Python金融大数据分析-回归分析

最新推荐文章于 2025-10-11 19:12:55 发布

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最新推荐文章于 2025-10-11 19:12:55 发布 · 1.6w 阅读

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本文探讨了Python在金融大数据分析中的应用，主要聚焦于回归分析。通过pandas库进行线性回归，展示了如何利用代码进行分析并解读结果，如决策系数、p-value等。此外，还使用numpy进行曲线拟合，得到了理想的效果，证实了选择合适基函数对提升回归效果的重要性。

1.pandas的线性回归

回归分析是金融中一个绕不过的话题，其实最好的工具应该是R语言，但是pandas其实也是能够胜任绝大部分工作的。

这里我们就简单介绍一下。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
noise = np.random.normal(0,12,100)
x= np.array(range(100))
y = 0.7*x + noise
pp = pd.DataFrame({'xvalue':x,'yvalue':y})
model = pd.ols(y=pp['yvalue'],x=pp['xvalue'])
print model
plt.plot(x,y,'r.')
plt.plot(x,model.beta[1]+model.beta[0]*x,'b')

代码很简单，不用做过多的解释

我们可以看一下程序的输出，以及图形上的表示。