Python金融数据分析与应用课件 第8章 沪深300指数预测.pptx

第八章沪深300指数预测Python金融数据分析与应用（微课版）

目录CONTENTS沪深300指数概述8.1数据说明与预处理8.2沪深300指数分析8.3沪深300指数走势预测8.4案例报告——基于数据挖掘的沪深300指数走势预测8.5

8.1沪深300指数概述

8.1沪深300指数概述沪深300指数是我国股票市场的重要指标之一，由上海和深圳证券市场中市值高、流动性好的300只股票组成，反映了我国A股市场的整体表现。该指数具有较强的市场代表性和良好的投资跟踪价值，被广泛应用于业绩评价、投资研究和金融产品创新等领域。随着我国资本市场的进一步开放，沪深300指数在国际金融市场中的影响力也在不断提升。1代表性强：覆盖了沪深两市中市值高、流动性好的上市公司，能够较好地反映市场整体趋势。234行业覆盖广泛：覆盖了多个行业，包括金融、消费、工业、能源等，有助于投资者构建多元化的投资组合。市场影响力大：作为我国股市的重要基准指数，沪深300指数对市场情绪和投资者行为有着显著的影响。投资跟踪工具多样化：基于沪深300指数的交易所交易基金（ExchangeTradedFund，ETF）、指数基金、期货和期权等金融产品丰富，为投资者提供了多样化的投资和风险管理工具。

8.2数据说明与预处理

8.2数据说明与预处理使用pandas读取Excel文件“沪深300指数历史行情数据.xlsx”，并展示数据结构，将“日期”字段设置为DataFrame的索引，以便后续研究指数走势，示例代码如下：8.2.1数据说明importpandasaspddata=pd.read_excel(沪深300指数历史行情数据.xlsx)#将“日期”列转换为日期时间类型，并设置“日期”为索引data[日期]=pd.to_datetime(data[日期])data.set_index(日期,inplace=True)data.tail()#展示最后5行数据

?8.2?数据说明与预处理8.2.2?数据预处理???在进行数据分析之前，必须对原始数据进行预处理，以确保数据质量并满足后续分析需求，基本步骤如下。步骤1?数据清洗。检查并处理重复值、缺失值和异常值步骤2?数据指标计算与选取。基于原始数据构建新的特征或变量以构建预测模型?print(数据集中是否存在重复值：\n,any(data.duplicated()))#重复值检查print(数据集中是否存在缺失值：\n,any(data.isnull()))#缺失值检查data.dropna(inplace=True)#删除缺失值?#构建目标变量Y：收盘价的涨跌data[涨跌]=data[涨跌幅].apply(lambdax:1ifx0else0)#选择特征和目标变量features=data[[开盘,收盘,最高,最低,成交量,成交额,日收益率,SMA20,RSI12,MACD线,MACD信号线,MACD柱状线,K线,D线,J线]]target=data[涨跌]

8.3沪深300指数分析

8.3沪深300指数分析沪深300指数的描述性分析是对数据集的基本特征进行总结和概括。这包括计算交易数据的基本统计量，如均值、中位数、标准差、最小值和最大值等。通过这些统计量，可以初步了解沪深300指数的整体表现。8.3.1沪深300指数描述性分析#新建特征和目标变量的数据副本用于可视化data_features_target=features.copy()#新建特征的数据副本进行分析data_features_target[涨跌]=target#在新建副本上增加目标变量Y的数据列#描述性统计data_features_target.describe().T

8.3沪深300指数分析8.3.2沪深300指数可视化分析cou=data_features_target[涨跌].value_counts()plt.bar(cou.index,cou.values,color=[lightgray,green])plt.xlabel(涨跌情况)plt.ylabel(频数)plt.xticks([0,1],rotation=0)#注意：若需在条形图上方显示频数，需使用plt.text()函数plt.show()（1）目标变量Y（涨跌）可视化分析首先观察目标变量的分布情况，以评估数据样本分布的平衡性。

8.3沪深300指数分析8.3.2沪深300指数可视化分析#分组箱线图importseabornassnsplt.figure(figsize=(14,10))for