1. 如何用Python做金融数据分析
所说所有的变量都是对象。 对象在python里,其实是一个指针,指向一个数据结构,数据结构里有属性,有方法。
2. 为什么使用anaconda来进行数据处理，Python其它IDE不好吗
anaconda是针对数据分析做的一个Python库大大集合，包含很多常用库比如pandas，
他还提供了几个编程环境，包括iPython，spyder，jupyter，如果不喜欢，当然可以用别的IDE，只要制定py的运行环境即可
3. anaconda是什么软件
《Anaconda3软件》网络网盘资源免费下载:
链接: https://pan..com/s/1pOzDpvL-l8y6zGvcOW2Ofg
Anaconda3-2020.02最新中文版是专门为了方便使用 Python 进行数据科学研究而建立的一组软件包，涵盖了数据科学领域常见的 Python 库，并且自带了专门用来解决软件环境依赖问题的 conda 包管理系统。可以使用它创建虚拟环境，以便更轻松地处理多个项目。主要提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。
4. 如何用python 爬虫抓取金融数据
获取数据是数据分析中必不可少的一部分，而网络爬虫是是获取数据的一个重要渠道之一。鉴于此，我拾起了Python这把利器，开启了网络爬虫之路。
本篇使用的版本为python3.5，意在抓取证券之星上当天所有A股数据。程序主要分为三个部分：网页源码的获取、所需内容的提取、所得结果的整理。
一、网页源码的获取
很多人喜欢用python爬虫的原因之一就是它容易上手。只需以下几行代码既可抓取大部分网页的源码。
为了减少干扰，我先用正则表达式从整个页面源码中匹配出以上的主体部分，然后从主体部分中匹配出每只股票的信息。代码如下。
pattern=re.compile('<tbody[sS]*</tbody>')
body=re.findall(pattern,str(content)) #匹配<tbody和</tbody>之间的所有代码pattern=re.compile('>(.*?)<')
stock_page=re.findall(pattern,body[0]) #匹配>和<之间的所有信息
其中compile方法为编译匹配模式，findall方法用此匹配模式去匹配出所需信息，并以列表的方式返回。正则表达式的语法还挺多的，下面我只罗列所用到符号的含义。
语法 说明
. 匹配任意除换行符“ ”外的字符
* 匹配前一个字符0次或无限次
？ 匹配前一个字符0次或一次
s 空白字符：[<空格> fv]
S 非空白字符：[^s]
[...] 字符集，对应的位置可以是字符集中任意字符
(...) 被括起来的表达式将作为分组，里面一般为我们所需提取的内容
正则表达式的语法挺多的，也许有大牛只要一句正则表达式就可提取我想提取的内容。在提取股票主体部分代码时发现有人用xpath表达式提取显得更简洁一些，看来页面解析也有很长的一段路要走。
三、所得结果的整理
通过非贪婪模式(.*?)匹配>和<之间的所有数据，会匹配出一些空白字符出来，所以我们采用如下代码把空白字符移除。
stock_last=stock_total[:] #stock_total：匹配出的股票数据for data in stock_total: #stock_last：整理后的股票数据
if data=='':
stock_last.remove('')
最后，我们可以打印几列数据看下效果，代码如下
print('代码',' ','简称',' ',' ','最新价',' ','涨跌幅',' ','涨跌额',' ','5分钟涨幅')for i in range(0,len(stock_last),13): #网页总共有13列数据
print(stock_last[i],' ',stock_last[i+1],' ',' ',stock_last[i+2],' ',' ',stock_last[i+3],' ',' ',stock_last[i+4],' ',' ',stock_last[i+5])
5. 如何安装python数据分析开发环境anaconda
我们根据我们操作系统的版本，选择合适的版本进行下载即可，我这里是Windows的64位的机器，而且我想用Python3，所以我选择了Windows 64bit以及Python3的版本。
二、安装Anaconda：
这是一个非常传统的下一步下一步的安装过程，大家可以跟着我的截图一步步地下一步即可。
三、安装完成后，我们就可以在开始菜单里面，或者在anaconda的安装路径下，找到对应的软件列表了。
