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基于Python的金融数据分析与风险量化

更新时间：2019-12-21 09:59:55 大小：2M 上传用户：songhuahua查看TA发布的资源 标签：python数据分析 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

市场经济的健康发展,科学技术的不断进步,让当今社会的金融经济市场变得越来越复杂,市场竞争变得越来越激励,而Python技术的出现,让金融市场发生了巨大的变革,也为金融市场的发展起到了促进的作用,但是,同样的,随着科学技术的不断发展Python技术也存在一定的风险和问题,本文通过对相关文献和数据的分析,对此进行了一定的研究.


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科学与财富  
经 济 财 富  
基于 Python 的金融数据分析与风险量化  
程亦球  
（湖北工业大学 湖北 武汉 430000）  
摘
要：市场经济的健康发展，科学技术的不断进步，让当今社会的金融经济市场变得越来越复杂，市场竞争变得越来越激励，而 Python 技术的出现，  
让金融市场发生了巨大的变革，也为金融市场的发展起到了促进的作用，但是，同样的，随着科学技术的不断发展 Python 技术也存在一定的风险和问题，  
本文通过对相关文献和数据的分析，对此进行了一定的研究。  
关键词：Python；互联网金融；数据分析；数据采集  
一、Pyt hon金融数据分析的显著特点  
2.下行偏差度量法  
1.具有一定的可读性和一致性  
Roy 同样在 1952 年的时候也发表了一种度量金融数据风险的方法，  
为下行风险度量法，该方法倒是很好的避免了方差法中出现的问题，因为  
他主要关注的是资产收益的向下的一种波动情况，该计算方法中最重要  
的一点数据就是资产的期望值，也就是目标收益率，其计算的公式为：  
软件科学技术的不断提升和进步，让 Python 技术在发展的过程中不  
断的汲取优点，更加注重大数据信息的可读性以及一致性，相比较于其他  
的软件应用有着更加优秀的维护性，安全性以及可重要性，并且，应用于  
Python 技术，可以将数据从源代码开始便进行数据的运行，通过将数据的  
源代码转化为计算机可识别的字节码，同时，能够同步将数据转化为互联  
网识别的计算机语言，Python 技术因为其有着高可读性以及简单的语法，  
成为了一种高度一致的编程模式。  
其中，MARR 代表最低收益率，我们经常用 0 或者是无风险收益率以  
及资产收益率的平均值作为 MARR，同理，在计算的时候，如果数据大于  
最低收益率则会被认为是 0，而小于最低收益率的会正常带入到公式中进  
行数据计算，如此以来，得出的数据就能够体现出资产下行的风险，而向  
上的波动则不会被包含其中。  
2.具有一定的可移植性，合作程度较高  
对于大多数现代化的语言程序软件来说，都具有一定的独立运行的  
特征，在该程序上进行的数据操作无法转移到其他的平台进行继续的操  
作，而 Python 程序则很大程度的改变了这一弊端，操作使用者不需要对该  
程序上进行的任何数据进行修改，就可以直接在其他的程序和平台上直  
接进行数据操作，不仅如此，Python 程序还能够提供大量的系统接口，以及  
多种独立的小程序，比如，数据库的接入，用户图形界面等等。  
对于 Python 程序能够顺利移植的平台包括，AROS、AS/400、Sharp Za-  
urus、Windows CE、VMS、Psion、Acom RISC OS、z/OS、Palm OS、Windows、  
3.风险价值法  
于 1994 年，Python 金融数据风险度量的方法又有所改变，投资银行中  
的巨头，摩根大通指出了用风险价值的方法来测量金融数据的风险，其计  
算公式为：  
，其中 VaR 代表的是目标短短和  
置信水平下预期的最大的资产损失，同时，公式中的 Xt 代表的是资产组合  
以及金融资产在一定的时间 t 内价值变化的动量，而 Pr 则代表事件发展  
的概率。通过这个公式，如果我们想要得知金融数据风险的数值，就必须  
要知道资产收益率的概率是多少，由此，便衍生出一种概率分布的模拟  
[1]  
FreeBSD 等等 。  
二、Pyt hon 的金融数据分析应用  
[4]  
法，以此来更好的提高数据的准确性 。  
信息化的社会，大数据应用，云科技的使用已经成为了社会金融发展  
的趋势，而在金融数据分析之中，Python 对于数据的分析和解释，就为经济  
