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股票学习软件雪球知乎

发布时间:2024-07-09 08:21:19

❶ 关于基金定投

基金定投,是各大网络理财板块中讨论的最热门的话题之一。很多粉丝量众多的大V,都不遗余力的向网友们推荐通过定投的方式来购买基金。

首先,每一个投资者都需要分析一下自己的财务状况。特别是年轻人,需要达到的第一个目标,是满足刚需(比如买婚房)。

同时,年轻人应该在业余时间读一些投资类的书籍,通过知识来武装自己。你不需要成为金融专家,但至少要懂一些基本知识。

在考虑自己的投资决策前,投资者的家庭收支,最好要达到正现金流。如果每月过的紧巴巴,扣除按揭,日常开销后所剩无几,那就应该先想办法把自己的生活过好。

在满足上面几个条件后,我们可以开始考虑投资。一个人选择做投资的资金,应该仅限于自己输的起的资金。

用大白话来说,就是你去买股票/基金/理财产品的这些钱即使全没了(金融危机/被骗/违约等等),也不应该影响你和你老婆孩子的基本生活。

我知道很多人不理解这个道理。他们的逻辑是:投资不就是为了赚钱么?就是因为没钱,才去投资呀!

很可惜这种逻辑是错的。主要因为: 首先投资是有风险的。没人保证你一定赚。如果你的钱以后要买婚房,或者学区房,或者给孩子出国读书用,这些都是很重要的生活开销,那么这些资金只适合购买固定收益类资产(比如国库券,保本的理财产品,定存等)。

其次,有风险的投资品,价格都是会上下波动的。越是对自己重要的资金,越经不起波动。你想,如果这笔钱要给爸妈治病,万一下跌个10%,你敢不抛么?这可是要出人命的!要想获得高回报,就需要承担风险。而越是能够承担高风险的资金,恰恰越是你不需要的钱。

给大家举个简单的例子。在所有比较主要的投资机构里,最能够承担投资风险的,就是大学捐赠基金会。这主要是因为,大学基金会资金的投资周期是永远,因此他们可以选择参与各种时间最长的高风险投资活动。相比之下,保险公司和养老基金就不得不将资金的一大部分放入流动性很强的固定收益类资产(比如国债),因为它们有短期和中期负债需要应对,无法承担更高的投资风险。

接下来,对于那些金融知识有限的投资者来说,最合适的投资策略,是以控制成本,有效系统,和长期坚持的原则为核心,建立起一套低成本,多元分散的投资策略。具体细节在拙作《小乌龟投资智慧》中有详细介绍,在此就不再赘述了。

【注:关于定投的数学分析,在拙作《为什么基金定投是个坏主意?》中已经解释过了,因此在本文中不再赘述。】

希望对大家有所帮助。

❷ Python爬虫可以爬取什么

Python爬虫可以爬取的东西有很多,Python爬虫怎么学?简单的分析下:

如果你仔细观察,就不难发现,懂爬虫、学习爬虫的人越来越多,一方面,互联网可以获取的数据越来越多,另一方面,像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具,让爬虫变得简单、容易上手。

利用爬虫我们可以获取大量的价值数据,从而获得感性认识中不能得到的信息,比如:

知乎:爬取优质答案,为你筛选出各话题下最优质的内容。

淘宝、京东:抓取商品、评论及销量数据,对各种商品及用户的消费场景进行分析。

安居客、链家:抓取房产买卖及租售信息,分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。

拉勾网、智联:爬取各类职位信息,分析各行业人才需求情况及薪资水平。

雪球网:抓取雪球高回报用户的行为,对股票市场进行分析和预测。

爬虫是入门Python最好的方式,没有之一。Python有很多应用的方向,比如后台开发、web开发、科学计算等等,但爬虫对于初学者而言更友好,原理简单,几行代码就能实现基本的爬虫,学习的过程更加平滑,你能体会更大的成就感。

掌握基本的爬虫后,你再去学习Python数据分析、web开发甚至机器学习,都会更得心应手。因为这个过程中,Python基本语法、库的使用,以及如何查找文档你都非常熟悉了。

对于小白来说,爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。比如有人认为学爬虫必须精通 Python,然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个知识点,很久之后发现仍然爬不了数据;有的人则认为先要掌握网页的知识,遂开始 HTMLCSS,结果入了前端的坑,瘁……

