经济学及金融学实证研究中的大数据处理：基于Python和PostgreSQL（34页）.pdf

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1、并行大数据处理：基于Python、PostgreSQL及其他 预计：2022年出版；前期视频课程2022年1月上线B站账号：山人一枚也站账号：山人一枚也目录C O N T E N T S01实证研究中的大数据化B i gD a t ai nE m p i r i c a lR e s e a r c h02为何选择Python&PostgreSQLW h yP y t h o n&P o s t g r e S Q L03服务器配置S e r v e rC o n f i g u r a t i o n04并行计算方案P a r a l l e lC o m p u t i n gS o l

2、u t i o n s05应用举例A p p l i c a t i o ne x a m p l e s4“经济学-金融学”-科学研究的普遍规律 科学研究的目标齐一性的解释：表象-意志简单-普遍 科学革命的结构：范式转换科学革命的结构 托马斯.库恩科学与假设庞加莱（Poincare；中译别名：彭家勒）方法，主题？56目标解释（理论），预测（实务，如量化投资）数据宏观-微观，低频-高频结构化-非结构化方法因果推断，结构方程，机器学习（实证）优化-动力系统-线性展开-校准（理论）结构各类“经济学-金融学”主题乃至“社会学-政治学-法学-心理学”主题“经济学-金融学”-“主题导向研究”的典型范式7

3、 领域的“可理论化程度”是否存在统一、完备结构？是长成一颗树？还是一片草？论文所在“节点”根部-主干-分枝-叶-叶上的灰“经济学-金融学”-“结构”分布8 顶端：“意志”，最具一般性（普适、持续）的抽象事实和结构 中部：蕴于数据中的重要、典型事实 底部数据之后，纷繁复杂到并非一猜就准的个体、组织真实行为（机制，及竞争性解释之源；需去了解、核实，跟实务人士畅聊）“经济学-金融学”实证研究的抽象阶梯9 论文工作节点：想法-数据-回归-文字-销售 单干：全程靠自己，一个人活得像一支队伍 师生师：想法，文字打磨，销售生：数据，回归，文字初稿 外部合作上游：数据中游：回归，文字初稿下游：文字打磨，销售“

4、经济学-金融学”实证研究的生态系统10 经济学Raj Chetty(美国Internal Revenue Service全量数据)金融学张晓燕（上交所账户级数据）James Simons（文艺复兴基金）国内量化私募机构：幻方、明汯“经济学-金融学”大数据实证研究的榜样11 早期数据宏观及个人微观：宏观数据，微观调查数据，人口普查与抽样调查数据企业微观：工业企业数据库，海关数据库，专利数据库经济史：CHGIS，CBDB，方志数据 新兴数据裁判文书数据：10000W+工商企业数据：10000W+招聘网站简历数据：3000W+“经济学”实证研究中的大数据化“金融学”实证研究中的大数据化 早期数据上市

5、公司财务数据股票交易日数据（国泰安、万德、同花顺）新兴数据网贷平台借贷数据（人人贷，已泛滥矣）分钟级、三秒级，乃至逐笔的股票成交、委托数据股票论坛帖子及评论数据（股吧、雪球）27000W+/70000W+1213“经济学”-“金融学”大数据的特点 规模庞大：动辄100G+，甚至Tb+结构复杂：变量（字段）多，有多张表 形式非规范：文本、空间地理、网页、JSON 多来源关联 所涉主题广泛为何要学“Python+PostgreSQL”？前提：拥抱超大规模数据，是个人成长之需要，也是范式转换之必然 艰难而耗时的任务：数据处理 专用工具不敷用：各种现有工具，多为数据分析而生，不适合数据处理（缝缝补补易

6、，改头换面难）目标：扩展研究主题的范围；提高数据处理效率1415 早期：机器码-汇编-Fortran 多种范式：面向过程、面向对象、函数式编程 走向高级语言：底层逻辑自动化，提高编码效率 多进程：自带多进程 新希望：Julia(2012)，Kotlin(2011,2016),Rust(2015)，Golang(2009)编程语言的发展简史16为何选Python(1994;Java,1996;JavaScript,1996)语言设计合理：面向对象、具有多态和动态特性 庞大社区资源：爬虫，requests,urllib,BeautifulSoup4数据分析，numpy,Pandas可视化，matp