Hướng dẫn bắt đầu nhanh để tính toán ma trận tương quan bằng Python sử dụng NSEpy & Pandas

Excel - VBA. Tự động thực hiện các lệnh trong Excel | Hanh Le (Tháng Sáu 2019).

Anonim

Đây là một hướng dẫn nhanh trong python để tính toán Ma trận tương quan giữa nhiều công cụ chứng khoán sử dụng các gói python như NSEpy & Pandas. Nói chung Hệ số tương quan là một thước đo thống kê phản ánh mối tương quan giữa hai cổ phiếu / công cụ tài chính. Xác định mối quan hệ giữa hai loại chứng khoán rất hữu ích cho việc phân tích các mối quan hệ giữa các thị trường, mối quan hệ ngành / chứng khoán và các mối quan hệ ngành / thị trường.

Dưới đây là một số thư viện python cần thiết cho việc hiển thị dữ liệu ma trận tương quan

IPython (Python tương tác)
Pandas (Thư viện Python để xử lý dữ liệu chuỗi thời gian)
NSEpy (Lấy dữ liệu lịch sử từ NSEindia - NSEpy 0.3 ver hoặc cao hơn)
Matplotlib (thư viện Python để xử lý âm mưu 2D)

Nhập khẩu các mô-đun python cần thiết

i) từ nsepy.archives, chúng tôi cần nhập get_price_history: -cho tìm nạp chi tiết giá cổ phiếu
ii) từ nhập ngày giờ, chúng ta cần phải nhập đối tượng ngày: - để đưa ra giới hạn ngày cho các cổ phiếu cần thiết
iii) gấu trúc nhập khẩu: - để tạo dataframe
iv) nhập khẩu matplotlib để vẽ sơ đồ nhiệt tương quan

Tạo danh sách cổ phiếu

Tìm nạp dữ liệu lịch sử
Bây giờ lấy lịch sử giá của mỗi cổ phiếu dựa trên một giới hạn thời gian cụ thể và gắn giá trị đóng cuối cùng vào một khung dữ liệu gấu trúc rỗng

Ma trận tính toán và tương quan lô
Bây giờ tính toán sự thay đổi tỷ lệ phần trăm và tương quan Pearson bằng cách sử dụng các hàm khung dữ liệu gấu trúc pct_change (), corr () và vẽ đồ thị ma trận tương quan bằng cách sử dụng
matplotlib như hình dưới đây.

Lưu ý: % pylab inline được sử dụng như một biến hiển thị trên sổ ghi chép ipython.

Máy tính xách tay mẫu IPython để tạo ra bản đồ ma trận tương quan cổ phiếu như hình dưới đây: