python和r语言股票分析

㈠ 量化投资r语言和python的区别

r语言和Python都可以做量化投资分析，在此功能上没有太大的区别。
让语言和Python主要区别是，他们是不同的两个软件，就好比excel和wps的区别。

㈡ Python与R语言相比哪个更适合金融开发

你好，学习Python编程语言，是大家走入编程世界的最理想选择。Python比其它编程语言更适合人工智能这个领域，无论是学习任何一门语言，基础知识，就是基础功非常的重要，找一个有丰富编程经验的老师或者师兄带着你会少走很多弯路， 你的进步速度也会快很多，无论我们学习的目的是什么，不得不说Python真的是一门值得你付出时间去学习的优秀编程语言。在选择培训时一定要多方面对比教学，师资，项目，就业等，慎重选择。

㈢ 用Python 进行股票分析 有什么好的入门书籍或者课程吗

个人觉得这问题问的不太对，说句不好的话，你是来搞编程的还是做股票的。

当然，如果题主只是用来搜集资料，看数据的话那还是可以操作一波的，至于python要怎么入门，个人下面会推荐一些入门级的书籍，通过这些书籍，相信楼主今后会有一个清晰的了解（我们以一个完全不会编程的的新手来看待）。

《Learn Python The Hard Way》，也就是我们所说的笨办法学python，这绝对是新手入门的第一选择，里面话题简练，是一本以练习为导向的教材。有浅入深，而且易懂。

其它的像什么，《Python源码剖析》，《集体智慧编程》，《Python核心编程（第二版）》等题主都可以适当的选择参读下，相信都会对题主有所帮助。

最后，还是要重复上面的话题，炒股不是工程学科，它有太多的变数，对于现在的智能编程来说，它还没有办法及时的反映那些变数，所以，只能当做一种参考，千万不可过渡依赖。

结语：pyhton相对来说是一种比较高端的学科，需要有很强的逻辑能力。所以入门是非常困难的，如果真的要学习，是需要很大的毅力去坚持下去的，而且不短时间就能入门了，要有所心理准备。

㈣ python相比于R,在数据分析上有哪些优势

R语言对大的数据流处理很一般，因为整个r-base只有几十兆。
Pyhton有自己的pandas库和numpy库， 结合matplotlib可以实现大数据的处理和数据的可视化。

㈤ r和python数据分析的区别有哪些

什么是R语言？

R语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的罗斯·伊哈卡和罗伯特·杰特曼开发(也因此称为R)，现在由“R开发核心团队”负责开发。R基于S语言的一个GNU计划项目，所以也可以当作S语言的一种实现，通常用S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。R的语法是来自Scheme。

R的源代码可自由下载使用，亦有已编译的可执行文件版本可以下载，可在多种平台下运行，包括UNIX(也包括FreeBSD和Linux)、Windows和MacOS。R主要是以命令行操作，同时有人开发了几种图形用户界面。

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R的功能能够通过由用户撰写的包增强。增加的功能有特殊的统计技术、绘图功能，以及编程接口和数据输出/输入功能。这些软件包是由R语言、LaTeX、Java及最常用C语言和Fortran撰写。下载的可执行文件版本会连同一批核心功能的软件包，而根据CRAN纪录有过千种不同的软件包。其中有几款较为常用，例如用于经济计量、财经分析、人文科学研究以及人工智能。

Python与R语言的共同特点

Python和R在数据分析和数据挖掘方面都有比较专业和全面的模块，很多常用的功能，比如矩阵运算、向量运算等都有比较高级的用法。

Python和R两门语言有多平台适应性，linux、window都可以使用，并且代码可移植性强。

Python和R比较贴近MATLAB以及minitab等常用的数学工具。

Python与R语言的区别

数据结构方面，由于是从科学计算的角度出发，R中的数据结构非常的简单，主要包括向量(一维)、多维数组(二维时为矩阵)、列表(非结构化数据)、数据框(结构化数据)。而Python则包含更丰富的数据结构来实现数据更精准的访问和内存控制，多维数组(可读写、有序)、元组(只读、有序)、集合(唯一、无序)、字典(Key-Value)等等。

Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据(通过groupby)才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。

Python是一套比较平衡的语言，各方面都可以，无论是对其他语言的调用，和数据源的连接、读取，对系统的操作，还是正则表达和文字处理，Python都有着明显优势。 而R是在统计方面比较突出。

Python的pandas借鉴了R的dataframes，R中的rvest则参考了Python的BeautifulSoup，两种语言在一定程度上存在互补性，通常，我们认为Python比R在计算机编程、网络爬虫上更有优势，而R在统计分析上是一种更高效的独立数据分析工具。所以说，同时学会Python和R这两把刷子才是数据科学的王道。

㈥ python和r数据分析哪个更好

2012年的时候我们说R是学术界的主流，但是现在Python正在慢慢取代R在学术界的地位。不知道是不是因为大数据时代的到来。

Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据（通过groupby）才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。所以有人说：Python=R+SQL/Hive，并不是没有道理的。

Python的一个最明显的优势在于其胶水语言的特性，很多书里也都会提到这一点，一些底层用C写的算法封装在Python包里后性能非常高效
(Python的数据挖掘包Orange canve
中的决策树分析50万用户10秒出结果，用R几个小时也出不来，8G内存全部占满)。但是，凡事都不绝对，如果R矢量化编程做得好的话（有点小难度），会
使R的速度和程序的长度都有显著性提升。

R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面，无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用。
相比之下，Python之前在这方面贫乏不少。但是，现在Python有了
pandas。pandas提供了一组标准的时间序列处理工具和数据算法。因此，你可以高效处理非常大的时间序列，轻松地进行切片/切块、聚合、对定期
/不定期的时间序列进行重采样等。可能你已经猜到了，这些工具中大部分都对金融和经济数据尤为有用，但你当然也可以用它们来分析服务器日志数据。于是，近
年来，由于Python有不断改良的库（主要是pandas），使其成为数据处理任务的一大替代方案。

做过几个实验：
1. 用python实现了一个统计方法，其中用到了ctypes，multiprocess。
之后一个项目要做方法比较，又用回R，发现一些bioconctor上的包已经默认用parallel了。（但那个包还是很慢，一下子把所有线程都用掉了，导致整个电脑使用不能，看网页非常卡~）
2. 用python pandas做了一些数据整理工作，类似数据库，两三个表来回查、匹配。感觉还是很方便的。虽然这些工作R也能做，但估计会慢点，毕竟几十万行的条目了。
3. 用python matplotlib画图。pyplot作图的方式和R差异很大，R是一条命令画点东
西，pylot是准备好了以后一起出来。pyplot的颜色选择有点尴尬，默认颜色比较少，之后可用html的颜色，但是名字太长了~。pyplot
的legend比R 好用多了，算是半自动化了。pyplot画出来后可以自由拉升缩放，然后再保存为图片，这点比R好用。

总的来说Python是一套比较平衡的语言，各方面都可以，无论是对其他语言的调用，和数据源的连接、读取，对系统的操作，还是正则表达和文字处
理，Python都有着明显优势。
而R是在统计方面比较突出。但是数据分析其实不仅仅是统计，前期的数据收集，数据处理，数据抽样，数据聚类，以及比较复杂的数据挖掘算法，数据建模等等
这些任务，只要是100M以上的数据，R都很难胜任，但是Python却基本胜任。

结合其在通用编程方面的强大实力，我们完全可以只使用Python这一种语言去构建以数据为中心的应用程序。
但世上本没有最好的软件或程序，也鲜有人能把单一语言挖掘运用到极致。尤其是很多人早先学了R，现在完全不用又舍不得，所以对于想要学以致用的人来说，如果能把R和Python相结合，就更好不过了。

㈦ python怎么分析所有股票

在 Python的QSTK中，是通过 s_datapath 变量，定义相应股票数据所在的文件夹。一般可以通过 QSDATA 这个环境变量来设置对应的数据文件夹。
具体的股票数据来源，例如沪深、港股等市场，你可以使用免费的WDZ程序输出相应日线、5分钟数据到 s_datapath 变量所指定的文件夹中。然后可使用 Python的QSTK中，qstkutil.DataAccess进行数据访问。

㈧ R 和 Python 用于统计学分析，哪个更好

2012年的时候我们说R是学术界的主流，但是现在Python正在慢慢取代R在学术界的地位。不知道是不是因为大数据时代的到来。

Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据（通过groupby）才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。所以有人说：Python=R+SQL/Hive，并不是没有道理的。

Python的一个最明显的优势在于其胶水语言的特性，很多书里也都会提到这一点，一些底层用C写的算法封装在Python包里后性能非常高效
(Python的数据挖掘包Orange canve
中的决策树分析50万用户10秒出结果，用R几个小时也出不来，8G内存全部占满)。但是，凡事都不绝对，如果R矢量化编程做得好的话（有点小难度），会
使R的速度和程序的长度都有显著性提升。

R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面，无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用。
相比之下，Python之前在这方面贫乏不少。但是，现在Python有了
pandas。pandas提供了一组标准的时间序列处理工具和数据算法。因此，你可以高效处理非常大的时间序列，轻松地进行切片/切块、聚合、对定期
/不定期的时间序列进行重采样等。可能你已经猜到了，这些工具中大部分都对金融和经济数据尤为有用，但你当然也可以用它们来分析服务器日志数据。于是，近
年来，由于Python有不断改良的库（主要是pandas），使其成为数据处理任务的一大替代方案。

做过几个实验：
1. 用python实现了一个统计方法，其中用到了ctypes，multiprocess。
之后一个项目要做方法比较，又用回R，发现一些bioconctor上的包已经默认用parallel了。（但那个包还是很慢，一下子把所有线程都用掉了，导致整个电脑使用不能，看网页非常卡~）
2. 用python pandas做了一些数据整理工作，类似数据库，两三个表来回查、匹配。感觉还是很方便的。虽然这些工作R也能做，但估计会慢点，毕竟几十万行的条目了。
3. 用python matplotlib画图。pyplot作图的方式和R差异很大，R是一条命令画点东
西，pylot是准备好了以后一起出来。pyplot的颜色选择有点尴尬，默认颜色比较少，之后可用html的颜色，但是名字太长了~。pyplot
的legend比R 好用多了，算是半自动化了。pyplot画出来后可以自由拉升缩放，然后再保存为图片，这点比R好用。

总的来说Python是一套比较平衡的语言，各方面都可以，无论是对其他语言的调用，和数据源的连接、读取，对系统的操作，还是正则表达和文字处
理，Python都有着明显优势。
而R是在统计方面比较突出。但是数据分析其实不仅仅是统计，前期的数据收集，数据处理，数据抽样，数据聚类，以及比较复杂的数据挖掘算法，数据建模等等
这些任务，只要是100M以上的数据，R都很难胜任，但是Python却基本胜任。

结合其在通用编程方面的强大实力，我们完全可以只使用Python这一种语言去构建以数据为中心的应用程序。
但世上本没有最好的软件或程序，也鲜有人能把单一语言挖掘运用到极致。尤其是很多人早先学了R，现在完全不用又舍不得，所以对于想要学以致用的人来说，如果能把R和Python相结合，就更好不过了。

如果解决了您的问题请采纳！
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㈨ 中文文本挖掘R语言和Python哪个好

单就数据分析对比，我认为R的优势有：
1、学习先易后难，不会把小白们吓掉；
2、数据科学的包特别多
3、可视化特别吊
R的缺点也不少：
1、R经常更新，更新后经常不支持之前你安装的包；我电脑里安装了10+个R的版本，不停的切换
2、R语言的包、函数名起的很随意，看名字不知道是干什么用的，记不起名字如何让小白使用啊。
3、R语言社区人少，遇到问题你只能自己解决
4、即使有RStudio，写代码还是不方便
下面再说下python，优点：
1、是一门看的懂的，说人话的语言。库名、函数名都很好理解记忆，而且你看别人写的代码基本知道这代码的意思，不信你试试。
2、数据获取占优势，数据分析第一步是数据获取，现在人文社科很多数据需要网上抓取，不过就抓数据而言，python更占优势。各种教程，代码，网上一大片。
3、社区人数特别多，基本你遇到的问题都能找到
python的缺点：
1、学习起来，开头很难，学习曲线与R正好相反。
2、公平起见，我还是写上，python的数据分析库不如R多
3、可视化不如R
综合下，建议大家学习python，语言通俗易懂，功能强大，越来越简单。