python和r語言股票分析

㈠ 量化投資r語言和python的區別

r語言和Python都可以做量化投資分析，在此功能上沒有太大的區別。
讓語言和Python主要區別是，他們是不同的兩個軟體，就好比excel和wps的區別。

㈡ Python與R語言相比哪個更適合金融開發

你好，學習Python編程語言，是大家走入編程世界的最理想選擇。Python比其它編程語言更適合人工智慧這個領域，無論是學習任何一門語言，基礎知識，就是基礎功非常的重要，找一個有豐富編程經驗的老師或者師兄帶著你會少走很多彎路， 你的進步速度也會快很多，無論我們學習的目的是什麼，不得不說Python真的是一門值得你付出時間去學習的優秀編程語言。在選擇培訓時一定要多方面對比教學，師資，項目，就業等，慎重選擇。

㈢ 用Python 進行股票分析 有什麼好的入門書籍或者課程嗎

個人覺得這問題問的不太對，說句不好的話，你是來搞編程的還是做股票的。

當然，如果題主只是用來搜集資料，看數據的話那還是可以操作一波的，至於python要怎麼入門，個人下面會推薦一些入門級的書籍，通過這些書籍，相信樓主今後會有一個清晰的了解（我們以一個完全不會編程的的新手來看待）。

《Learn Python The Hard Way》，也就是我們所說的笨辦法學python，這絕對是新手入門的第一選擇，裡面話題簡練，是一本以練習為導向的教材。有淺入深，而且易懂。

其它的像什麼，《Python源碼剖析》，《集體智慧編程》，《Python核心編程（第二版）》等題主都可以適當的選擇參讀下，相信都會對題主有所幫助。

最後，還是要重復上面的話題，炒股不是工程學科，它有太多的變數，對於現在的智能編程來說，它還沒有辦法及時的反映那些變數，所以，只能當做一種參考，千萬不可過渡依賴。

結語：pyhton相對來說是一種比較高端的學科，需要有很強的邏輯能力。所以入門是非常困難的，如果真的要學習，是需要很大的毅力去堅持下去的，而且不短時間就能入門了，要有所心理准備。

㈣ python相比於R,在數據分析上有哪些優勢

R語言對大的數據流處理很一般，因為整個r-base只有幾十兆。
Pyhton有自己的pandas庫和numpy庫， 結合matplotlib可以實現大數據的處理和數據的可視化。

㈤ r和python數據分析的區別有哪些

什麼是R語言？

R語言，一種自由軟體編程語言與操作環境，主要用於統計分析、繪圖、數據挖掘。R本來是由來自紐西蘭奧克蘭大學的羅斯·伊哈卡和羅伯特·傑特曼開發(也因此稱為R)，現在由「R開發核心團隊」負責開發。R基於S語言的一個GNU計劃項目，所以也可以當作S語言的一種實現，通常用S語言編寫的代碼都可以不作修改的在R環境下運行。R的語法是來自Scheme。

R的源代碼可自由下載使用，亦有已編譯的可執行文件版本可以下載，可在多種平台下運行，包括UNIX(也包括FreeBSD和Linux)、Windows和MacOS。R主要是以命令行操作，同時有人開發了幾種圖形用戶界面。

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R的功能能夠通過由用戶撰寫的包增強。增加的功能有特殊的統計技術、繪圖功能，以及編程介面和數據輸出/輸入功能。這些軟體包是由R語言、LaTeX、Java及最常用C語言和Fortran撰寫。下載的可執行文件版本會連同一批核心功能的軟體包，而根據CRAN紀錄有過千種不同的軟體包。其中有幾款較為常用，例如用於經濟計量、財經分析、人文科學研究以及人工智慧。

Python與R語言的共同特點

Python和R在數據分析和數據挖掘方面都有比較專業和全面的模塊，很多常用的功能，比如矩陣運算、向量運算等都有比較高級的用法。

Python和R兩門語言有多平台適應性，linux、window都可以使用，並且代碼可移植性強。

Python和R比較貼近MATLAB以及minitab等常用的數學工具。

Python與R語言的區別

數據結構方面，由於是從科學計算的角度出發，R中的數據結構非常的簡單，主要包括向量(一維)、多維數組(二維時為矩陣)、列表(非結構化數據)、數據框(結構化數據)。而Python則包含更豐富的數據結構來實現數據更精準的訪問和內存控制，多維數組(可讀寫、有序)、元組(只讀、有序)、集合(唯一、無序)、字典(Key-Value)等等。

Python與R相比速度要快。Python可以直接處理上G的數據；R不行，R分析數據時需要先通過資料庫把大數據轉化為小數據(通過groupby)才能交給R做分析，因此R不可能直接分析行為詳單，只能分析統計結果。