是不是非常简单呢？大家都把anaconda用起来吧。
6. anaconda是什么和python什么关系装了anaconda是不是就不用装pyhton了
是的，Anaconda是Python的一个发行版，里面内置了很多工具，不用单独安装，因为做了优化也免去了单独安装带来的一些麻烦。
Anaconda是一种Python语言的免费增值开源发行版，用于进行大规模数据处理、预测分析，和科学计算，致力于简化包的管理和部署。Anaconda使用软件包管理系统Conda进行包管理。
(6)anaconda分析股票扩展阅读：
anaconda相比Python增加了那些内容：
1、Python(shell) ： 标准CPython。
2、Python(shell)： 相当于在命令窗口的命令提示符后输入ipython回车。pip install ipython安装的ipython用法一样。
3、Ipython QTConsole。
4、Python Notebook：直接点击打开，或者在命令提示符中输入ipython.exe notebook。
5、Jupyter QTConsole。
6、Jupyter Notebook：直接点击打开，或在终端中输入： jupyter notebook 以启动服务器；在浏览器中打开notebook页面地址“http://localhost:8888”。
Jupyter Notebook是一种 Web 应用，能让用户将说明文本、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中。
7、Spyder：直接点击打开IDE。最大优点就是模仿MATLAB的“工作空间”。
8、Anaconda Prompt ： 命令行终端。
9、支持其他IDE，如Pycharm。
参考资料来源：网络——Anaconda
7. 混合型\股票型基金有什么办法可以实时查看涨跌走势 和指数型基金一样。
没有办法，查看涨跌走势图。只有操盘手可以查看。因为公开的股票型基金里的股票都是前十大持仓，后面还有N只持仓股票你看不到，所以很难计算或估算到今天涨跌。
8. 如何快速上手使用Python进行金融数据分析
链接：http://pan..com/s/1djPqbCXnQrRpW0dgi2MCJg
华尔街学堂 python金融实务从入门到精通。最近，越来越多的研究员、基金经理甚至财务会计领域的朋友，向小编咨询：金融人需要学Python么？事实上在现在，这已经不是一个问题了。Python已成为国内很多顶级投行、基金、咨询等泛金融、商科领域的必备技能。中金公司、银河证券、南方基金、银华基金在招聘分析师岗位时，纷纷要求熟练掌握Python数据分析技能。
课程目录：
Python在金融资管领域中的应用
安装anaconda步骤
Python基础知识
Python基础金融分析应用
成为编程能手：Python知识进阶
利用Python实现金融数据收集、分析与可视化
......
9. anaconda要收费了吗
anaconda对个人用户不收费，商业版、团队版、企业版需要收费。
anaconda可以便捷获取包且对包能够进行管理，同时对环境可以统一管理的发行版本。Anaconda包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。
Anaconda具有如下特点：
1、开源；
2、安装过程简单；
3、高性能使用Python和R语言；
4、免费的社区支持。
(9)anaconda分析股票扩展阅读
Python发行版
1、CPython
CPython属于Python参考实现方案，可算是所有其他Python衍生发行版的一套标准化版本。CPython利用C语言编写而成。
2、Anaconda Python
Anaconda源自Anaconda公司之手(原名为Continuum Analytics)，其设计目标在于服务那些需要由商业供应商提供支持且具备企业支持服务的Python开发者。Anaconda Python的主要用例包括数学、统计学、工程、数据分析、机器学习以及其他相关应用。
3、PyPy
PyPy 属于CPython解释器的替代品，其利用即时(JIT)编译以加速Python程序的执行。根据实际执行的任务情况，其性能提升可能非常显著。
10. Python和金融分析的关系量化交易内容深度
Python是一种脚本语言，就是程序员用的代码语言。
Python的功能不可以说不大，在金融数据分析里面有着很方便的应用。
但是需要你专门去学Python，不然看到一堆代码只会懵逼。