条形图(bar chart)也称为柱状图,是一种以长方形的长度为变量的统计图表,长方形的长度与它所对应的数值呈一定比例。
平常我们看到的物体一般是三维空间中的立体图形,今天跟大家一起来学习用Python绘制立体图形。
Matplotlib是Python中最流行的绘图库,它模仿MATLAB中的绘图风格,提供了一整套与MATLAB相似的绘图API,通过API,我们可以轻松地绘制出高质量的图形。 中国银行股票数据下载: 链接:http://pan.baidu.com/s/1gfxRFbH 密码:d3id 1、开场例子 我们以中国银行股票收盘价曲线作为例子来作为开场。 首先我们通过pandas导入数据,并提取出收盘价一列: ChinaBank = pd.read_csv('data/ChinaBank.csv',index_co
由于文件标题是中文,直接读取会报错,所以加了encoding编码申明。一般encoding设置成GBK、utf-8、GB2312即可满足读取需求。
今天 Lemon 来详细的分享下,这类图如何绘制,一共会讲解 3 类图形,分别是 面积曲线图、蜡烛图、OHLC图。这三种类型的图在投资中会经常遇到。
Combiner函数是一个可选的中间函数,发生在Map阶段,Mapper执行完成后立即执行。使用Combiner有如下两个优势:
机器学习现在越来越受欢迎,越来越多的世界人口认为它是一个神奇的水晶球:预测未来何时以及将会发生什么。该实验使用人工神经网络揭示股市趋势,并展示时间序列预测根据过去的历史数据预测未来股票价格的能力。
要预测股票趋势,通常需要历史的各类交易价格数据来进行模型的搭建。“历史惊人的相似”是股票趋势判断问题的重要假设。通常我们的思维是,股票某一天的交易价格受到该交易日前面的许多交易日的影响,而股价的确定则是由买卖市场双方共同决定的。当我们收盘股票数据集时,应该将多个开盘日归入参考范畴。本文将前 N 个交易日作为一个时间窗口,并设为训练集,将第 N+1 个交易日作为测试集,预测测第 N+2 个交易日的股票趋势情况。通过滑动窗口的方法,设每次滑动窗口移动的距离为 1(即 1 天),则在初始 T 个交易日上能够构造多个训练集和测试集,且训练样本的数据始终等于 N。
本文为Pandas进阶修炼120题系列第三期,前两期戳第一期、第二期。今天的内容主要为Pandas处理金融(股票)数据相关操作,包含异常值处理、数据可视化、指标计算等,我们开始吧!
在本文里,将给出若干精彩范例,包括用爬虫获取股市数据,用matplotlib可视化控件绘制K线和均线,以及用sklean库里的方法,通过机器学习预测股价的走势。
尽管预测股价确实是一个老问题,至今仍然没有被解决。事实十分简单:股票的价格由多种因素决定,而股票的历史价格仅仅是众多原因中的一小部分。因此,预测股价走势是一个非常困难的问题。
之前一直使用backtrader作为回测的平台,但是近来觉得,backtrader虽然在有些设计上很精妙,但是官方demo中都有很多细节性的错误,而且很多功能描述模糊,以至于,之前实现日内突破策略的时候,一直没能在代码上实现。前几天在论坛里听到真有人使用pyalgotrade,于是尝试了一下,发现似乎文档可读性高于backtrader的,网上查了一下,使用者虽然不能和zipline比,但是比backtrader还是要多的。反正技多不压身,而且这种平台往往是通的,所以果断研究一遍pyalgotrade。
时间序列是按时间顺序的一组真实的数字,比如股票的交易数据。通过分析时间序列,能挖掘出这组序列背后包含的规律,从而有效地预测未来的数据。在这部分里,将讲述基于时间序列的常用统计方法。
上一篇文章,我用了4000字这样比较长的篇幅,介绍了一些金融和量化交易相关的基本知识,还大概说了下人工智能在金融方面使用的优劣。这篇文章我们将用一个具体代码来进行一波股票价格预测的实战。
一般在Python当中,我们用于绘制图表的模块最基础的可能就是matplotlib了,今天小编分享几个用该模块进行可视化制作的技巧,帮助你绘制出更加高质量的图表。
不知道公众号有多少读者买基金或者炒股,分享一下如何用python获取证券信息 1、网易财经 import requests from lxml import etree headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.101 Safari/537.36' } def parse_url(url):
