注:点击框架名称通往Github talib talib的简称是Technical Analysis Library,主要功能是计算行情数据的技术分析指标 numpy 介绍:一个用python实现的科学计算包.包括:1.一个强大的N维数组对象Array:2.比较成熟的(广播)函数库:3.用于整合C/C++和Fortran代码的工具包:4.实用的线性代数.傅里叶变换和随机数生成函数.numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便. scipy 介绍:SciPy是一款方便.易于使用.专为科学…

https://blog.csdn.net/BF02jgtRS00XKtCx/article/details/78519378…

Python数据分析入门与实践 (一个人学习或许会很枯燥,但是寻找更多志同道合的朋友一起,学习将会变得更加有意义✌✌) 这是一个数据驱动的时代,想要从事机器学习.人工智能.数据挖掘等前沿技术,都离不开数据跟踪 通过Numpy.Pandas进行数据科学计算,通过Seaborn. Matplotlib进行数据图形化展示:从实战角度出发,让你在数据科学领域迈出重要的一步,开启Data Science职业之旅! 第1章 实验环境的搭建 本章将主要介绍Anaconda和Jupyter Notebook.包…

首先 第一本书,当初在百度阅读初步写了个电子版,刚一上线不久即收到了数百位读者朋友阅读收藏购买,于是顺利成章就出版了纸质书. <软件自动化测试开发>认真看过的读者应该都知道,介绍的主要是自动化测试基础以自动化测试框架为主线,同时附带提到了自动化平台的功能. 第一本书是偏向于Java语言开发. 然后 第二本书,第一本2017年内连续印刷4次多,符合广大同行的技能提升诉求,而第二本延续第一本的知识体系,做成自主研发所谓高大上的自动化测试平台. <自动化平台测试开发>可以说是测试开发的第…

作者:Pier Paolo Ippolito@南安普敦大学 编译:机器学习算法与Python实战(微信公众号:tjxj666) 原文:https://towardsdatascience.com/probability-distributions-in-data-science-cce6e64873a7 介绍 拥有良好的统计背景对于数据科学家的日常工作可能会大有裨益.每次我们开始探索新的数据集时,我们首先需要进行探索性数据分析(EDA),以了解某些特征的概率分布是什么.如果我们能够了解数据分布中…

cut_sentence.py import string import jieba import jieba.posseg as psg import logging #关闭jieba日制 jieba.setLogLevel(logging.INFO) jieba.load_userdict("./corpus/keywords.txt") stopwords_path = "./corpus/stopwords.txt" stopwords = [i.strip…

0-1 规划不仅是数模竞赛中的常见题型,也具有重要的现实意义. 双十一促销中网购平台要求二选一,就是互斥的决策问题,可以用 0-1规划建模. 小白学习 0-1 规划,首先要学会识别 0-1规划,学习将问题转化为数学模型. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 什么是 0-1 规划? 0-1 整数规划是一类特殊的整数规划,变量的取值只能是 0 或 1. 0-1 变量可以描述开关.取舍.有无等逻辑关系.顺序关系,可以处理背包问题.指派问题.选址问题…

记录 http://blog.sina.com.cn/s/blog_73b339390102yoio.html PE:市盈率 = 股价 / 每股盈利 PEG:(市盈率相对盈利增长比率/市盈增长比率) PEG=PE/(企业年盈利增长率*100) PB:市净率=股价 / 每股净资产 PS:市销率=股价 / 每股收入=总市值 / 销售收入 ROE:净资产收益率＝报告期净利润/报告期末净资产 EPS:每股盈余=盈余 / 流通在外股数 beta值:每股收益=期末净利润 / 期末总股本 # 投资收益率计算器…

全文链接:http://tecdat.cn/?p=6811 最近我们被客户要求撰写关于粒子群优化的研究报告,包括一些图形和统计输出. 我今年的研究课题是使用粒子群优化(PSO)的货币进位交易组合优化.在本文中,我将介绍投资组合优化并解释其重要性.其次,我将演示粒子群优化如何应用于投资组合优化.第三,我将解释套利交易组合,然后总结我的研究结果 组合优化 投资组合包括资产和投资资本.投资组合优化涉及决定每项资产应投入多少资金.随着诸如多样化要求,最小和最大资产敞口,交易成本和外汇成本等限制因素的引入…

一.背景 最近在Azkaban的测试工作中,需要在测试环境下模拟线上的调度场景进行稳定性测试.故而重操python旧业,通过python编写脚本来构造类似线上的调度场景.在脚本编写过程中,碰到这样一个需求:要在测试环境创建10000个作业流. 最开始的想法是在一个azkaban project下循环调用10000次create job接口(每个Flow只包含一个job).由于azkaban它本身没有增加/删除作业流的接口,所有的作业流修改.增加.删除其实都是通过重新上传项目zip包实现的,相应地…