0. 一维序列卷积 np.convolve,注意 same/valid参数下(默认为 full),序列卷积出的结果的长度: >> np.convolve([1, 2, 3], [0, 1, 0.5]) array([ 0. , 1. , 2.5, 4. , 1.5]) >> np.convolve([1, 2, 3],[0, 1, 0.5], 'same') array([ 1. , 2.5, 4. ]) >> np.convolve([1, 2, 3],[0, 1,

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

我写的书不算少,写的博文就更多了,但大多数书的销量也就一般,而我写的技术文章里,虽然也有点击过万的,但不少点击量也就只有三位数. 通过不断反思,也通过对比了一些畅销书和顶流文章,我似乎找到了一些原因,在这篇文章里,就将结合我的体会以及各位畅销书作者和顶流作者的经验,和大家交流下写好技术文章的方法. 1  方向选对,同时要成系列 有一本书,我写的是Spring Cloud微服务组件,但由于技术门槛过高,所以销量一般,同样此类博文的点击量也一般.相反我写的Java面试书,以及面试文章,由于可以当故事

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

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

获取股票数据的接口很多,免费的接口有新浪.网易.雅虎的API接口,收费的就是证券公司及相应的公司提供的接口.收费试用的接口一般提供的数据只是最近一年或三年的,限制比较多,除非money足够多.所以本文主要讨论的是免费数据的获取及处理. 国内提供股票数据的接口如sinajs,money.163.com,yahoo,它们提供的API接口不同,每家提供的数据大同小异,可以选择一家的数据来处理. 目前,国内有一个开源的财经数据获取包,封装了上述的接口,不需关系数据源从哪去,它会优先从最快的源来取数据.使

这几日,写了一些python的代码,打算来选择股票的, 那么这个思路和开始的一篇文章类似,你会不会被贾跃亭坑?,所以基本的思路也是这样的,举一个简单的例子,就是通过连续几年的ROE数据,和其他的一些财务指标来过滤大量的股票 那么用baostocks是否可以支持这样的想法呢,答案是可以的,但太麻烦了. 在频繁的调用api的时候,总会出现莫名的错误 所以,我决定不再继续深入的研究了.就此打住.

很久之前就希望可以量化分析股票,那么国内的股票数据API也有个,最有名的就是tushare,然后还有baostock. 今天我们就来研究一下这个baostock吧. 首先,我们需要下载一个叫做anaconda的软件,它是用来作为部署python的环境的,非常方便. 在第二个标签中,我们可以看到有环境,然后可以新建一个 然后在其中运行: pip install baostock -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --trusted-host

写在前面的一些屁话: 雪球成立于 2010 年,是北京雪球信息科技有限公司旗下推出的投资者社区.雪球一直致力于为中国投资者提供跨市场(沪深.香港.美国),跨品种(股票.基金.债券等)的数据查询.资讯获取和互动交流以及交易服务. 模块使用 requests >>> pip install requests (数据请求 第三方模块)re # 正则表达式 去匹配提取数据 jsonpandas pyecharts 开发环境 Python 3.8 解释器Pycharm 2021.2 版本 代码实现

目标: 1.股票数据获取 2.历史趋势分析及可视化 3.风险分析 实验数据:来源于Yahoo Finance / Stooq,该网站提供了很多API接口,本文用的工具是pandas-datareader 实验平台:Anaconda (pandas-datareader 需手动pip install) 导入工具包 1 import datetime 2 import seaborn as sns 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 import pandas a

免费股票数据API接口提供沪深.香港.美国股市信息. 1.沪深股市 2.香港股市 3.美国股市 4.香港股市列表 5.美国股市列表 6.深圳股市列表 7.沪股列表 API文档:https://www.juhe.cn/docs/api/id/21,申请获取APPKEY即可调用. 示例代码 PHP股票数据示例 Python股票数据接口调用示例 C#股票数据接口调用示例 Go股票数据接口调用示例 JAVA股票数据接口调用示例

Python股票数据分析 最近在学习基于python的股票数据分析,其中主要用到了tushare和seaborn.tushare是一款财经类数据接口包,国内的股票数据还是比较全的 官网地址:http://tushare.waditu.com/index.html#id5.seaborn则是一款绘图库,通过seaborn可以轻松地画出简洁漂亮的图表,而且库本身具有一定的统计功能. 导入的模块: import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sn

通俗理解傅里叶变换,先看这篇文章傅里叶变换的通俗理解! 接下来便是使用python进行傅里叶FFT-频谱分析: 一.一些关键概念的引入 1.离散傅里叶变换(DFT) 离散傅里叶变换(discrete Fourier transform) 傅里叶分析方法是信号分析的最基本方法,傅里叶变换是傅里叶分析的核心,通过它把信号从时间域变换到频率域,进而研究信号的频谱结构和变化规律.但是它的致命缺点是:计算量太大,时间复杂度太高,当采样点数太高的时候,计算缓慢,由此出现了DFT的快速实现,即下面的快速傅里叶

本人在1年半之前,不熟悉Python(不过有若干年Java开发基础),由于公司要用Python,所以学习了一通.现在除了能用Python做本职工作外,还出了本Python书,<基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版>,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html,还在某网站录制了视频课,后面还有其它线上线下课的机会. 本人的感受是,哪怕上班用不到Python,程序员也应该学Python,因为Python能给大家带来更多的主业副业机会,而且现在

Python难学吗?不难,我边做项目边学,过了半年就通过了出版社编辑的面试,接到了一本Python选题,并成功出版. 有同学会说,你有编程基础外带项目实践机会,所以学得快.这话不假,我之前的基础确实加快了我的学习进度.不过话说回来,我平时也做兼职培训,我的学生大多是没基础的,我用本文给出的资料和方法去培训他们,学的好的同学,3个月后能干基本的python项目,照此速度,用1年时间做到精通python,达到出书的程度,应该也不是难事. 所谓赠人玫瑰手有余香,本人将在这篇文章里,尽可能详细地复原本人

获取数据是数据分析中必不可少的一部分,而网络爬虫是是获取数据的一个重要渠道之一.鉴于此,我拾起了Python这把利器,开启了网络爬虫之路. 本篇使用的版本为python3.5,意在抓取证券之星上当天所有A股数据.程序主要分为三个部分:网页源码的获取.所需内容的提取.所得结果的整理. 一.网页源码的获取 很多人喜欢用python爬虫的原因之一就是它容易上手.只需以下几行代码既可抓取大部分网页的源码. import urllib.request url='http://quote.stockstar

转载出处 一.前言 matplotlib[1]是著名的python绘图库,它提供了一整套绘图API,十分适合交互式绘图.本人在工作过程中涉及到股票数据的处理如绘制K线等,因此将matplotlib的使用心得进行整理,与大家共同分享. 另外,在数据处理过程中会用到numpy[2],matplotlib网站的示例也有不少用到了numpy,读者可以参考这篇文章[3]有基本的了解. 本系列文章主要分为两部分:(1)matplotlib基本使用:(2)结合股票走势.技术指标等信息通过matplotlib进