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量能也成为成交量,代表多空双方交战的过程,一定程度上决定了价格和走势。量能和价格走势进行结合,成为量价结合的分析方法。
在用python的matplotlib和numpy库绘制股票K线均线的整合效果(含从网络接口爬取数据和验证交易策略代码)一文里,我讲述了通过爬虫接口得到股票数据并绘制出K线均线图形的方式,在本文里,将在此基础上再引入成交量效果图,并结合量价理论,给出并验证一些交易策略。
最近在看这本书,感觉很不错,理论,算法,实践兼顾,我只放出我感兴趣的部分章节的笔记,本章分会分步更新,关于数据导入和数据预处理就不写了,直接开始目标描述和定义预测任务。本书中英文版的都有,我共享到文章结尾处,有需要的同学可以去下载。
本文旨在利用神经网络模型来帮助客户预测上证指数的收盘价,通过分析不同历史数据作为输入,建立模型并进行预测。
本文使用的数据来源于网易财经,具体下载方法可以参考:Pandas知识点-DataFrame数据结构介绍
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 因为最近需要用到股市的各种指数数据,刚开始想的是从同花顺等交易软件直接导出,结果发现要用滚轮滚到最开始的日期,这过于繁琐了,我对于这种重复性的劳动一向不耐烦,而且这种方法在以后每日更新的时候也很不方便。所以我把视线转向了网上的各种api。网上比较普遍的主要有两种,一种是新浪的api,一种是雅虎的api。新浪的api很方便,速度也很快,不过就网上的资料而言,似乎只能提取当天的数据。雅虎的api功能更齐全,但是连接速度比较慢,有时候一个连接请求都要10多秒甚至20
Echarts 是一个由百度开源的数据可视化工具,凭借着良好的交互性,精巧的图表设计,得到了众多开发者的认可,而 Python 就不用多说了。
本文为你介绍Pandas基础、Pandas数据处理、金融数据处理等方面的一些习题。
目前中国有 7 家碳排放权交易所,分别是北京环境交易所、天津碳排放权交易所、上海环境能源交易所、深圳碳排放权交易所、广州碳排放权交易所、湖北碳排放权交易所、重庆碳排放权交易所等。目前主要提供具有行情数据的几家交易所的数据。
本文精心挑选在数据处理中常见的120种操作并整理成习题发布。并且每一题同时给出Pandas与R语言解法,同时针对部分习题给出了多种方法与注解。本系列一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作,动手敲一遍代码一定会让你有所收获!
运行代码之后返回到Jupyter Notebook的主页,就能看到保存的000300.csv文件,可以下载到本地进行操作,也可以直接在聚宽的研究环境中进行操作。
有读者说〖PyEcharts〗一贴里的图美如画,但是版本是 pyecharts v0.5,用现在 v1.0 来运行会出错,建议我再写篇 pyecharts v1.0 的。我最不喜欢让读者失望,这不我就来了。
方法二: 在pandas 0.23.4版本中,已经不存在这种方法,回退到之前版本pandas 0.21.0就一切完美
我最近出了一本书,《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,在其中给出了MACD,KDJ等指标图的绘制方法。此外,还可以用价格通道来分析。根据指定股票通道指标的算法,能用过去一定时间段的交易数据绘制出上下两条通道线,即价格通道里的上下轨道。一般来说,当股价向上突破上轨时,即预测后市将涨,反之当股价向下突破下轨时,即预测后市将跌。
但是一个量化交易可以通过回测系统建立信心然后让其一如既往的运行,以达到让钱生钱的目的,并且是自动的。
《python编程从入门到实践》的第16章的16.2.6 收盘价均值有一些错误,而且不像之前一样有详细明了的讲解,根据自己的学习情况,跟大家分享一下我对这个程序的理解。 先上代码:
Pandas进阶修炼120题系列一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作,希望通过120道精心挑选的习题吃透pandas。并且针对部分习题给出了多种解法与注解,动手敲一遍代码一定会让你有所收获!
