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= Overview = == 机构及智库 == * http://www.pbc.gov.cn/jinrongshichangsi/147160/147171/index.html 人民银行金融市场司(月度) * http://www.pbc.gov.cn/diaochatongjisi/116219/116225/index.html 人民银行金融统计数据报告(每月中下旬) * http://www.csrc.gov.cn/pub/newsite/sjtj/ 证监会统计数据 * http://www.csrc.gov.cn/pub/newsite/xxpl/ 证监会信息披露(每日) * http://www.csrc.gov.cn/pub/zjhpublic/ 证监会监管信息公开目录(每日) --- * http://www.szse.cn/main/disclosure/ 深交所信息披露(每日) * http://www.sse.com.cn/disclosure/overview/ 上交所信息披露(每日) --- * http://www.szse.cn/main/disclosure/zxzcgl/xrfwxxgg/ 深交所每周的资产证券化信息公告 * http://www.sse.com.cn/disclosure/assets/ 上交所每周的资产证券化信息公告 --- * http://www.shibor.org/shibor/web/ShiborJPG.jsp Shibor 历史走势, 中国外汇交易中心暨全国银行间同业拆借中心 * http://www.sse.com.cn/assortment/options/home/ 股票期权 * http://www.sse.com.cn/assortment/options/volatility/ 上交所IVIX [http://yunhq.sse.com.cn:32041/v1/csip/line/000018 当天分时] [http://yunhq.sse.com.cn:32041/v1/csip/dayk/000188?begin=1&end=-1&select=date%2Copen%2Chigh%2Clow%2Cclose 日 K] * http://www.chinabond.com.cn/d2s/cbData.html 中债数据 <br><br> == 投资者 == * A 股实时热图:http://finance.sina.com.cn/data/#visual-agrt * A 股财务分析:http://www.igushuo.com/ * 深交所成交回报 http://www.szse.cn/main/disclosure/news/xxlb/ 每天16:30后查个股龙虎榜用的 * 上交所成交回报 http://www.sse.com.cn/disclosure/diclosure/public/ 每天发布时间都会比深交所的晚一点 * 两融余额查询 http://data.eastmoney.com/rzrq/total.html 看看还有多少杠杆资金留在场内 * 选股宝主题库 https://xuangubao.cn/zhutiku 炒题材股专用的搜索工具,找龙头股、翻题材资讯、盯板块异动很好用 * 期指升帖水查询 http://www.jisilu.cn/data/index_future/ 期指反映了市场情绪以及对未来的预期 * http://www.chinaclear.cn/zdjs/xmzkb/center_mzkb.shtml 看看A股交易帐户的活跃情况 * 交易结算数据 http://www.sipf.com.cn/zjjk/tjsj/index.shtml 看看A股资金银证结算资金进出情况 * 期指持仓龙虎榜 http://data.eastmoney.com/soft/futures/zj_data.html 观察期指主力席位的变化,用处不是特别大 * A50外盘行情 http://cn.investing.com/indices/china-a50 新加坡A50期货,最有用的是晚上出现重大消息后,看老外的反映 * 全球行情 http://finance.sina.com.cn/money/globalindex/ 欧洲+北美 * 中证指数公司 http://www.csindex.com.cn/zh-CN/indices/index 查询指数成分股的时候有用,散户一般用不到 <br><br> == 观点 == 如果把2015年底提出的三去一降一补和供给侧,理解为一种新常态宏观调控,那么这两年的整顿已经到了极限,要发展民生了,不然问题就搞大了。中国讲事不过三,高压毕竟是非常态。 最高点就是最疯狂的时侯,街头巷尾都在谈论,最低点就是最低迷的时候,尤其是成交量和士气最低迷的时期。股债楼市都适用。 明年6月,A股将正式按照2.5%的因子纳入MSCI新兴市场指数,9月份纳入因子将提高到5%。明年将有1000亿元左右人民币的海外资金流入,因此总体有利于A股,有利于估值还不高的白马股 供给侧结构改革,过渡到培育新动能,三去一降一补地位下降,加快产业升级,这是2018年投资主线 3C和汽车链条的繁荣,可以持续到明年上半年。逻辑很简单,产品创新,进口替代。这一点不同于周期股 2013年美联储启动taper后,2014年就爆拉股市,2015年爆拉楼市,2015年底美联储启动加息后,2016年就爆拉工业品,全部转嫁给社会了。这一次不会例外,10月到明年4月,一定会爆拉新的东西 一个是很多炒楼客和小老板开始进股市,一个是银行资金的态度改变,跌了两年了,也差不多出清了 <br><br> = 行业分析 = * [[EV]] 电动汽车 * [[NVDA]] * [[WB]] * [https://www.cbinsights.com/research-unicorn-companies Current Private Companies Valued At $1B+] <br><br> = 数据分析 = * 行情数据 * 财务数据 * 宏观数据 <br> == 数据获取 == * Wind:数据来源最全,支持多种接口:Excel,Matlab,Python,C++ [http://www.dajiangzhang.com/document 大奖章|量化投资] [http://www.dajiangzhang.com/q?529d26bf-7b34-46b1-bc92-ff9a2494b0a6 个人版使用和权限说明] * 通达信:客户端提供数据导出 * 预测者网:http://yucezhe.com/ 下载的是CSV格式 * TuShare:[http://tushare.org/ TuShare -财经数据接口包],基于 Python 的财经数据包 * Quandl:http://www.quandl.com https://github.com/quandl/quandl-python <br><br> == 分析工具 == 首选 python,亦可 matlab / R [[Think Stats]] 常用 python 库: * Numpy & Scipy:科学计算库,矩阵计算。文档:https://docs.scipy.org/doc/ * Pandas:金融数据分析神器,原 AQ R资本员工写的一个库,处理时间序列的标配,[http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html QuickStart] [http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/genindex.html API] * Matplotlib:画图库。文档:https://matplotlib.org/1.4.2/contents.html * statsmodels:统计分析模块。文档:http://www.statsmodels.org/devel/examples/ * TaLib:技术指标库。http://ta-lib.org/ 文档:https://mrjbq7.github.io/ta-lib/index.html * Zipline:回测系统 <br><br> = 量化投资 = == Overview == [[文件:Quant-overview.jpg]] <br> == 量化策略 == [https://www.joinquant.com/post/1024?f=study&m=guide 什么是量化策略] * 华泰大师策略监控:http://service.hcquant.com/production/hcmaster.php * 多因子模型:首先应该阅读砝码三因子的PAPER,有一些基本的研究方法和思路在里面 * Barra:现在非常主流的量化模型,有很多可以参考的资料 * 时间序列分析:金融数据的基础 <br><br> == 回测框架 == * [http://gbeced.github.io/pyalgotrade/ PyAlgoTrade] - Algorithmic Trading * [https://github.com/quantopian/zipline Zipline] - a Pythonic Algorithmic Trading Library * [https://uqer.io/ 优矿]:API有点不好用,数据还是很全 * [https://www.joinquant.com/ 聚宽]:API很不错,长得Quantopian,现在比较常用的就是这个,但是数据有点不够用啊 * [https://guorn.com/ 果仁网]:比较傻瓜,适合不会编程的开发人员 * [https://www.botvs.com/ BotVS] * [https://www.ricequant.com/ 米宽] * [http://factors.chinascope.com/ Factors] <br><br> <br><br> <br><br> <br><br> <br><br> <br><br> <br><br> <br><br> <br><br> <br><br> <br><br>
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