的发展带来了至关重要的作用，通过对大量企业和金融市场的调查，不难  
发现，很多的金融企业在进行公司开发的时候都是以 Python 程序为基础  
的，并且以此来对大数据模块进行约束，同时，该程序也是一个非常好的  
对业务支持以及大数据管理上的媒介。  
3.1 蒙特卡洛法  
蒙特卡罗法同时也被较为统计试验方法，或者随机抽样的方法，顾名  
思义，就是一种随机的模拟方法，通过合理对数据模型进行准确的构建，  
对参数准确的选择，能够使得最终的数据变得更加的可靠，准确性高，同  
时，该方法也能够正确的反应收益率负态，非线性的一种分布情况。  
但是，因为随机抽样的数据依赖性比较大，也有可能产生一些错误数  
据，所以，对后期的运算结果会有较大的影响，而且，该方法在进行数据计  
从目前的企业发展来看，大数据成为企业发展的核心部分，而对数据  
分析可以使用 Python 程序来完成，同时 Pandas 也是一个非常好的分析数  
据的工具，不仅有着简单的操作结构，同时也能够快速的被操作者掌握。  
而 Python 因为在数据分析上的可移植性，以及可读性也让其他的语言程  
序黯然失色。  
[5]  
算的时候，时间很长，数据量过大的时候不建议使用该种模拟方法 。  
3.2 协方差矩阵方法  
该种方法用于对资产组合产生风险的一种预估，以一种假设的方式  
进行，首先假设各项资产收益都为正向波动，而且，所有的数据信息都呈  
现线性姿态，那么该收益率自然为正态分布，随后，我们根据上文提到过  
的方差法，以及资产收益的均值等方法，来预估计算出投资组合的方差和  
均值，以此就能够得到投资组合的收益率的分布情况。  
四、结束语  
不管是金融市场的一系列衍生的产品，还是大数据，云科技，互联网  
等产品，Python 程序都有着至关重要的作用，与其他的数据平台进行无缝  
衔接，同时，也包括 R.  
在数据图表方面，Python 程序会让图表显现更好的效果，不仅如此还  
能够提升运行和操作的数据。在 2014 年的 12 月 29 日美国福布斯的相关  
文章曾经报道过，与以往相比，公司在互联网人才上的要求明显在 Python  
金融市场的日渐上行发展，经济的激烈竞争是社会发展的必然趋势，  
而在大数据社会下哪一方取得了大数据的优势，便能够在金融市场中拔  
得头筹，占领优先地位，Python 金融数据分析便是最好的一种手段，掌握好  
该技术，分析其优点和特点，不断的让其适应企业的发展，以此才能保证  
企业大数据分析的顺利运行，但是同时，机遇和风险并存，掌握 Python 技  
术的同时，也将风险度量做好，以此才能促进金融数据市场的健康可持续  
发展。  
[2]  
程序上有所严格要求，而且，大数据的人才需求同比增长近 97% 。  
三、基于 Pyt hon 的风险量化分析  
机遇和风险并存，金融市场的竞争如此之激烈，Python 程序带给商业  
便捷和优势的同时，不可避免也会遇到一系列的风险，而对于风险量化应  
该如何去度量，以此来通过相应数据的增加减少，来避免一定的风险就是  
极为重要的。  
1.方差法  
参考文献：  
风险的度量可以通过对资产收益的描述来确定，而早在 1952 时，  
Markowitz 就曾经有过对均值——方差投资组合的理论，也是第一个对资  
产风险进行度量的方法，其计算的公式为：  
[1]王蕾，安英博，刘佳杰. 基于 Python 的互联网金融数据采集[J]. 合作  
经济与科技，2017(09)：47- 49.  
[2]毛栋. 数据挖掘在银行对公客户信用风险管理中的应用研究[D].大  
连海事大学，2017.  
[3]高睿. 中国宏观金融风险：量化、积累与传染机制研究[D].山东大学，  
2018.  
该公式之中，R 表示的是对资产收益率的预估值，而 E(R）代表的是人  
们对于资产收益率的一种期望，而通过该公式对资产风险的方差进行计  
算，方差值越发的时候，就代表风险大，其波动就会很大，反之，方差小，就  
[4]郭浩明. 基于海量金融交易数据的客户信用风险预警方法研究[D].  
中国科学技术大学，2014.  
[3]  
代表风险较小，波动较小，也就意味着人们的收益会收到影响 。  
但是，随着社会发展的不断进步，金融市场竞争的不断激烈，方差法  
也在逐渐的实施中出现了一些问题，从而衍生出了其他的风险测量的方  
法取而代之。  
[5]彭选华. 金融风险价值量化分析的模型与实证[D].重庆大学，2011.  
18ꢀ  

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