需求: 使用tushare包获取某股票的历史行情数据. 输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期. 输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期. 假如我从2010年1月1日开始,每月第一个交易日买入1手股票,每年最后一个交易日卖出所有股票,到今天为止,我的收益如何? 1. 使用tushare包获取某股票的历史行情数据. . 2. 输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期. 3. 输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期. 4. 假如我从2010年1月1日开始,每月第一个交易日买入1…

目标: 使用tushare包获取股票的历史行情数据 输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期 输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%以上的日期 假如为我们从2010年1月1日开始,每月第一个交易日买入一手股票,每年最后一个交易日卖出,到现在收益如何? 类似的股票数据平台: 聚宽(JoinQuant)量化交易平台是为量化爱好者(宽客)量身打造的云平台,我们为您提供精准的回测功能.高速实盘交易接口.易用的API文档.由易入难的策略库.... 安装tushare: pip install tush…

需求: 导入文件,查看原始数据 将人口数据和各州简称数据进行合并 将合并的数据中重复的abbreviation列进行删除 查看存在缺失数据的列 找到有哪些state/region使得state的值为NaN,进行去重操作 为找到的这些state/region的state项补上正确的值,从而去除掉state这一列的所有NaN 合并各州面积数据areas 我们会发现area(sq.mi)这一列有缺失数据,找出是哪些行 去除含有缺失数据的行 找出2010年的全民人口数据 计算各州的人口密度 排序,并找出…

数据分析04 /基于pandas的DateFrame进行股票分析.双均线策略制定 目录 数据分析04 /基于pandas的DateFrame进行股票分析.双均线策略制定 需求1:对茅台股票分析 需求2:双均线策略制定 需求1:对茅台股票分析 茅台股票分析 使用tushare包获取某股票的历史行情数据. tushare:财经数据接口包 pip install tushare 输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期. 输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期. 假如我从2010年1月1日开…

该系列视频已经搬运至bilibili: 点击查看 欢迎来到Python for Finance教程系列的第5部分.在本教程和接下来的几节中,我们将着手研究如何为更多公司提供大量的定价信息,以及如何一次处理所有这些数据. 首先,我们需要一份公司名单.我可以给你一个清单,但实际上获得股票清单可能只是你可能遇到的众多挑战之一.在我们的案例中,我们需要一个标准普尔500公司的Python列表. 无论您是在寻找道琼斯公司,标准普尔500指数还是罗素3000指数,都有可能在某个地方发布了这些公司的帖子.你会…

该系列视频已经搬运至bilibili: 点击查看 欢迎来到Python for Finance教程系列的第4部分.在本教程中,我们将基于Adj Close列创建烛台/ OHLC图,这将允许我介绍重新采样和其他一些数据可视化概念. 名为烛台图的OHLC图表是一种将开盘价Open,最高价High,最低价Low和收盘价Close数据全部集中在一个很好的格式中的图表.另外,它使得漂亮的颜色,并记住我告诉你关于美观的图表? 在之前的教程中已经涉及到了这一点: import datetime as dt i…

该系列视频已经搬运至bilibili: 点击查看 欢迎来到Python for Finance教程系列的第3部分.在本教程中,我们将使用我们的股票数据进一步分解一些基本的数据操作和可视化.我们将要使用的开始代码(在前面的教程中已经介绍过)是: import datetime as dt import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import style import pandas as pd import pandas_datareader.…

该系列视频已经搬运至bilibili: 点击查看 欢迎来到Python for Finance教程系列的第2部分. 在本教程中,我们将利用我们的股票数据进一步分解一些基本的数据操作和可视化. 我们将要使用的开始代码(在前面的教程中已经介绍过)是: import datetime as dt import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import style import pandas as pd import pandas_datareade…

本系列转载自youtuber sentdex博主的教程视频内容 https://www.youtube.com/watch?v=19yyasfGLhk&index=4&list=PLQVvvaa0QuDcOdF96TBtRtuQksErCEBYZ手工翻译,有任何疑问可以在下方留言,我尽力回答~ 该系列视频已经搬运至bilibili: 点击查看 汉化版视频:点击查看 正确的食用方法:文章大部分为机翻,修正了一些有明显不通顺的地方,能读懂大致意思即可,代码是最重要的,代码量不多很容易看懂 学习…

不知已过而立,发狠告别IT,回头看看以前自己的多个作品,耗时最多的就是这个股票分析系统了,留在自己的电脑里也体现不出多大价值了,故打算出售源码给需要的人,联系方式QQ:874724605 注明:股票源码 股票分析系统 原域名www.stock-bi.com 网站原理: 系统源码大致包括如下部分: 1. 数据库 其中ChinaStock_BFQ 存储的是从沪深开市以来所有股票和指数的数据. ChinaStockForWeb存储的是股票分析系统各报表数据. 2. 数据SSIS包 该包完成一键处理 3…

