股票分析系统,如何分析股票基本面

　　最成功的投资者不会去关注短期股票的动向。他们不会去预测短期股票的动向，也不会去收集任何短期股票的有用的信息。聪明的投资者反倒会专注于评估股票的内在价值，他们只会在股价低于股票的内在价值时买入股票。偏向于长期价值投资的投资者可以借助益盟操盘手智盈选出基本面优质的股票。

　　1、软件介绍：同花顺炒股软件是一套先进完善的网上交易实时行情分析系统，不仅会向用户提供基本的沪深证券行情，而且还提供了外汇、港股、期货等众多市场行情。另外，系统还提了多家资讯信息，短信服务以及手机炒股等功能。是国内目前功能最强大的交易软件之一。

　　2、软件点评：这款炒股软件的优势是手机炒股和短信服务，白天上班不能上网，有这样的功能方便了很多小白领。其它功能略显鸡肋。 1、软件介绍：大智慧经典版，是国内优秀的炒股软件，是看盘分析大市的首选软件。（官方介绍）

　　2、软件点评：没有国内外期货，港股，外汇行情，没有将 它们的全部日线数据完善测试平台和数据 功能;希望大智慧能将数据 的默认时间由当日的改为上一次数据 的末尾时间，投资者 数据时就方便多了。 1、软件介绍：新增外汇行情、基金及荐股平台、国泰君安组合宝、龙虎看盘、三板行情、国泰君安E.T.助手、身份认证、服务订阅、关联交互、短线精灵等 功能，运行更稳定，使用更方便国泰君安大智慧信息资讯功能强大，实时提供“万国测评”等投资建议。证券分析直观实用，包含了当前大部分证券投资分析工具的实用功能。

　　2、软件点评：这款股件收取额外的交易佣金，不推荐. 1、软件介绍：广发证券发行的行情软件，包括同花顺版、至强版。行情更新速度快，无论是否客户，都可免费使用！

　　2、软件点评：没有试用，没有网友发表过相关评论。

　　关于股票软件哪个最好用，关键要看个人对股市的整体认识的程度，所处的阶段而论。如果仅仅是看盘的话同花顺，东方财富，通达信都可以，这些软件基本都能够满足看盘的需要对股市有了一定的研究之后，那么就上升到了编写选股公式，技术面分析，技术指标预警，或政策面的需要，这里又需要重新认识了，一定要说炒股软件哪个好用的话，不能一概而论吧，不同的阶段个人认为便捷性也不同，一般的职业股民通常都是2个软件搭配使用，一个看盘的，一个用来技术分析预警的。

　　分析股票的软件是有很多，但是大部分都是收费的，因为这种软件不可能免费给你做。

　　相信很多人都想过让人工智能来帮你赚钱，但到底该如何做呢瑞士日内瓦的一位金融数据顾问 Gaëtan Rickter 近日发表文章介绍了他利用 Python 和机器学习来帮助炒股的经验，其最终成果的收益率跑赢了长期处于牛市的标准普尔 500 指数。虽然这篇文章并没有将他的方法完全彻底公开，但已公开的内容或许能给我们带来如何用人工智能炒股的启迪。

　　我终于跑赢了标准普尔 500 指数 10 个百分点！听起来可能不是很多，但是当我们处理的是大量流动性很高的资本时，对冲基金的利润就相当可观。更激进的做法还能得到更高的回报。

　　「星期天《纽约时报》上发表的一篇关于癌症治疗新药开发潜力的文章导致 EntreMed 的股价从周五收盘时的 12.063 飙升至 85，在周一收盘时接近 52。在接下来的三周，它的收盘价都在 30 以上。这股投资热情也让其它生物科技股得到了溢价。但是，这个癌症研究方面的可能突破在至少五个月前就已经被 Nature 期刊和各种流行的报纸报道过了，其中甚至包括《泰晤士报》！因此，仅仅是热情的公众关注就能引发股价的持续上涨，即便实际上并没有出现真正的新信息。」

　　在研究者给出的许多有见地的观察中，其中有一个总结很突出：

　　「（股价）运动可能会集中于有一些共同之处的股票上，但这些共同之处不一定要是经济基础。」

　　我就想，能不能基于通常所用的指标之外的其它指标来划分股票。我开始在数据库里面挖掘，几周之后我发现了一个，其包含了一个分数，描述了股票和元素周期表中的元素之间的「已知和隐藏关系」的强度。

　　我有计算基因组学的背景，这让我想起了基因和它们的细胞信号网络之间的关系是如何地不为人所知。但是，当我们分析数据时，我们又会开始看到我们之前可能无法预测的新关系和相关性。

　　选择出的涉及细胞可塑性、生长和分化的信号通路的基因的表达模式

　　和基因一样，股票也会受到一个巨型网络的影响，其中各个因素之间都有或强或弱的隐藏关系。其中一些影响和关系是可以预测的。

　　我的一个目标是创建长的和短的股票聚类，我称之为「篮子聚类（basket clusters）」，我可以将其用于对冲或单纯地从中获利。这需要使用一个无监督机器学习方法来创建股票的聚类，从而使这些聚类之间有或强或弱的关系。这些聚类将会翻倍作为我的公司可以交易的股票的「篮子（basket）」。

