金融数据

python 的 pandas 在金融数据分析中非常实用，其核心流程包括：1. 使用 yfinance 等工具获取并加载历史股价数据；2. 进行数据清洗，处理缺失值和异常值，确保时间索引正确；3. 计算技术指标如 20 日移动平均线和每日收益率；4. 结合 matplotlib 实现数据可视化，观察…

要高效使用sublime text进行金融数据处理，关键在于配置python环境并结合其轻量高效的编辑功能。具体步骤如下：1. 安装python及必要库，如pandas、numpy、matplotlib、mplfinance等；2. 配置自定义python构建系统，通过json设置指定解释器和编码；…