但掌握正确的方法,在短时间内做到能够爬取主流网站的数据,其实非常容易实现,但建议你从一开始就要有一个具体的目标。

在目标的驱动下,你的学习才会更加精准和高效。那些所有你认为必须的前置知识,都是可以在完成目标的过程中学到的。这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径。

1.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程

2.了解非结构化数据的存储

3.学习scrapy,搭建工程化爬虫

4.学习数据库知识,应对大规模数据存储与提取

5.掌握各种技巧,应对特殊网站的反爬措施

6.分布式爬虫,实现大规模并发采集,提升效率

学习 Python 包并实现基本的爬虫过程

大部分爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”这样的流程来进行,这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。

Python中爬虫相关的包很多:urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等,建议从requests+Xpath 开始,requests 负责连接网站,返回网页,Xpath 用于解析网页,便于抽取数据。

如果你用过 BeautifulSoup,会发现 Xpath 要省事不少,一层一层检查元素代码的工作,全都省略了。这样下来基本套路都差不多,一般的静态网站根本不在话下,豆瓣、糗事网络、腾讯新闻等基本上都可以上手了。

当然如果你需要爬取异步加载的网站,可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化,这样,知乎、时光网、猫途鹰这些动态的网站也可以迎刃而解。

了解非结构化数据的存储

爬回来的数据可以直接用文档形式存在本地,也可以存入数据库中。

开始数据量不大的时候,你可以直接通过 Python 的语法或 pandas 的方法将数据存为csv这样的文件。

当然你可能发现爬回来的数据并不是干净的,可能会有缺失、错误等等,你还需要对数据进行清洗,可以学习 pandas 包的基本用法来做数据的预处理,得到更干净的数据。

学习 scrapy,搭建工程化的爬虫

掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了,但是在遇到非常复杂的情况,可能仍然会力不从心,这个时候,强大的 scrapy 框架就非常有用了。

scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架,它不仅能便捷地构建request,还有强大的 selector 能够方便地解析 response,然而它最让人惊喜的还是它超高的性能,让你可以将爬虫工程化、模块化。

学会 scrapy,你可以自己去搭建一些爬虫框架,你就基本具备爬虫工程师的思维了。

学习数据库基础,应对大规模数据存储

爬回来的数据量小的时候,你可以用文档的形式来存储,一旦数据量大了,这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的,学习目前比较主流的 MongoDB 就OK。

MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据,比如各种评论的文本,图片的链接等等。你也可以利用PyMongo,更方便地在Python中操作MongoDB。

因为这里要用到的数据库知识其实非常简单,主要是数据如何入库、如何进行提取,在需要的时候再学习就行。

掌握各种技巧,应对特殊网站的反爬措施

当然,爬虫过程中也会经历一些绝望啊,比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。

遇到这些反爬虫的手段,当然还需要一些高级的技巧来应对,常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。

往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者,这也为爬虫提供了空间,掌握这些应对反爬虫的技巧,绝大部分的网站已经难不到你了.

分布式爬虫,实现大规模并发采集

爬取基本数据已经不是问题了,你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率。这个时候,相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字:分布式爬虫。

分布式这个东西,听起来很恐怖,但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作,需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具。

Scrapy 前面我们说过了,用于做基本的页面爬取,MongoDB 用于存储爬取的数据,Redis 则用来存储要爬取的网页队列,也就是任务队列。

所以有些东西看起来很吓人,但其实分解开来,也不过如此。当你能够写分布式的爬虫的时候,那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架构了,实现一些更加自动化的数据获取。

你看,这一条学习路径下来,你已然可以成为老司机了,非常的顺畅。所以在一开始的时候,尽量不要系统地去啃一些东西,找一个实际的项目(开始可以从豆瓣、小猪这种简单的入手),直接开始就好。

因为爬虫这种技术,既不需要你系统地精通一门语言,也不需要多么高深的数据库技术,高效的姿势就是从实际的项目中去学习这些零散的知识点,你能保证每次学到的都是最需要的那部分。

当然唯一麻烦的是,在具体的问题中,如何找到具体需要的那部分学习资源、如何筛选和甄别,是很多初学者面临的一个大问题。

以上就是我的回答,希望对你有所帮助,望采纳。

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