数据分析方法论
展示数据分析全流程：数据探索、技术指标计算、统计建模、可视化分析
方法论概述
使用合成股票数据展示完整的数据分析流程，重点展示方法论和技术能力而非具体交易策略。
第一步：数据探索与清洗
对原始数据进行统计描述和质量检查
统计摘要
均值
176.54
标准差
21.50
最小值
144.24
最大值
221.77
偏度
0.1302
峰度
-1.1825
N = 200 trading days | Synthetic data (seed=42)
第二步：技术指标计算与可视化
计算并可视化常用技术分析指标
价格
成交量
第三步：统计建模
运用统计方法进行深度分析
收益率分布
正态分布拟合: μ=0.0019, σ=0.0111
相关性矩阵
线性回归
y = 0.0121x + 0.001828
R² = 0.0001
假设检验
H₀
μ = 0
H₁
μ ≠ 0
t-statistic2.4147
p-value0.0157
均值0.001900
标准差0.011100
偏度-0.1093
峰度-0.8461
p < 0.05 → Reject H₀ (significant)
第四步：分析结论与决策框架
综合多指标信号形成分析结论
信号汇总
RSI
65.1中性
MACD
4.4000看多
Trend (20d)
7.87%看多
方法论总结
01
第一步：数据探索与清洗
02
第二步：技术指标计算与可视化
03
第三步：统计建模
04
第四步：分析结论与决策框架