Unity大中华区技术支持总监张黎明以“Unity企业级支持案例与分析”为主题进行了分享. 以下为演讲实录: 张黎明:非常感谢大家来参加今年的Unite,其实我现在看到有的朋友已经不是第一次来参加Unite,我是第三次站在Unite讲台上面,感到非常荣幸. 今天的题目是Unity企业级支持案例与分析,我们Unity在中国的业务已经开展五年时间了,最近一两年时间发展非常快,国内现在规模上排名靠前的游戏开发公司基本上都是我们Unity企业支持服务的客户,最近这一两年,游戏市场也发生了一些变化,现在的…

在今天举办的Unite2017开发者大会上,Unity大中华区技术支持总监张黎明以"Unity企业级支持案例与分析"为主题进行了分享. 以下为演讲实录: 张黎明:非常感谢大家来参加今年的Unite,其实我现在看到有的朋友已经不是第一次来参加Unite,我是第三次站在Unite讲台上面,感到非常荣幸. 今天的题目是Unity企业级支持案例与分析,我们Unity在中国的业务已经开展五年时间了,最近一两年时间发展非常快,国内现在规模上排名靠前的游戏开发公司基本上都是我们Unity企业支持服务…

多线程中继承Thread 和实现Runnable接口 的比较(通过售票案例来分析) 通过Thread来实现 Test.java package com.lanqiao.demo4; public class Test { public static void main(String[] args) { MyThread t1 = new MyThread("张三"); MyThread t2 = new MyThread("李四"); t1.start(); t2.…

一.数据导入 安装tushare模块包 pip install tushare http://tushare.org/ tushare是一个财经数据接口包 import numpy as np import matplotlib as plt import pandas as pd import tushare as ts #获取股票号为601318的股票信息 df=ts.get_k_data(") #将数据保存到本地,方便处理 df.to_csv("601318.csv",…

我的新书<基于股票大数据分析的Python入门实战>于近日上架,在这篇博文向大家介绍我的新书:<基于股票大数据分析的Python入门实战>里,介绍了这本书的内容.这里将摘录出部分内容,用以推广本书,请大家多多支持. 1 MACD指标的计算方式 从数学角度来分析,MACD指标是根据均线的构造原理,对股票收盘价进行平滑处理,计算出算术平均值以后再进行二次计算,它是属于趋向类指标. MACD指标是由三部分构成的,分别是:DIF(离差值,也叫差离值).DEA(离差值平均)和BAR(柱状线)…

该系列视频已经搬运至bilibili: 点击查看 欢迎来到Python for Finance教程系列的第6部分. 在之前的Python教程中,我们介绍了如何获取我们感兴趣的公司名单(在我们的案例中是标准普尔500指数),现在我们将收集所有这些公司的股票定价数据. 到此为止的代码: import bs4 as bs import pickle import requests def save_sp500_tickers(): resp = requests.get('http://en.wiki…

欢迎来到Python for Finance教程系列的第7部分. 在之前的教程中,我们为整个标准普尔500强公司抓取了雅虎财经数据. 在本教程中,我们将把这些数据组合到一个DataFrame中. 到此为止的代码: import bs4 as bs import datetime as dt import os import pandas_datareader.data as web import pickle import requests def save_sp500_tickers(): r…

官方给出的AI实例是实现一个跟随着玩家跑的AI,当玩家没有在AI视野里时,它会继续跑到最后看到玩家的地点,等待几秒后如果仍然看不到玩家,则跑回初始地点.官方的案例已经讲得比较详细,对于一些具体的函数调用,官方没有进一步讲解,本文作为官方案例的一个补充,提供给有兴趣的朋友参考. 一.整体思路分析 一个整体的思路是,用一个Service检测附近是否有出现在AI里的玩家,如果有的话,则将TargetToFollow设为该对象,然后跑向该对象(RapidMoveTo,注意,不是跑向玩家所在位置,而是跑向…

案例: 使用电商网站的用户行为日志进行统计分析 一:准备 1.指标 PV:网页流浪量 UV:独立访客数 VV:访客的访问数,session次数 IP:独立的IP数 2.上传测试数据 3.查看第一条记录 注意点(字符显示):            二:程序 1.分析 省份ID->key value->1 -> <proviced,list(1,1,1)> 2.数据类型 key:Text value:IntWritable 3.map 端的业务 4.reduce端的业务 5.整合…

前几天利用python爬取了我爱我家的租房的一些数据,就想着能不能对房租进行一波分析,于是通过书籍和博客等查阅了相关资料,进行了房租的区间分析.不得不说,用python做区间分析比我之前用sql关键字统计区间简单多了,话不多说,上代码 # coding=utf-8 import pandas as pd import pymysql import matplotlib.pyplot as plt db = pymysql.connect(host="127.0.0.1", port=3…

