#用中正全指'000985.XSHG'获取全部A股数据pool=get_index_stocks('000985.XSHG') #date存储05年开始全部交易时间 date=get_price('000002.XSHE',start_date='2005-01-01',end_date='2019-03-29',fields=['close','open']) date=list([str(i)[:10] for i in list(date.index)]) #fields内选择需要的量价指

1. # 克隆自聚宽文章:https://www.joinquant.com/post/2709 # 标题:基于SVM的机器学习策略 # 作者:走得很慢的海龟 import math import numpy as np #from sklearn import preprocessing, cross_validation, svm from sklearn import preprocessing, svm import matplotlib.pyplot as plt from matpl

一.利用ica进行fmri数据分解时,在得到相互独立的成分后,这些成分的后续处理,其实是有很多文章可以做的.比如,对这些成分进行排序和选择.如果能够提出某种方法,能够自动地制造特征,并将这些特征与分解后的独立成分的特征进行比对,确定相应的结果.比如,激活与否.这也可以算做是fmri信号的盲分离算法. 二.tca分析,就是进行成分的特征提取与判别的. 这种方法的假设是:一个被试在一次run中,大概会得到150多个timepoint的数据.将大脑在这150多个时间点的峰值信号值提取出来,然后得到一个

一.策略代码 # 导入函数库 from jqdata import * # 初始化函数,设定基准等等 def initialize(context): # 设定沪深300作为基准 set_benchmark('000300.XSHG') # 开启动态复权模式(真实价格) set_option('use_real_price', True) # 输出内容到日志 log.info() log.info('初始函数开始运行且全局只运行一次') # 过滤掉order系列API产生的比error级别低的l

from jqdata import jy from jqdata import * #获取股票列表,这里是板块内股票 pool=get_industry_stocks(',date='2016-09-01') df = get_fundamentals(query(balance.pubDate,balance.total_assets,balance.total_liability, valuation.market_cap,indicator.roe,valuation.pcf_ratio

不多说,直接上干货! 很多地方都需用到这个知识点,比如Tableau里.   通常可以采取如python 和 r来作为数据处理的前期. Tableau学习系列之Tableau如何通过数据透视表方式读取数据文件(图文详解) 如何用Python来处理数据表的长宽转换(图文详解) 数据长宽转换是很常用的需求,特别是当是从Excel中导入的汇总表时,常常需要转换成一维表(长数据)才能提供给图表函数或者模型使用. 在R语言中,提供数据长宽转换的包主要有两个: reshape2::melt/dcast ti

搭建宽表作用,就是为了让业务部门的数据分析人员,在日常工作可以直接提取所需指标,快速做出对应专题的数据分析.在实际工作中,数据量及数据源繁多,如果每个数据分析人员都从计算加工到出报告,除了工作效率巨慢也会导致服务器资源紧张.因此建设数据集市层,包含了该宽表层并在非工作时间做自动生成. 本文引用CDNow网站的一份用户购买CD明细数据,梳理业务需求,搭建一套数据宽表. 该CD数据包括用户ID,购买日期,购买数量,购买金额四个字段(此项目中用userid,datatime,products,amou

时至今日,“Big data”(大数据)时代的来临已经毋庸置疑,尤其是在电信.金融等行业,几乎已经到了“数据就是业务本身”的地步.这种趋势已经让很多相信数据之力量的企业做出改变.恰逢此时,为了让更多的人了解和使用分析大数据,CSDN独家承办的大数据技术大会于今日在北京中旅大厦召开.本次大会汇集Hadoop.NoSQL.数据分析与挖掘.数据仓库.商业智能以及开源云计算架构等诸多热点话题.包括百度.淘宝.新浪等业界知名专家与参会者齐聚一堂,共同探讨大数据浪潮下的行业应对法则以及大数据时代的抉择. 淘

数据.模型.IT系统认知 量化投资定义 量化投资主要是指通过数理模型来实现投资理念,由计算机产生交易策略的一种投资方法. 量化投资是一种方法论,而不是具体的交易策略. 通常与基本面.技术面分析相结合. 并以定量方法进行投资的各种技术综合 量化投资的发展历程 初期1950 现代资产组合理论出现,金融投资开始部分转变为数学问题. 发展1980 量化主动管理方法出现,开始依靠量化方法进行投资. 黄金期2000 市场几乎有量化投资接管,并出现Q-quant 风云突变2008 量化史上最大的滑铁卢,随后开

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

分类 当前措施 说明 百度竞价如何进行数据分析(SEM工程师)数据来源: 1. 百度后台推广数据:api 总展现 总点击 点击率 总消费 点击均价 BDP功能点 1. 串联百度->网站商务通->预约系统 2. 多维度报表 3. 对比报表 4. 钻取功能 2. 在线对话数据: 在线对话数 对话发起率 客户名片数 客户民片成本 网页转化率 3. 市场业务数据: 业务成交数 销售转化率 平均成交成本 总营收 ROI 目前效果值?ROI 投资回报率报告:效果分析 目前:与HIS对接,手工导出导入的数据

