时间序列数据是同一统一指标按时间顺序记录的数据列。在同一数据列中的各个数据必须是同口径的，要求具有可比性。时序数据可以是时期数，也可以时点数。...时间序列分析的目的是通过找出样本内时间序列的统计特性和发展规律性，构建时间序列模型，进行样本外预测。 现在，一起来学习用Pandas处理时序数据。 ?...bdate_range是一个类似与date_range的方法，特点在于可以在自带的工作日间隔设置上，再选择weekmask参数和holidays参数 它的freq中有一个特殊的'C'/'CBM'/'CBMS...四、窗口函数 下面主要介绍pandas中两类主要的窗口(window)函数:rolling/expanding s = pd.Series(np.random.randn(1000),index=pd.date_range...shift/diff/pct_change都是涉及到了元素关系 ① shift是指序列索引不变，但值向后移动 ② diff是指前后元素的差，period参数表示间隔，默认为1，并且可以为负 ③ pct_change
感兴趣的朋友可以结合货币供给、实体经济指标、等数据一起分析。...移动平均线 #动设置20,52,252日均线 #移动平均线： ma_day = [20,52,252] # 月，季，年 # 因为银行一年周末不上班，使用一年就上班大约253天 for ma in ma_day...: column_name = "%s日均线" %(str(ma)) # 如果不存在就nan data[column_name] = data["close"].rolling(...(daily_returns) # 将S0 赋予 price_list[0] price_list[0] = S0 ---- #在范围（1，t_间隔）内创建一个循环，该循环将日价格（t-1）与日回报值...（t）的乘积重新分配给时间t中的价格。
时间序列数据是同一统一指标按时间顺序记录的数据列。在同一数据列中的各个数据必须是同口径的，要求具有可比性。时序数据可以是时期数，也可以时点数。...时间序列分析的目的是通过找出样本内时间序列的统计特性和发展规律性，构建时间序列模型，进行样本外预测。 现在，一起来学习用Pandas处理时序数据。 ? 本文目录 1....bdate_range是一个类似与date_range的方法，特点在于可以在自带的工作日间隔设置上，再选择weekmask参数和holidays参数 它的freq中有一个特殊的'C'/'CBM'/'CBMS...四、窗口函数 下面主要介绍pandas中两类主要的窗口(window)函数:rolling/expanding s = pd.Series(np.random.randn(1000),index=pd.date_range...shift/diff/pct_change都是涉及到了元素关系 ① shift是指序列索引不变，但值向后移动 ② diff是指前后元素的差，period参数表示间隔，默认为1，并且可以为负 ③ pct_change
左侧交易：在价格即将达到某个支撑点时逆向进入市场，做反转。 右侧交易：在价格走出趋势之后进入市场，做动量，也就是常说的追涨杀跌。...本文选取的两种策略分别属于这两种策略，比较说明在同一指标下，这两种交易行为的优劣，但不具有普遍性。...其中P1是中证500点位，P2是沪深300点位，回测区间内的相对强弱指标如图所示 ?...策略2：参见中金研报 策略2采取趋势突破的方法，创新高时买入小盘指数，创新低时买入大盘指数。 报告中相对强弱指数定义如下 ? 与前文定义的指标相差一个常数，对结果没有影响，仍采用前文定义。...策略2参数优化 中金报告中指数，N1,N2处于15-25时，策略表现都很好。对N1,N2从5到30进行遍历，看看策略在不同参数下的表现情况。 ? ?