　　输出：简单看看前面 5 行：

　　概念特征的皮尔逊相关性（Pearson Correlation）。在这里案例中，是指来自元素周期表的矿物和元素：

　　输出：（这个可视化例子是在前 16 个样本上运行得到的）。看到元素周期表中的元素和上市公司关联起来真的很有意思。在某种程度时，我想使用这些数据基于公司与相关元素或材料的相关性来预测其可能做出的突破。

　　从这个图表中我们可以看到大量方差都来自于预测主成分的前 85%。这是个很高的数字，所以让我们从低端的开始，先只建模少数几个主成分。更多有关分析主成分合理数量的信息可参阅：Principal Component Analysis explained visually

　　这里我们甚至没有真正观察到聚类的些微轮廓，所以我们很可能应该继续调节 n_component 的值直到我们得到我们想要的结果。这就是数据科学与艺术（data science and art）中的「艺术」部分。

　　现在，我们来试试 K-均值，看看我们能不能在下一章节可视化任何明显的聚类。

　　我们将使用 PCA 投射数据来实现一个简单的 K-均值。

　　使用 scikit-learn 的 KMeans() 调用和 fit_predict 方法，我们可以计算聚类中心并为第一和第三个 PCA 投射预测聚类索引（以便了解我们是否可以观察到任何合适的聚类）。然后我们可以定义我们自己的配色方案并绘制散点图，代码如下所示：

　　这个 K-均值散点图看起来更有希望，好像我们简单的聚类模型假设就是正确的一样。我们可以通过这种颜色可视化方案观察到 3 个可区分开的聚类。

　　使用 seaborn 方便的 pairplot 函数，我可以以成对的方式在数据框中自动绘制所有的特征。我们可以一个对一个地 pairplot 前面 3 个投射并可视化：

　　你应该自己决定如何微调你的聚类。这方面没有什么万灵药，具体的方法取决于你操作的环境。在这个案例中是由隐藏关系所定义的股票和金融市场。

　　一旦你的聚类使你满意了，你就可以设置分数阈值来控制特定的股票是否有资格进入一个聚类，然后你可以为一个给定的聚类提取股票，将它们作为篮子进行交易或使用这些篮子作为信号。你可以使用这种方法做的事情很大程度就看你自己的创造力以及你在使用深度学习变体来进行优化的水平，从而基于聚类或数据点的概念优化每个聚类的回报，比如 short interest 或 short float（公开市场中的可用股份）。

　　你可以注意到了这些聚类被用作篮子交易的方式一些有趣特征。有时候标准普尔和一般市场会存在差异。这可以提供本质上基于「信息套利（information arbitrage）」的套利机会。一些聚类则和谷歌搜索趋势相关。

　　我仅仅使用该数据集操作了 Cobalt（钴）、Copper（铜）、Gallium（镓）和 Graphene（石墨烯）这几个列标签，只是为了看我是否可能发现从事这一领域或受到这一领域的风险的上市公司之间是否有任何隐藏的联系。这些篮子和标准普尔的回报进行了比较。

　　我从该聚类中获得的回报超过了标准普尔相当一部分，这意味着你每年的收益可以比标准普尔还多 10%（标准普尔近一年来的涨幅为 16%）。我还见过更加激进的方法可以净挣超过 70%。现在我必须承认我还做了一些其它的事情，但因为我工作的本质，我必须将那些事情保持黑箱。但从我目前观察到的情况来看，至少围绕这种方法探索和包装新的量化模型可以证明是非常值得的，而其唯一的缺点是它是一种不同类型的信号，你可以将其输入其它系统的流程中。

　　生成卖空篮子聚类（short basket clusters）可能比生成买空篮子聚类（long basket clusters）更有利可图。这种方法值得再写一篇文章，最好是在下一个黑天鹅事件之前。

　　如果你使用机器学习，就可能在具有已知和隐藏关系的上市公司的寄生、共生和共情关系之上抢占先机，这是很有趣而且可以盈利的。最后，一个人的盈利能力似乎完全关乎他在生成这些类别的数据时想出特征标签（即概念（concept））的强大组合的能力。

　　我在这类模型上的下一次迭代应该会包含一个用于自动生成特征组合或独特列表的单独算法。也许会基于近乎实时的事件，这可能会影响那些具有只有配备了无监督学习算法的人类才能预测的隐藏关系的股票组。

　　作为一个python新手，在学习中遇到很多问题，要善于运用各种方法。今天，在学习中，碰到了如何通过收盘价计算股票的涨跌幅。

　　利用pandas里面的方法：

　　总结：python是一种非常好的编程语言，一般而言，我们可以运用构建相关函数来实现自己的思想，但是，众所周知，python中里面的有很多科学计算包，里面有很多方法可以快速解决计算的需要，如上面提到的pandas中的pct_change()。因此在平时的使用中应当学会寻找更好的方法，提高运算速度。