-&nbsp;Q1<br><br><em>#&nbsp;检测异常值</em><br>outliers&nbsp;=&nbsp;((df&nbsp;&lt;&nbsp;(Q1&nbsp;-&nbsp;1.5&nbsp;*&nbsp;IQR))&nbsp;|&nbsp;(df&nbsp;&gt;&nbsp;(Q3&nbsp;+&nbsp;1.5&nbsp;*&nbsp;IQR)))<br><br><em>#&nbsp;删除异常值</em><br>df&nbsp;=&nbsp;df&#091;~outliers.any(axis=1)]<br><br><em>#&nbsp;查看处理后的数据</em><br>print(df.head())

输出结果：

1
column1&nbsp;&nbsp;column2&nbsp;&nbsp;column3&nbsp;&nbsp;column4&nbsp;&nbsp;column5<br>0&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;1.1&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;2.2&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;3.3&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;4.4&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;5.5<br>1&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;2.1&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;3.2&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;4.3&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;5.4&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;6.5<br>2&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;3.1&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;4.2&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;5.3&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;6.4&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;7.5<br>3&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;4.1&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;5.2&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;6.3&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;7.4&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;8.5<br>4&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;5.1&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;6.2&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;7.3&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;8.4&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;9.5

代码解释：

• 1

  quantile

  用于计算四分位数。

• 1

  IQR

  用于计算四分位距。

• 1

  outliers

  用于检测异常值。

• 1	~outliers.any(axis=1)

  用于删除异常值。

3. 数据标准化

标准化数据可以提高模型性能。

1
from&nbsp;sklearn.preprocessing&nbsp;import&nbsp;StandardScaler<br><br>scaler&nbsp;=&nbsp;StandardScaler()<br>df_scaled&nbsp;=&nbsp;scaler.fit_transform(df)<br><br><em>#&nbsp;转换为DataFrame</em><br>df_scaled&nbsp;=&nbsp;pd.DataFrame(df_scaled,&nbsp;columns=df.columns)<br><br><em>#&nbsp;查看标准化后的数据</em><br>print(df_scaled.head())

代码解释：

• 1	StandardScaler

  用于标准化数据。

• 1	fit_transform

  用于拟合并转换数据。

• 1

  DataFrame

  用于将数据转换为DataFrame。

4. 特征选择

特征选择可以提高模型性能。

1
from&nbsp;sklearn.feature_selection&nbsp;import&nbsp;SelectKBest,&nbsp;f_regression<br><br>X&nbsp;=&nbsp;df.drop('target',&nbsp;axis=1)<br>y&nbsp;=&nbsp;df&#091;'target']<br><br>selector&nbsp;=&nbsp;SelectKBest(score_func=f_regression,&nbsp;k=3)<br>X_new&nbsp;=&nbsp;selector.fit_transform(X,&nbsp;y)<br><br><em>#&nbsp;查看选择后的特征</em><br>selected_features&nbsp;=&nbsp;X.columns&#091;selector.get_support()]<br>print(selected_features)

代码解释：

• 1	SelectKBest

  用于选择最佳特征。

• 1	f_regression

  用于计算回归得分。

• 1	fit_transform

  用于拟合并转换数据。

• 1	get_support

  用于获取支持向量。

5. 时间序列分析

在金融数据分析中，时间序列分析是非常重要的部分。这有助于预测未来趋势。

1
import&nbsp;matplotlib.pyplot&nbsp;as&nbsp;plt<br><br><em>#&nbsp;加载时间序列数据</em><br>ts&nbsp;=&nbsp;pd.read_csv('stock_prices.csv',&nbsp;parse_dates=&#091;'Date'],&nbsp;index_col='Date')<br><br><em>#&nbsp;绘制时间序列图</em><br>plt.figure(figsize=(10,&nbsp;6))<br>plt.plot(ts&#091;'Close'])<br>plt.title('Stock&nbsp;Prices')<br>plt.xlabel('Date')<br>plt.ylabel('Price')<br>plt.show()

代码解释：

• 1	parse_dates

  用于解析日期列。

• 1

  index_col

  用于设置索引列。

• 1

  plot

  用于绘制时间序列图。

6. 移动平均

移动平均可以帮助平滑时间序列数据，从而更容易识别趋势。

1
<em>#&nbsp;计算移动平均</em><br>ts&#091;'MA_5']&nbsp;=&nbsp;ts&#091;'Close'].rolling(window=5).mean()<br>ts&#091;'MA_20']&nbsp;=&nbsp;ts&#091;'Close'].rolling(window=20).mean()<br><br><em>#&nbsp;绘制移动平均图</em><br>plt.figure(figsize=(10,&nbsp;6))<br>plt.plot(ts&#091;'Close'],&nbsp;label='Close&nbsp;Price')<br>plt.plot(ts&#091;'MA_5'],&nbsp;label='5-day&nbsp;MA')<br>plt.plot(ts&#091;'MA_20'],&nbsp;label='20-day&nbsp;MA')<br>plt.title('Stock&nbsp;Prices&nbsp;with&nbsp;Moving&nbsp;Averages')<br>plt.xlabel('Date')<br>plt.ylabel('Price')<br>plt.legend()<br>plt.show()