Python-for-data-移动窗口函数 本文中介绍的是\color{red}{移动窗口函数}，主要的算子是： rolling算子 expanding算子 ewm算子 ?...rolling算子 rolling算子，行为和resample和groupby类似 rolling可以在S或者DF上通过一个window进行调用 # 图形更加地平滑：根据250日滑动窗口分组，而不是直接分组...在DF上调用移动窗口函数作用到每列 close_px.rolling(60).mean().plot(logy=True) ?...例如，金融分析中的股票和基准指数的关联性问题：计算时间序列的百分比变化pct_change() close_px_all[:5] .dataframe tbody tr th:only-of-type...自定义移动窗口函数 在rolling及其相关方法上使用apply方法提供了一种在移动窗口中应用自己设计的数组函数的方法。
问题描述 日常处理销售相关的数据时，经常会遇到需要计算 同比、环比、定基比 的问题，计算方法是 「(当期 / 比较期 -1) * 100%」，在 Excel 中使用公式引用进行计算非常方便，其实使用 python...来做相应的计算也是非常简单的，本文就使用 python 来进行操作，计算出想要的结果。...解决方法 2.1 计算同比和环比 使用 pct_change() 函数，直接可以计算百分比对比（同比、环比） df_raw['环比'] = df_raw['销售额'].pct_change(periods...总结 使用 pandas 库 中的 pct_change() 函数 配合 periods 参数 可以方便地计算同比和环比。 使用 apply 自定义函数计算出定基比。 4....资料下载 我已将以上配套数据文件和代码文件打包上传至我的 Github 和 Gitee，感兴趣的读者可以下载学习和练手。
《我想和你好好的》 《你为什么不道歉》 《我好，你好》 看来最后还是和解了…… 这3本书，有关情感和沟通，愿你能和这世界和解。 1 ? ? 《我想和你好好的》 作者：白福宝 学会爱，跟谁在一起都幸福。...受到万千年轻人好评的亲密关系指导课。相爱只是开始，好好在一起才是我们通往彼此的修行。 2 ? ?...《熊猫指南》 作者：毛峰，马祎 熊猫生性挑剔，只喜欢以鲜嫩的竹笋为食。“熊猫指南”这个名字正源于此：延续熊猫的高标准，打造中国农产品的“米其林指南”。...本书在开源运动中的地位相当于基督教的圣经，用黑客们的话说，这是“黑客藏经阁”的第1收藏。 《自己动手制作无人机》 你以为这讲的是技术宅如何改变世界？ 嗯，这回你终于“以为”对了。 10 ? ?...《自己动手制作无人机》 作者：特里·基尔比 贝琳达·基尔比 针对无人机爱好者以及零基础的读者，系统并且详细地介绍无人机的工作原理、构建步骤以及制作过程中所遇难题的解决方法等。
在这么多不同的库中有这么多的可视化方法，所以在一篇文章中包含所有这些方法是不实际的。 但是本文可以为您提供足够的工具和技术来清楚地讲述一个故事或理解和可视化时间序列数据。...重采样在时间序列数据中很常见。大多数时候重采样是在较低的频率进行。 因此，本文将只处理低频的重采样。虽然重新采样的高频率也有必要，特别是为了建模的目的。不是为了数据分析。...有几种不同的方法可以计算和可视化数据的变化。 shift shift函数在指定的时间之前或之后移动数据。如果我不指定时间，它将转移数据一天默认。这意味着你将获得前一天的数据。...在像这样的财务数据中，把前一天的数据和今天的数据放在一起是很有帮助的。...热点图 热点图通常是一种随处使用的常见数据可视化类型。在时间序列数据中，热点图也是非常有用的。 但是在深入研究热点图之前，我们需要开发一个日历来表示我们数据集的年和月数据。让我们看一个例子。
然后，我们读取了过去12年中每天黄金基金的交易信息，去除na值并且去除了黄金基金闭市时的价格的曲线。...在线性回归模型中，我们使用每三天以及每九天的滑动平均值作为自变量。 定义独立变量（因变量） 独立变量也就是我们所说的因变量，它的值会随着解释变量的值的改变而发生变化。...回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。...如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。 ?...在该实例中，我们可以将线性回归模型记为以下等式： Y = m1 X1 + m2 X2 + C Gold ETF价格 = m1* 3天的滑动平均值+ m2 *15天的滑动平均 + c 然后我们通过fit方法去拟合