一.姿势储备 股票交易,线性代数(分析股票),分位数(风险评估)... finace.yahoo.com 雅虎提供几乎所有股票api www.kaggle.com  有问题找社区 未完待续.....…

软件中的框架,是一种半成品: 我们项目开发需要在框架的基础上进行!因为框架已经实现了一些功能,这样就可以提高开发效率! Struts2 = struts1  +  xwork (struts是基于MVC模式的框架) struts2预先实现的功能: 1.请求数据自动封装 2.文件的上传 3.国际化功能的简化 4.数据效验 .......... Struts开发步骤: 1. web项目,引入struts - jar包 版本: 2.3 commons-fileupload-1.2.2.jar   [文…

作者 : 万境绝尘 转载请注明出处 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/25996817 工信部规定的网速測试标准 : 除普通网页測速採用单线程外,用户宽带接入速率測试应使用多线程(多TCP连接)HTTP下载进行測速,測试中使用的线程数量为N(N≥4). -- 建立连接 : 用户终端设备发起測试请求后,与測速平台建立 N 条 TCP 连接,并在每一条 TCP 连接上发送HTTP[GET]请求发起一次測试过程.-- 请求文件 : 对…

第一部分 调研, 评测 (软件的bug,功能评测,黑箱测试, 第8章 用户调研, 12 章 软件的用户体验) 下载并使用,描述最简单直观的个人第一次上手体验. ①个人感觉还不错,词典的首页页面挺好看的,但是进入学习之后的界面有点太僵硬,个人不是很喜欢. ②内容丰富,有许多精选英文文章,同时配有中文翻译,便于阅读理解以及学习英语. ③操作简单,比较容易上手. ④能随时拍照翻译成各种语言,觉得挺方便的. 2.按照<构建之法>13.1节描述的 bug 定义, 找出几个功能性的比较严重的 bug,至少…

作者 : 万境绝尘 转载请注明出处 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/25996817 工信部规定的网速测试标准 : 除普通网页测速采用单线程外,用户宽带接入速率测试应使用多线程(多TCP连接)HTTP下载进行测速,测试中使用的线程数量为N(N≥4). -- 建立连接 : 用户终端设备发起测试请求后,与测速平台建立 N 条 TCP 连接,并在每一条 TCP 连接上发送HTTP[GET]请求发起一次测试过程.-- 请求文件 : 对…

突然想到要整理这么一篇平时工作中相当常见但是我们又很忽视的布局的多种处理方法.临时就在我经常浏览的网站上抓的相对应的截图.(以后看到其他类型的我再补充) 既然截了图,咱们就直接看人家使用的布局方式,毕竟站在前辈肩膀上学习,我整理起来更轻松[哈哈].(然后我再说一些我能想到的处理方式,帮助我们在工作中应对不同的布局结构时,选择性的去找最适合自己页面布局的方法) 说在前面:为了更好的看出来两列结构,截图我都做了蓝线和红线的框选.颜色较深的换成了黄线.总之就是为了让你一眼看出来,哪块和哪块.适合布局萌…

日志分析 scala> import org.apache.spark.sql.types._ scala> import org.apache.spark.sql.Row scala> val logRDD = sc.textFile("hdfs://master:9000/student/2016113012/data/log.txt").map(_.split("#")) logRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[Ar…

作者 : 万境绝尘 转载请注明出处 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/25996817 工信部规定的网速测试标准 : 除普通网页测速采用单线程外,用户宽带接入速率测试应使用多线程(多TCP连接)HTTP下载进行测速,测试中使用的线程数量为N(N≥4). -- 建立连接 : 用户终端设备发起测试请求后,与测速平台建立 N 条 TCP 连接,并在每一条 TCP 连接上发送HTTP[GET]请求发起一次测试过程.-- 请求文件 : 对…

需求: 导入文件,查看原始数据 将人口数据和各州简称数据进行合并 将合并的数据中重复的abbreviation列进行删除 查看存在缺失数据的列 找到有哪些state/region使得state的值为NaN,进行去重操作 为找到的这些state/region的state项补上正确的值,从而去除掉state这一列的所有NaN 合并各州面积数据areas 我们会发现area(sq.mi)这一列有缺失数据,找出是哪些行 去除含有缺失数据的行 找出2010年的全民人口数据 计算各州的人口密度 排序,并找出…

# 提供数据 months = {'JAN' : 1, 'FEB' : 2, 'MAR' : 3, 'APR' : 4, 'MAY' : 5, 'JUN' : 6, 'JUL' : 7, 'AUG' : 8, 'SEP' : 9, 'OCT': 10, 'NOV': 11, 'DEC' : 12} parties = { 'Bachmann, Michelle': 'Republican', 'Romney, Mitt': 'Republican', 'Obama, Barack': 'Demo…