15、时间序列分析：从数据获取到分布检验的全面指南

时间序列分析：从数据获取到分布检验的全面指南

1. 时间序列分析简介

在金融领域，大部分数据都以时间序列的形式存在。下面我们通过几个示例来展示如何获取和处理这些数据。

1.1 从雅虎财经下载历史股票价格数据

可以使用以下代码从雅虎财经下载指定股票在特定日期范围内的历史每日股价数据：

from matplotlib.finance import quotes_historical_yahoo_ochl as getData
x = getData("IBM",(2016,1,1),(2016,1,21),asobject=True, adjusted=True)
print(x[0:4])

这里数据的类型是 numpy.recarray ，可以通过 type(x) 查看。

1.2 打印数据集的前几个观测值

以下代码用于打印两个数据集 ffMonthly.pkl 和 usGDPquarterly.pkl 的前几个观测值，这两个数据集可从指定网站获取：

import pandas as pd
GDP=pd.read_pickle("c:/temp/usGDPquarterly.pkl")
ff=pd.read_pickle("c:/temp/ffMonthly.pkl")
print(GDP.head())
print(f