Wie verwende ich die Go-Sprache für quantitative Finanzanalysen?

Im Bereich des modernen Finanzwesens ist die quantitative Finanzierung mit dem Aufkommen der Datenwissenschaft und der Technologie der künstlichen Intelligenz nach und nach zu einer immer wichtigeren Richtung geworden. Als statisch typisierte Programmiersprache, die Daten effizient verarbeiten und verteilte Systeme bereitstellen kann, hat die Go-Sprache im Bereich der quantitativen Finanzen nach und nach Aufmerksamkeit erregt.

In diesem Artikel wird die Verwendung der Go-Sprache für quantitative Finanzanalysen vorgestellt. Der spezifische Inhalt lautet wie folgt:

1. Finanzdaten abrufen

Zuerst müssen wir Finanzdaten abrufen. Die Netzwerkprogrammierfunktionen der Go-Sprache sind sehr leistungsfähig und können zum Abrufen verschiedener Finanzdaten verwendet werden. Beispielsweise können wir das Paket net/http in der Standardbibliothek von Go verwenden, um Netzwerkdaten abzurufen. Darüber hinaus können Sie auch Pakete von Drittanbietern wie https://github.com/go-resty/resty, https://github.com/PuerkitoBio/goquery usw. verwenden, um Daten zu erhalten. Bei der Beschaffung von Finanzdaten benötigen wir nicht nur Aktienkurse, sondern auch Aktienfundamentaldaten, Marktdaten und andere Daten, die verwendet werden müssen.

2. Datenbereinigung und Vorverarbeitung

Nachdem wir die Finanzdaten erhalten haben, müssen wir eine Datenbereinigung und Vorverarbeitung durchführen, um die Daten in eine Form umzuwandeln, die für die Analyse verwendet werden kann. Die Datenbereinigung und -vorverarbeitung umfasst hauptsächlich die folgenden Aspekte:

• Datendeduplizierung und -filterung: Für aus dem Internet erhaltene Daten müssen wir die Daten deduplizieren, nutzlose Daten entfernen und nützliche Daten extrahieren.
• Datenformatierung: Formatieren Sie die vom Netzwerk erhaltenen Daten, damit sie den Anforderungen der nachfolgenden Analyse entsprechen.
• Daten-Pivot: Nutzen Sie den Daten-Pivot, um die Muster hinter den Daten zu entdecken und nützliche Informationen für Anlageentscheidungen zu finden. Das Pivotieren von Daten kann mithilfe von Datenstrukturen wie Map und Slice implementiert werden, die von der Go-Sprache bereitgestellt werden.

3. Modelle erstellen

Bei der Durchführung quantitativer Finanzanalysen müssen wir Modelle erstellen, die auf spezifischen Anlagestrategien basieren. Modelle können verwendet werden, um Aktienkurse vorherzusagen, Markttrends vorherzusagen, Kauf- oder Verkaufsstrategien zu entwickeln usw. Beim Erstellen eines Modells ist es notwendig, Finanzdaten in Merkmalsvektoren mit Vorhersagefähigkeiten umzuwandeln und darauf basierende Algorithmen des maschinellen Lernens für die Modellierung zu verwenden.

In der Go-Sprache können Sie Pakete von Drittanbietern wie https://github.com/sjwhitworth/golearn verwenden, um Algorithmen für maschinelles Lernen zu implementieren und sie auf quantitative Finanzanalysen anzuwenden. Darüber hinaus können auch selbstentwickelte Algorithmen zur Modellbildung genutzt werden.

4. Modellbewertung und -optimierung

Nachdem wir das Modell erstellt haben, müssen wir es bewerten und optimieren, um seine Vorhersagegenauigkeit und -stabilität zu verbessern. Die Modellbewertung kann durch den Einsatz von Methoden wie der Kreuzvalidierung erreicht werden, beispielsweise durch die Verwendung von Paketen von Drittanbietern, die von der Go-Sprache bereitgestellt werden, wie etwa der Kreuzvalidierungs-API in https://github.com/sjwhitworth/golearn. Durch die Modellbewertung können wir Probleme in bestimmten Aspekten des Modells entdecken und sie für diese Probleme optimieren.

5. Modellanwendung und -bereitstellung

Abschließend müssen wir das etablierte Modell auf die tatsächliche quantitative Finanzanalyse anwenden. Bei der Anwendung des Modells ist es notwendig, das Modell mit tatsächlichen Daten zu kombinieren und es entsprechend der tatsächlichen Situation anzupassen und zu verbessern, um bessere Analyseergebnisse und eine bessere Kapitalrendite zu erzielen. Darüber hinaus müssen Modelle eingesetzt werden, um eine schnelle und genaue Echtzeitanalyse zu gewährleisten.

Fazit

Das Obige ist der Hauptinhalt der Verwendung der Go-Sprache für die quantitative Finanzanalyse. Es ist erwähnenswert, dass die Go-Sprache zwar eine hervorragende Leistung bei der Verarbeitung großer Datenmengen aufweist, im Bereich der quantitativen Finanzen jedoch immer noch die Komplexität der Datenverarbeitung und der hohe Zeitaufwand für Berechnungen berücksichtigt werden müssen. Daher müssen bei der Durchführung quantitativer Finanzanalysen paralleles Rechnen, verteiltes Rechnen und andere Technologien eingesetzt werden, um die Recheneffizienz zu verbessern und die Kosten zu senken.

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