本文介绍通过AWK和MapReduce两种方式统计出每年温度到最高气温直.awk速度虽然快,而且简短,但是数据量巨大到时候,就遇到力瓶颈,及时分布式执行awk脚本,也会出现机器死掉等问题,需要容错机制保障分布式运行,所以就出现力MapReduce计算模型到Hadoop机制. 1 数据集样式 ++023450FM-+000599999V0202701N015919999999N0000001N9-+99999102001ADDGF108991999999999999999999 ++023450F

问题:在MySQL表中的列可以定义它显示的位宽.那么定义了位宽会不会影响数据的取值范围呢? 测试: 1.定义一个用于测试的表 create table t(x int,y int(2),z int(2) zerofill); 2.插入数据以进行测试 insert into t(x,y,z) values(9,9,9); #插入一些在范围内的数据. insert into t(x,y,z) values(100,100,100); #插入超出范围的数据. 3.测试: select * from t

系统运行环境:MSSQL 2008随着公司业务快速发展,各种业务数据如火箭般的高速增长,出现一个又一个千万行数据的表,往往大表之间的关联,耗费系统大量的磁盘io,并且会影响正常的实时业务的操作,所以我们必须改善此类查询的方式,保障系统正常运行大表与大表之间的关联查询如何优化?1 新增索引视图,将需要展示的关联数据建立一个视图,使查询物理的存在系统上,CREATE VIEW tableViewWITH SCHEMABINDINGAS select a.a1,a.a2,b.b1,b.b2 from

一.通过重新构建数据进行整形 数据整形最直接的思路就把数据全部向量化,然后按要求用向量构建其他类型的数据.这样是不是会产生大量的中间变量.占用大量内存?没错.R语言的任何函数(包括赋值)操作都会有同样的问题,因为R函数的参数传递方式是传值不传址,变量不可能原地址修改后再放回原地址. 矩阵和多维数组的向量化有直接的类型转换函数: as.vector,向量化后的结果顺序是先列后行再其他: > (x <- matrix(1:4, ncol=2))  #为节省空间,下面的结果省略了一些空行 [,1] 

matlab中处理图像像素点数据: img1=double(imread('lenna.bmp')); matlab中imshow图片,要先转换成uint8: subplot(1,2,1),imshow(uint8(img1)),title('original');subplot(1,2,2),imshow(uint8(img2)),title('after'); matlab图像处理关于unit8的问题_百度知道 https://zhidao.baidu.com/question/545122

Oracle支持两种类型的聚簇:索引聚簇和哈希聚簇 一.索引聚簇表的原理 聚簇:如果一些表有一些共同的列,则将这样一组表存储在相同的数据块中 聚簇还表示把相关的数据存储在同一个块上.利用聚簇,一个块可能包含多个表的数据. 概念上就是说如果两个表或多个表经常做连接操作,就可以预先把需要的数据也存储在一起. 聚簇还可以用于单个表,可以按某个列将数据分组存储. 简单的说,簇就是一组表,由一组共享相同数据块的多个表组成,将经常一起使用的表组合在一起成簇 就可以提高处理效率. 二.使用方法 建立的顺序:簇

R语言进阶之4:数据整形(reshape) 2013-05-31 10:15 xxx 网易博客 字号:T | T 从不同途径得到的数据的组织方式是多种多样的,很多数据都要经过整理才能进行有效的分析,数据整形不仅仅是为了改善数据的外观,也是进行一些统计分析和作图前必要的步骤.数据整形和数据凝练/汇总往往密不可分,这是门学问,是R语言数据处理的内容之一. AD:51CTO技术沙龙 | 赋予APP不同凡响的交互和体验>> 来源: http://developer.51cto.com/art/2013

void setRowHeight(int row, int height); //行高 void setVerticalHeaderLabels(const QStringList &labels); //行标题 void setHorizontalHeaderLabels(const QStringList &labels); //列标题 horizontalHeader()->setDefaultSectionSize(); //默认行高 verticalHeader()-&g

数据分析电子商务B2C全流程_数据分析师 目前,绝大多数B2C的转化率都在1%以下,做的最好的也只能到3.5%左右(比如以卖图书为主的当当) 我想,所有的B2C都会关心三个问题:究竟那97%去了哪里?自己的网站在什么环节变成了漏斗,让进来的客户像沙子一样一点点地流失?以及怎么检修隐藏的漏斗,减少漏水的速度? 数据,这个时候可以是一双眼睛,可以让我们看得一些蛛丝马迹. 一.分解B2C漏水的过程 大家只知道B2C的转化率不高,但是却不知道客户是怎么流失的.一群用户进来网站,他们经过首页.中间页.产品