Python是一套比較平衡的語言，各方面都可以，無論是對其他語言的調用，和數據源的連接、讀取，對系統的操作，還是正則表達和文字處理，Python都有著明顯優勢。 而R是在統計方面比較突出。

Python的pandas借鑒了R的dataframes，R中的rvest則參考了Python的BeautifulSoup，兩種語言在一定程度上存在互補性，通常，我們認為Python比R在計算機編程、網路爬蟲上更有優勢，而R在統計分析上是一種更高效的獨立數據分析工具。所以說，同時學會Python和R這兩把刷子才是數據科學的王道。

㈥ python和r數據分析哪個更好

2012年的時候我們說R是學術界的主流，但是現在Python正在慢慢取代R在學術界的地位。不知道是不是因為大數據時代的到來。

Python與R相比速度要快。Python可以直接處理上G的數據；R不行，R分析數據時需要先通過資料庫把大數據轉化為小數據（通過groupby）才能交給R做分析，因此R不可能直接分析行為詳單，只能分析統計結果。所以有人說：Python=R+SQL/Hive，並不是沒有道理的。

Python的一個最明顯的優勢在於其膠水語言的特性，很多書里也都會提到這一點，一些底層用C寫的演算法封裝在Python包里後性能非常高效
(Python的數據挖掘包Orange canve
中的決策樹分析50萬用戶10秒出結果，用R幾個小時也出不來，8G內存全部占滿)。但是，凡事都不絕對，如果R矢量化編程做得好的話（有點小難度），會
使R的速度和程序的長度都有顯著性提升。

R的優勢在於有包羅萬象的統計函數可以調用，特別是在時間序列分析方面，無論是經典還是前沿的方法都有相應的包直接使用。
相比之下，Python之前在這方面貧乏不少。但是，現在Python有了
pandas。pandas提供了一組標準的時間序列處理工具和數據演算法。因此，你可以高效處理非常大的時間序列，輕松地進行切片/切塊、聚合、對定期
/不定期的時間序列進行重采樣等。可能你已經猜到了，這些工具中大部分都對金融和經濟數據尤為有用，但你當然也可以用它們來分析伺服器日誌數據。於是，近
年來，由於Python有不斷改良的庫（主要是pandas），使其成為數據處理任務的一大替代方案。

做過幾個實驗：
1. 用python實現了一個統計方法，其中用到了ctypes，multiprocess。
之後一個項目要做方法比較，又用回R，發現一些bioconctor上的包已經默認用parallel了。（但那個包還是很慢，一下子把所有線程都用掉了，導致整個電腦使用不能，看網頁非常卡~）
2. 用python pandas做了一些數據整理工作，類似資料庫，兩三個表來回查、匹配。感覺還是很方便的。雖然這些工作R也能做，但估計會慢點，畢竟幾十萬行的條目了。
3. 用python matplotlib畫圖。pyplot作圖的方式和R差異很大，R是一條命令畫點東
西，pylot是准備好了以後一起出來。pyplot的顏色選擇有點尷尬，默認顏色比較少，之後可用html的顏色，但是名字太長了~。pyplot
的legend比R 好用多了，算是半自動化了。pyplot畫出來後可以自由拉升縮放，然後再保存為圖片，這點比R好用。

總的來說Python是一套比較平衡的語言，各方面都可以，無論是對其他語言的調用，和數據源的連接、讀取，對系統的操作，還是正則表達和文字處
理，Python都有著明顯優勢。
而R是在統計方面比較突出。但是數據分析其實不僅僅是統計，前期的數據收集，數據處理，數據抽樣，數據聚類，以及比較復雜的數據挖掘演算法，數據建模等等
這些任務，只要是100M以上的數據，R都很難勝任，但是Python卻基本勝任。

結合其在通用編程方面的強大實力，我們完全可以只使用Python這一種語言去構建以數據為中心的應用程序。
但世上本沒有最好的軟體或程序，也鮮有人能把單一語言挖掘運用到極致。尤其是很多人早先學了R，現在完全不用又捨不得，所以對於想要學以致用的人來說，如果能把R和Python相結合，就更好不過了。

㈦ python怎麼分析所有股票

在 Python的QSTK中，是通過 s_datapath 變數，定義相應股票數據所在的文件夾。一般可以通過 QSDATA 這個環境變數來設置對應的數據文件夾。
具體的股票數據來源，例如滬深、港股等市場，你可以使用免費的WDZ程序輸出相應日線、5分鍾數據到 s_datapath 變數所指定的文件夾中。然後可使用 Python的QSTK中，qstkutil.DataAccess進行數據訪問。