代码解释：

• 1

  rolling

  用于计算滚动窗口。

• 1

  mean

  用于计算均值。

• 1

  plot

  用于绘制移动平均图。

7. 自相关和偏自相关

自相关和偏自相关可以帮助我们了解时间序列数据中的线性关系。

1
from&nbsp;statsmodels.graphics.tsaplots&nbsp;import&nbsp;plot_acf,&nbsp;plot_pacf<br><br><em>#&nbsp;绘制自相关图</em><br>plt.figure(figsize=(12,&nbsp;6))<br>plot_acf(ts&#091;'Close'],&nbsp;lags=30)<br>plt.title('Autocorrelation&nbsp;of&nbsp;Stock&nbsp;Prices')<br>plt.show()<br><br><em>#&nbsp;绘制偏自相关图</em><br>plt.figure(figsize=(12,&nbsp;6))<br>plot_pacf(ts&#091;'Close'],&nbsp;lags=30)<br>plt.title('Partial&nbsp;Autocorrelation&nbsp;of&nbsp;Stock&nbsp;Prices')<br>plt.show()

代码解释：

• 1

  plot_acf

  用于绘制自相关图。

• 1

  plot_pacf

  用于绘制偏自相关图。

8. ARIMA模型

ARIMA模型是一种常用的时间序列预测方法，适用于平稳时间序列。

1
from&nbsp;statsmodels.tsa.arima.model&nbsp;import&nbsp;ARIMA<br><br><em>#&nbsp;训练ARIMA模型</em><br>model&nbsp;=&nbsp;ARIMA(ts&#091;'Close'],&nbsp;order=(1,&nbsp;1,&nbsp;0))<br>model_fit&nbsp;=&nbsp;model.fit()<br><br><em>#&nbsp;预测未来数据</em><br>forecast&nbsp;=&nbsp;model_fit.forecast(steps=30)<br><br><em>#&nbsp;绘制预测结果</em><br>plt.figure(figsize=(10,&nbsp;6))<br>plt.plot(ts&#091;'Close'],&nbsp;label='Actual')<br>plt.plot(forecast,&nbsp;label='Forecast',&nbsp;linestyle='--')<br>plt.title('ARIMA&nbsp;Forecast&nbsp;of&nbsp;Stock&nbsp;Prices')<br>plt.xlabel('Date')<br>plt.ylabel('Price')<br>plt.legend()<br>plt.show()

代码解释：

• 1

  ARIMA

  用于创建ARIMA模型。

• 1

  fit

  用于训练模型。

• 1

  forecast

  用于预测未来数据。

9. 回归分析

回归分析可以帮助我们理解不同变量之间的关系。

1
from&nbsp;sklearn.linear_model&nbsp;import&nbsp;LinearRegression<br><br><em>#&nbsp;准备数据</em><br>X&nbsp;=&nbsp;df&#091;&#091;'column1',&nbsp;'column2']]<br>y&nbsp;=&nbsp;df&#091;'target']<br><br><em>#&nbsp;创建回归模型</em><br>reg&nbsp;=&nbsp;LinearRegression()<br>reg.fit(X,&nbsp;y)<br><br><em>#&nbsp;输出系数</em><br>print('Coefficients:',&nbsp;reg.coef_)<br>print('Intercept:',&nbsp;reg.intercept_)<br><br><em>#&nbsp;预测</em><br>y_pred&nbsp;=&nbsp;reg.predict(X)<br><br><em>#&nbsp;绘制回归结果</em><br>plt.figure(figsize=(10,&nbsp;6))<br>plt.scatter(X&#091;'column1'],&nbsp;y,&nbsp;color='blue',&nbsp;label='Actual')<br>plt.plot(X&#091;'column1'],&nbsp;y_pred,&nbsp;color='red',&nbsp;label='Predicted')<br>plt.title('Linear&nbsp;Regression&nbsp;of&nbsp;Financial&nbsp;Data')<br>plt.xlabel('Column1')<br>plt.ylabel('Target')<br>plt.legend()<br>plt.show()

