​最近博主在学习前端开发和网页相关的东西，这些知识和网络爬虫（特别是网页爬取）有很强的联系，然后突然发现爬虫也有很多有趣的地方，所以准备开始系统性地把爬虫那几个包都学一学，用一用。本文展示了两个爬虫案例；意识使用beautifulsoup和requests包对https://www.woyaogexing.com/touxiang/weixin/网站的图片进行爬取，并保存到本地；二是从新浪财经网站

聚类分析是一种无监督学习法，它将数据点分离成若干个特定的群或组，使得在某种意义上同一组中的数据点具有相似的性质，不同组中的数据点具有不同的性质。聚类分析包括基于不同距离度量的多种不同方法。例如。K均值（点之间的距离）、Affinity propagation（图之间的距离）、均值漂移（点之间的距离）、DBSCAN（最近点之间的距离）、高斯混合（到中心的马氏距离）、谱聚类（图之间距离）等。所有聚类法

​在进行资产配置时，假如我们已经通过一系列的操作选定了5只股票进入我们的股票池，下一步应该就是要确定每只股票各要购买多少，即确定最终购买股票的权重，这就出现了一个最优化问题。通常在这个问题背景下，我们会提出一些诸如最大化收益、最小化标准差或方差的优化目标，并且常常伴随着一些优化约束，例如股票不允许卖空，某只股票的最高持股比例不超过50%，组合的波动率不超过组合内股票的波动率平均值等。例如诺贝尔经济

基于聚宽实现基本面多因子选股+技术指标择时策略；***尚未更新完全

一、为什么要实现自动化交易在瞬息万变的金融市场中，越来越多的散户投资者开始尝试构建自己的交易策略：有人通过技术指标捕捉趋势突破，有人利用基本面分析挖掘低估标的，还有人设计出复杂的网格交易或均值回归模型。然而，一个残酷的现实是——。也许你会说我可以手动下单进行交易，作者本人亲自实验表明手动交易会有很多意想不到的情况出现。许多短线策略需要全天候盯盘（如分时均线突破、盘口挂单监测），但散户难以像职业交易

使用聚宽环境实现了净利润跳空的量化交易策略。

本文主要记录一些在工作中经常能用到的excel技巧，能够帮助我们提高工作效率。在文章的最后还会通过几个实战例子来加深大家的理解。建议把本文作为备查文，不需要在阅读本文的当下就将这些技巧掌握，只需了解，哪些东西通过excel是能够做到的，再实际工作中遇到问题的时候再来查阅。【不要被vba吓到，配合chatgpt，每一个没有学过代码的人都能够搞定80%的vba编写宏的需求！】

聚类分析是一种无监督学习法，它将数据点分离成若干个特定的群或组，使得在某种意义上同一组中的数据点具有相似的性质，不同组中的数据点具有不同的性质。聚类分析包括基于不同距离度量的多种不同方法。例如。K均值（点之间的距离）、Affinity propagation（图之间的距离）、均值漂移（点之间的距离）、DBSCAN（最近点之间的距离）、高斯混合（到中心的马氏距离）、谱聚类（图之间距离）等。所有聚类法

基于新成立基金建仓带入市场的巨量资金会推动市场行情这一逻辑，开展了一系列研究。首先提出了通过基金净值识别建仓行为（累计绝对值涨跌幅法）和通过基金β值识别建仓行为（β法）的两种方法。在通过回顾历史数据并建立固定效应模型验证了新成立基金的建仓行为确实对市场行情有推动作用。在新发基金建仓行业中建仓规模较大的行业出现上涨行情的可能性更大，同时，如果在基金规模扩张的时期，若该行业新基金建仓规模环比增长较大，