㈧ R 和 Python 用於統計學分析，哪個更好

2012年的時候我們說R是學術界的主流，但是現在Python正在慢慢取代R在學術界的地位。不知道是不是因為大數據時代的到來。

Python與R相比速度要快。Python可以直接處理上G的數據；R不行，R分析數據時需要先通過資料庫把大數據轉化為小數據（通過groupby）才能交給R做分析，因此R不可能直接分析行為詳單，只能分析統計結果。所以有人說：Python=R+SQL/Hive，並不是沒有道理的。

Python的一個最明顯的優勢在於其膠水語言的特性，很多書里也都會提到這一點，一些底層用C寫的演算法封裝在Python包里後性能非常高效
(Python的數據挖掘包Orange canve
中的決策樹分析50萬用戶10秒出結果，用R幾個小時也出不來，8G內存全部占滿)。但是，凡事都不絕對，如果R矢量化編程做得好的話（有點小難度），會
使R的速度和程序的長度都有顯著性提升。

R的優勢在於有包羅萬象的統計函數可以調用，特別是在時間序列分析方面，無論是經典還是前沿的方法都有相應的包直接使用。
相比之下，Python之前在這方面貧乏不少。但是，現在Python有了
pandas。pandas提供了一組標準的時間序列處理工具和數據演算法。因此，你可以高效處理非常大的時間序列，輕松地進行切片/切塊、聚合、對定期
/不定期的時間序列進行重采樣等。可能你已經猜到了，這些工具中大部分都對金融和經濟數據尤為有用，但你當然也可以用它們來分析伺服器日誌數據。於是，近
年來，由於Python有不斷改良的庫（主要是pandas），使其成為數據處理任務的一大替代方案。

做過幾個實驗：
1. 用python實現了一個統計方法，其中用到了ctypes，multiprocess。
之後一個項目要做方法比較，又用回R，發現一些bioconctor上的包已經默認用parallel了。（但那個包還是很慢，一下子把所有線程都用掉了，導致整個電腦使用不能，看網頁非常卡~）
2. 用python pandas做了一些數據整理工作，類似資料庫，兩三個表來回查、匹配。感覺還是很方便的。雖然這些工作R也能做，但估計會慢點，畢竟幾十萬行的條目了。
3. 用python matplotlib畫圖。pyplot作圖的方式和R差異很大，R是一條命令畫點東
西，pylot是准備好了以後一起出來。pyplot的顏色選擇有點尷尬，默認顏色比較少，之後可用html的顏色，但是名字太長了~。pyplot
的legend比R 好用多了，算是半自動化了。pyplot畫出來後可以自由拉升縮放，然後再保存為圖片，這點比R好用。

總的來說Python是一套比較平衡的語言，各方面都可以，無論是對其他語言的調用，和數據源的連接、讀取，對系統的操作，還是正則表達和文字處
理，Python都有著明顯優勢。
而R是在統計方面比較突出。但是數據分析其實不僅僅是統計，前期的數據收集，數據處理，數據抽樣，數據聚類，以及比較復雜的數據挖掘演算法，數據建模等等
這些任務，只要是100M以上的數據，R都很難勝任，但是Python卻基本勝任。

結合其在通用編程方面的強大實力，我們完全可以只使用Python這一種語言去構建以數據為中心的應用程序。
但世上本沒有最好的軟體或程序，也鮮有人能把單一語言挖掘運用到極致。尤其是很多人早先學了R，現在完全不用又捨不得，所以對於想要學以致用的人來說，如果能把R和Python相結合，就更好不過了。

如果解決了您的問題請採納！
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㈨ 中文文本挖掘R語言和Python哪個好

單就數據分析對比，我認為R的優勢有：
1、學習先易後難，不會把小白們嚇掉；
2、數據科學的包特別多
3、可視化特別吊
R的缺點也不少：
1、R經常更新，更新後經常不支持之前你安裝的包；我電腦里安裝了10+個R的版本，不停的切換
2、R語言的包、函數名起的很隨意，看名字不知道是干什麼用的，記不起名字如何讓小白使用啊。
3、R語言社區人少，遇到問題你只能自己解決
4、即使有RStudio，寫代碼還是不方便
下面再說下python，優點：
1、是一門看的懂的，說人話的語言。庫名、函數名都很好理解記憶，而且你看別人寫的代碼基本知道這代碼的意思，不信你試試。
2、數據獲取占優勢，數據分析第一步是數據獲取，現在人文社科很多數據需要網上抓取，不過就抓數據而言，python更占優勢。各種教程，代碼，網上一大片。
3、社區人數特別多，基本你遇到的問題都能找到
python的缺點：
1、學習起來，開頭很難，學習曲線與R正好相反。
2、公平起見，我還是寫上，python的數據分析庫不如R多
3、可視化不如R
綜合下，建議大家學習python，語言通俗易懂，功能強大，越來越簡單。