量化编程技术—numpy与统计学

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Date:   2017-08-26
# @Original:

import numpy as np

# 200支股票
stock_cnt = 200
# 504个交易日
view_days = 504
# 生成服从正态分布：均值期望＝0，标准差＝1的序列
stock_day_change = np.random.standard_normal((stock_cnt, view_days))
# 使用沙盒数据，目的是和书中一样的数据环境，不需要注视掉
# stock_day_change = np.load('../gen/stock_day_change.npy')
# 打印shape (200, 504) 200行504列
print(stock_day_change.shape)
# 打印出第一支只股票，头五个交易日的涨跌幅情况
print(stock_day_change[0:1, :5])

3.1.3 索引选取和切片选择
# 0:2第一，第二支股票，0:5头五个交易日的涨跌幅数据
stock_day_change[0:2, 0:5]

3.1.4 数据转换与规整
# 2代表保留两位小数
np.around(stock_day_change[0:2, 0:5], 2)

3.1.5 逻辑条件进行数据筛选
mask = stock_day_change[0:2, 0:5] > 0.5
print(mask)

3.1.6 通用序列函数
# np.all判断序列中的所有元素是否全部是true, 即对bool序列进行与操作
# 本例实际判断stock_day_change[0:2, 0:5]中是否全是上涨的
np.all(stock_day_change[0:2, 0:5] > 0)

# np.any判断序列中是否有元素为true, 即对bool序列进行或操作
# 本例实际判断stock_day_change[0:2, 0:5]中是至少有一个是上涨的
np.any(stock_day_change[0:2, 0:5] > 0)

# 对两个序列对应的元素两两比较，maximum结果集取大,相对使用minimum为取小的结果集
np.maximum(stock_day_change[0:2, 0:5], stock_day_change[-2:, -5:])
# array([[ 0.38035486,  0.12259674, -0.2851901 , -0.00889681,  0.45731945],
       # [ 0.13380956,  2.03488293,  1.44701057, -0.92392477,  0.96930104]])

change_int = stock_day_change[0:2, 0:5].astype(int)
print(change_int)
# 序列中数值值唯一且不重复的值组成新的序列
np.unique(change_int)

# diff 前后临近数据进行减法运算
# axis＝1
np.diff(stock_day_change[0:2, 0:5])

# 唯一区别 axis=0
np.diff(stock_day_change[0:2, 0:5], axis=0)

#where 数据筛选
tmp_test = stock_day_change[-2:, -5:]
print(np.where(tmp_test > 0.5, 1, 0))

统计概念与函数使用
stock_day_change_four = stock_day_change[:4, :4]
print('最大涨幅 {}'.format(np.max(stock_day_change_four, axis=1)))
print('最大跌幅 {}'.format(np.min(stock_day_change_four, axis=1)))
print('振幅幅度 {}'.format(np.std(stock_day_change_four, axis=1)))
print('平均涨跌 {}'.format(np.mean(stock_day_change_four, axis=1)))

3.2.2 统计基础概念
a_investor = np.random.normal(loc=100, scale=50, size=(100, 1))
b_investor = np.random.normal(loc=100, scale=20, size=(100, 1))

# a交易者
print('交易者期望{0:.2f}元, 标准差{1:.2f}, 方差{2:.2f}'.format(a_investor.mean(), a_investor.std(), a_investor.var()))
# b交易者
print('交易者期望{0:.2f}元, 标准差{1:.2f}, 方差{2:.2f}'.format(b_investor.mean(), b_investor.std(), b_investor.var()))

正态分布

伯努利分布