网格策略秉持的原则是“仓位策略比择时策略更重要”。其基本操作方式就是以某点为基点,每上涨戓下跌一定点数挂一定数量空单戓多单,设定盈利目标,但不设止损,当价格朝期望方向进展时获利平仓,并在原点位挂同样的买单戓卖单。这样布下的这些交易单形成了一张像鱼网样的阵列,在震荡的市场中来回获利。
美国食品与药品管理局(FDA)批准新药、法律裁决、企业合并、股票回购和CEO偶然在播客上露脸,这些都是影响股价的事件的例子。现实生活中发生的重大事件虽然不能被像技术指标一样被量化,但是无疑会对股价产生影响。
我们已经对XGBoost进行了验证,但在本文中,我们将更详细地研究XGBoost在股票价格预测问题中的性能。这篇文章和上篇文章的主要区别如下:
『Pandas进阶修炼120题』系列现已完结,我们对Pandas中常用的操作以习题的形式发布。从读取数据到高级操作全部包含,希望可以通过刷题的方式来完整学习pandas中数据处理的各种方法,当然如果你是高手,也欢迎尝试给出与答案不同的解法。
本文提供了一个用vn.py来编写R-breaker交易策略的示例。只提供一个参考模板,并不能直接进入市场进行交易。感谢‘爱谁谁’在维恩的派论坛里的分享!
菲阿里四价同 R Breaker 一样,也是一种 日内 策略交易,适合短线投资者。
本篇为个人测试记录,记录爬取连续一字板的股票及当时日期。 import tushare as ts import pandas as pd import time # 筛选一字板的策略 def gp_rules(code): # 获取某只股票的历史数据 data = ts.get_hist_data(code, start='2018-01-01', end='2019-07-26') # 排除该时间段无数据的股票 if data is None: r
离散卷积其实就是系数数组的多项式乘法。例如计算[1, 2, 0, 3]和[1, -2, 5]的卷积:
索引和切片操作是最基本最常用的数据处理操作,Pandas中的索引和切片操作基于Python的语言特性,支持类似于numpy中的操作,也可以使用行标签、列标签以及行标签与列标签的组合来进行索引和切片操作。
在前三篇文档中我们大概学习了成交量指标、价格指标和重叠研究指标(均线相关),其中成交量就是多空双方的力量对比指标,经过作图发现能量潮和ADOSC指标比较好,其均通过成交量的统计得出。如果其趋势向上表示上涨力量较大,反正空方占优。但是再具体实践中还需要对风格切换的关键点进行仔细翔实。除此之外就是价格指标,价格指标只是单纯的试图通过数学计算得出能够代替所有交易价格的这样一个价格,通过仔细思考,我们发现典型价格比较好,因为每日的交易的最终图像是五边形,使用收盘价做处理其实是合理的,我记得有一篇论文他们就是采用的收盘价做五边形的定点。当然加权收盘价也是比较重要的,加权收盘价通过给收盘价更好的次数,使得加权收盘价总是大于或小于真实的收盘价。为什么这么计算的原因在于一个基础性的假设,这个假设就是收盘价在某种程度上代表未来,加权收盘价就是放大这种效果,通过与趋势线的对比可能会好于真正的收盘价的比较。在最后的一篇文档中,我们学习了重叠性研究指标,发现重叠性就是均线指标。首先就是布林带,通过对收盘价的统计,画出价格的的波动范围,主要用上轨、下轨和中轨,中轨采用的是均线。这其中有几种形态分别为喇叭口和收紧。这种形态的产生也和布林线的统计有关,一般来说横盘是收紧,上升和下降均为喇叭口。这块和kdj结合比较好,因为kdj就是用来识别底部的指标,而布林线能够提供上升的参考。在均线指标中还有更加平滑的T3和对当日给予更大权重的移动加权平均法(原理和典型价格一样)。都有不错的表现,在实际使用中我们可以采用T3才替代趋势线(均线)。
在数据分析统计的场景里,常用的方法除了描述性统计方法外,还有推断统计方法,如果再从工作性质上来划分,推断统计包含了参数估计和假设验证这两方面的内容。而推断统计用到了很多概率统计方法,所以本小节在介绍推断统计的内容前,还将讲述一些常用的概率统计方法。
所谓的因子也就是某个衡量标准,选择不同的因子作为选股的参考,往往会得到不同的结果,本文简单介绍了一些因子以及它所表示的意义。
2022年梦幻开局,到现在4个月了,A股、美股都在大跌(沪深300到五一为止快跌了20个点了),买的基金、股票都亏惨了。于是最近开始学习“更科学”的投资理财方法,其中K线是分析基金、股票走势的一大利器。虽然目前各大理财APP上都有各个股票和指数的K线,但是当我们想看一些定制化的K线,例如以自己选择的定投日为周期的月线时,这些软件可能就支持不了了。比如,我一般在每个月的15号定投基金,希望看看以15号为周期的月线,但是各个APP上的月线都是以1号为周期的。
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