代码解释：

• 1	LinearRegression

  用于创建线性回归模型。

• 1

  fit

  用于训练模型。

• 1

  predict

  用于预测数据。

10. 机器学习模型

机器学习模型可以帮助我们更好地理解和预测金融数据。

1
from&nbsp;sklearn.ensemble&nbsp;import&nbsp;RandomForestRegressor<br>from&nbsp;sklearn.model_selection&nbsp;import&nbsp;train_test_split<br><br><em>#&nbsp;划分训练集和测试集</em><br>X_train,&nbsp;X_test,&nbsp;y_train,&nbsp;y_test&nbsp;=&nbsp;train_test_split(X,&nbsp;y,&nbsp;test_size=0.2,&nbsp;random_state=42)<br><br><em>#&nbsp;创建随机森林模型</em><br>rf&nbsp;=&nbsp;RandomForestRegressor(n_estimators=100,&nbsp;random_state=42)<br>rf.fit(X_train,&nbsp;y_train)<br><br><em>#&nbsp;预测</em><br>y_pred&nbsp;=&nbsp;rf.predict(X_test)<br><br><em>#&nbsp;输出预测结果</em><br>print('Predictions:',&nbsp;y_pred&#091;:5])<br><br><em>#&nbsp;绘制预测结果</em><br>plt.figure(figsize=(10,&nbsp;6))<br>plt.scatter(X_test&#091;'column1'],&nbsp;y_test,&nbsp;color='blue',&nbsp;label='Actual')<br>plt.plot(X_test&#091;'column1'],&nbsp;y_pred,&nbsp;color='red',&nbsp;label='Predicted')<br>plt.title('Random&nbsp;Forest&nbsp;Regression&nbsp;of&nbsp;Financial&nbsp;Data')<br>plt.xlabel('Column1')<br>plt.ylabel('Target')<br>plt.legend()<br>plt.show()

代码解释：

• 1	train_test_split

  用于划分训练集和测试集。

• 1	RandomForestRegressor

  用于创建随机森林模型。

• 1

  fit

  用于训练模型。

• 1

  predict

  用于预测数据。

实战案例：股票价格预测

假设我们要预测某只股票的价格。我们可以使用历史数据来训练模型，并预测未来的价格。

1
<em>#&nbsp;加载股票价格数据</em><br>stock_df&nbsp;=&nbsp;pd.read_csv('stock_prices.csv',&nbsp;parse_dates=&#091;'Date'],&nbsp;index_col='Date')<br><br><em>#&nbsp;计算技术指标</em><br>stock_df&#091;'MA_5']&nbsp;=&nbsp;stock_df&#091;'Close'].rolling(window=5).mean()<br>stock_df&#091;'MA_20']&nbsp;=&nbsp;stock_df&#091;'Close'].rolling(window=20).mean()<br><br><em>#&nbsp;准备数据</em><br>X&nbsp;=&nbsp;stock_df&#091;&#091;'MA_5',&nbsp;'MA_20']]<br>y&nbsp;=&nbsp;stock_df&#091;'Close']<br><br><em>#&nbsp;划分训练集和测试集</em><br>X_train,&nbsp;X_test,&nbsp;y_train,&nbsp;y_test&nbsp;=&nbsp;train_test_split(X,&nbsp;y,&nbsp;test_size=0.2,&nbsp;random_state=42)<br><br><em>#&nbsp;创建随机森林模型</em><br>rf&nbsp;=&nbsp;RandomForestRegressor(n_estimators=100,&nbsp;random_state=42)<br>rf.fit(X_train,&nbsp;y_train)<br><br><em>#&nbsp;预测</em><br>y_pred&nbsp;=&nbsp;rf.predict(X_test)<br><br><em>#&nbsp;绘制预测结果</em><br>plt.figure(figsize=(10,&nbsp;6))<br>plt.scatter(X_test&#091;'MA_5'],&nbsp;y_test,&nbsp;color='blue',&nbsp;label='Actual')<br>plt.plot(X_test&#091;'MA_5'],&nbsp;y_pred,&nbsp;color='red',&nbsp;label='Predicted')<br>plt.title('Stock&nbsp;Price&nbsp;Prediction&nbsp;Using&nbsp;Random&nbsp;Forest')<br>plt.xlabel('5-day&nbsp;MA')<br>plt.ylabel('Close&nbsp;Price')<br>plt.legend()<br>plt.show()

代码解释：

• 1

  read_csv

  用于加载股票价格数据。

• 1

  rolling

  用于计算移动平均。

• 1	train_test_split

  用于划分训练集和测试集。

• 1	RandomForestRegressor

  用于创建随机森林模型。

• 1

  fit

  用于训练模型。

• 1

  predict

  用于预测数据。

总结

本文详细介绍了金融数据分析中的关键步骤，包括数据清洗、异常值检测、数据标准化、特征选择、时间序列分析、移动平均、自相关和偏自相关分析、ARIMA模型、回归分析以及机器学习模型的应用。通过实战案例展示了如何利用历史数据预测股票价格。这些步骤和方法对于提高金融数据分析的准确性和可靠性至关重要。