一.图像标注 1.股票 df = pd.read_csv('601318.csv') df.plot() plt.plot([1,3,4,5]) plt.plot([5,8,7,9]) plt.title('Graph 1') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.xlim(0,3) plt.ylim(1,5) plt.xticks(np.arange(4)) plt.plot([1,3,4,5]) plt.title('Graph 1') plt.xlabel

-----------------------------------------------------------Matplotlib:绘图和可视化------------------------------------------------------------------------------    Matplotlib:---------------------------------------------------是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包    一:

Jupyter Notebook(此前被称为 IPython notebook)是一个交互式笔记本,支持运行 40 多种编程语言.在本文中,我们将介绍 Jupyter notebook 的主要特性,以及为什么对于希望编写漂亮的交互式文档的人来说是一个强大工具. 在开始使用 notebook 之前,我们先需要安装该库.你可以在Jupyter 官网上找到完整的步骤. 译者注:其实只要pip install jupyter就可以了 jupyter notebook 运行上面的命令之后,你将看到类似下面

  一.金融 二.ipython 基础功能 ipython 快捷键

财经数据接口包tushare的使用(一) Tushare是一款开源免费的金融数据接口包,可以用于获取股票的历史数据.年度季度报表数据.实时分笔数据.历史分笔数据,本文对tushare的用法,已经存在的一些问题做一些介绍. 一:安装tushare 为避免由于依赖包缺失导致安装失败,请先安装anaconda,百度网盘地址: 链接:http://pan.baidu.com/s/1qYDQUGs 密码:6wq8 安装直接一直下一步即可 安装完成之后,anaconda会自动配置环境变量,直接就可以用了,c

说明:本文只是通过自己的已学知识对股票数据进行了一个简单的量化分析,只考虑了收盘情况,真实的量化交易中仅仅考虑收盘情况是不够的,还有很多的复杂因素,而且仅仅三年数据是不足以来指导真实的股票交易的,因此本文只是作为一个简单的python练手项目. 一.分析目的 利用预先设定的策略,通过对股票交易的历史数据进行回测,验证该策略是否能指导股票交易. 二.数据处理 1.数据集描述 数据集来源:https://www.nasdaq.com/symbol/baba/historical 数据集简介:此数据集

第一部分:金融与量化投资 股票: 股票是股份公司发给出资人的一种凭证,股票的持有者就是股份公司的股东. 股票的面值与市值 面值表示票面金额 市值表示市场价值 上市/IPO: 企业通过证券交易所公开向社会增发股票以募集资金 股票的作用: 出资证明.证明股东身份.对公司经营发表意见 公司分红.交易获利 股票的分类 股票按业绩分类: 蓝筹股:资本雄厚.信誉优良的公司的股票 绩优股:业绩优良公司的股票 ST股:特别处理股票,连续两年亏损或每股净资产低于股票面值 股票按上市地区分类: A股:中国大陆上市,

堡垒机尾声: 代码案例:https://github.com/liyongsan/git_class/tree/master/day31 课堂笔记:file send: 1.选择本地文件 2.远程路径 file recv: 1.远程路径 2./usr/local/luffyeye postTask 1.参数校验 1.1 选中主机, 1.2 发送到远程,判断本地文件是否已上传,远程路径是否已输入 1.3 从远程下载,判断远程路径是否已输入 2.提交任务到URL multitask 3.multit

python量化分析系列之---5行代码实现1秒内获取一次所有股票的实时分笔数据 最近工作太忙了,有一个星期没有更新文章了,本来这一期打算分享一些对龙虎榜数据的分析结果的,现在还没有把数据内的价值很好的发掘出来,留作下一期分享吧,争取挖掘出一些有实际投资参考的结论. 前两篇文章分别简单介绍了tushare这个财经数据接口包的使用,用起来很简单顺手,一两句代码就可以获取到你想的要的数据,但是有在群里经常看到说获取数据经常挂,延迟很严重等等,其实那是因为使用者没有好好去领悟和了解工具.片面两篇文章已

在上一节我们分析了Child子进程启动,处理Map.Reduce任务的主要过程,但对于一些细节没有分析,这一节主要对MapOutputBuffer这个关键类进行分析. MapOutputBuffer顾名思义就是Map输出结果的一个Buffer,用户在编写map方法的时候有一个参数OutputCollector: void map(K1 key, V1 value, OutputCollector<K2, V2> output, Reporter reporter) throws IOExcep

自打入门量化分析起,就有相当部分的时间在与数据打交道,从数据的获取.清洗到使用,对分析而言既是繁琐的,也是必须的.有大牛曾经说,量化分析有8成的开发时间都在处理数据. 为了节省时间,将更多精力投入到策略的开发,数据的来源和初始的质量就尤为重要. 方便的数据渠道和整洁的数据编排,可以节省大量时间. 这里我们以大A股为例,分享3种获取行情交易数据的方法,推荐程度为由低到高. 一.从行情软件手动搬运 通达信.大智慧.同花顺等行情软件都会将数据储存在本地. 1.一些比较基本的数据(如日线.分钟线等)通常

2016已悄然时过大半,金融各领域经过了开年大战,二季度末尾的6月更是几家欢喜几家愁,其中频繁出现的黑马更是足够让人惊喜.我们基于易观千帆6月移动应用大数据,筛选了百款金融类App为您揭晓TOP100大榜单! 金融类AppTOP100总榜单   在6月金融TOP100榜单中,支付宝无可争议的以29472.7万人的月活数再次称霸榜单,同花顺与中国建设银行以2468.3万及2205.6万的月活数分列总榜第二.三位.从二级领域来看,商业银行的手机银行类APP在数量及用户规模上占据明显优势. 在金融类应

前言:宜信技术人物专访是宜信技术学院推出的系列性专题,我们邀请软件研发行业的优秀技术人,分享自己在软件研发领域的实践经验和前瞻性观点. 第一期专访我们邀请到宜信科技中心AI中台负责人王东老师,从大数据和AI赋能金融业务的角度,分享了中台.大数据.AI等软件研发趋势为业务赋能的经验与思路. 王东老师从技术视角到业务视角,在中台的落地契机.AI与大数据关系.AI和大数据技术的落地等方面提出了自己的看法. 记者:很多人将金融行业的发展划分为三个阶段:信息金融时代,主要指银行卡的出现,银行开始做集中的数

最近花了不少时间在重构和进一步提炼我的Web开发框架上,力求在用户体验和界面设计方面,和Winform开发框架保持一致,而在Web上,我主要采用EasyUI的前端界面处理技术,走MVC的技术路线,在重构完善过程中,很多细节花费不少时间进行研究和提炼,一步步走过来,也积累了不少经验,本系列将主要介绍我在进一步完善我的Web框架基础上积累的经验进行分享,本随笔主要介绍使用如何使用Json实体类构建菜单数据,然后在主界面中进行使用. 菜单的界面效果如下所示,菜单分为一级菜单.二级菜单.三级菜单,他们各

这段时间刚好做币圈交易所,运用到了现在最火的金融类图表库 -- TradingView ,就是强大,基本上现在的火币网(https://www.huobi.com),币安网(https://www.binance.com/)等大型交易所都在使用. 简介: 带有开放API的可下载图表库.这是一个独立的解决方案,可以将其下载,托管在自己的服务器上,连接自己的数据,在自己的网站/应用程序免费使用. 适用于手机和桌面应用程序. 门户网站.博客和新闻网站. 当您想要完全控制图表并希望显示您所控制的数据时,

报告名称:  某勒索类软件分析报告    作者:        李东 报告更新日期: 样本发现日期: 样本类型: 样本文件大小/被感染文件变化长度: 样本文件MD5 校验值: da4ab5e31793181df9bd83f23f132aa4 样本文件SHA1 校验值: 壳信息: 无壳 可能受到威胁的系统: 相关漏洞: 已知检测名称: 简介 ［2017.2.3-10.Ransom.India.exe］是一个勒索原件,使用加密技术修改用户硬盘中的重要文件,使用户计算机无法正常使用,并以此为条件索要赎

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ASP.NET实现二维码 using System;using System.Collections.Generic;using System.Drawing;using System.Linq;using System.Text;using System.Web;using System.Web.UI;using System.Web.UI.WebControls;using ThoughtWorks.QRCode.Codec; namespace WeChat{public partial

量化分析:把Tushare数据源,规整成PyalgoTrade所需格式 分析A股历史数据,首先需要确定数据来源.如果只想做日k线.周k线的技术分析,可以用PyalgoTrade直接从yahoo.google等下载数据,用不着Tushare.但是,如果想做分钟k线的技术分析,或者想了解基本面和消息面的数据,就用得着Tushare了. PyalgoTrade使用的基本数据格式有两种,一是Yahoo格式,二是NinjaTrader格式. Yahoo格式的数据分段为: 日线数据:Date,Open,Hi

OKEx量化分析报告[2017-12-09] [分析时间]2017-12-09 15:24 [分析对象]OKEx [计价币种]USDT [报告内容]DASH_USDT短期    -3.8中期     2.5长期      —— LRC_USDT短期     1.0中期      ——长期      —— NULS_USDT短期     3.0中期      ——长期      —— MCO_USDT短期    10.1中期      ——长期      —— BTG_USDT短期     3.0

In this lesson, you will learn how to add the Analysis functionality to your application. For this purpose, you will add the Analysis business class and the Pivot Chart Module to your application. 在本课中,您将学习如何将分析功能添加到应用程序中.为此,您将将分析业务类和透视图模块添加到应用程序中. A