在本文中，我们介绍时间序列数据的索引和切片、重新采样和滚动窗口计算以及其他有用的常见操作，这些都是使用Pandas操作时间序列数据的关键技术。...数据类型 Python 在Python中，没有专门用于表示日期的内置数据类型。一般情况下都会使用datetime模块提供的datetime对象进行日期时间的操作。...特别是在大型数据集时，向量化是非常有用的，应该优先使用。...Pandas 中，操 to_period 函数允许将日期转换为特定的时间间隔。...本文介绍的是一些在工作中经常遇到的常见操作，希望对你有所帮助。 作者：Okan Yenigün
文章部分内容来自 2018 CNCC 中国计算机大会—人工智能与信息安全分会场报告。 本文内容不代表人工智能头条及智能禅师观点。...大熊猫 = 长臂猿 早在2015年，“生成对抗神经网络 GAN 之父” Ian Goodfellow 在 ICLR 会议上展示了攻击神经网络欺骗成功的案例。...在原版大熊猫图片中加入肉眼难以发现的干扰，生成对抗样本。就可以让 Google 训练的神经网络误认为它 99.3% 是长臂猿。 ?...下图展示了第147号神经元分别在正常深度学习模型和对抗样本中的关注区域。在正常模型中，第147号神经元重点关注小鸟的头部信息。在对抗样本中，第147号神经元则完全被误导了，关注的区域杂乱无章。...清华大学博士生董胤蓬、廖方舟、庞天宇及指导老师朱军、胡晓林、李建民、苏航组成的团队在竞赛中的全部三个项目中得到冠军。
我们可以使用Python中的backtrader库来进行策略的回测和评估，从而验证我们的交易策略在历史数据上的表现。...= ['Valuation Factor', 'Momentum Factor']# 进行风险管理和组合优化# 在实际应用中，需要使用优化算法（如基于均值方差模型的优化）进行投资组合构建和管理机器学习在量化交易中的应用随着机器学习技术的发展...data)print(f'Final portfolio value with stop loss strategy: ${final_portfolio_value:.2f}')实时数据处理与事件驱动交易在实时交易中...，在金融数据分析和量化交易领域有着广泛的应用和发展空间。...希望本文能为读者提供启发和指导，促进在金融领域的深入学习和应用实践。祝愿读者在量化交易的道路上取得成功和持续进步！
datetime 模块允许涉及日期时间的操作计算，而 matplotlib.pyplot 可用于在 Python 中创建各种类型的可视化，尤其是数据的图表。...股票收盘价的图表。图表中添加了网格，有助于分析 AAPL 股价在一段时间内的模式。...首先，对数据进行重新采样，以获取每个月的最后一个工作日，并使用lambda函数选择每个月的最后一个数据点，创建了名为monthly的新时间序列。...在重新采样过程中，每日收益的频率被更改为每月，并计算每个月的平均每日收益。最终结果将打印出每月平均收益。...(AAPL) 的股票价格）进行操作。这包括计算调整后的收盘价的 40 天移动平均线和 252 天移动平均线，然后将其存储在aapl 的“42”和“252”列中。
# 添加移动平均线作为特征data['MA_10'] = data['Close'].rolling(window=10).mean()data['MA_50'] = data['Close'].rolling...此外，模型对于短期内的价格波动可能表现更好，而对于长期趋势的预测可能较为困难。7.3 实际应用性尽管模型在测试集上表现良好，但在实际金融决策中的应用仍需谨慎。...模型可以作为辅助工具，但并不能替代投资者的主观判断和决策。8. 结论主要发现——通过这个项目，我们发现机器学习在金融预测中具有潜力，能够为投资者提供更科学和数据驱动的决策支持。...特别是在利用大量历史数据进行模型训练时，机器学习能够捕捉到一些难以察觉的市场模式，为投资决策提供新的视角。未来工作——我们也看到了模型的局限性，这为未来的研究提供了方向。...进一步的工作可以包括引入更多的市场因素、采用深度学习模型以处理更复杂的模式、以及整合实时数据以适应市场动态变化。
每家企业都应该构建起专属的大模型知识引擎，把智能助手融入到不同业务场景，提升员工的专业技能与工作效率。...以下为汤道生演讲全文： 构建离产业最近的AI 非常高兴和大家一起探讨生成式AI在产业应用中的发展。...每家企业都应该构建起专属的大模型知识引擎，把智能助手融入到不同业务场景，提升员工的专业技能与工作效率。...可以连续24小时记录大熊猫进食、喝水等行为，减轻饲养员大量重复的观察工作。他们也在探索结合知识引擎，基于监测行为自动生成分析报表。...最后我想说，大模型的发展方兴未艾，我们也将与生态伙伴一起，为产业场景挖掘新需求，创造新价值。
数据准备 SQL计算周同比和日环比 pandas计算周同比和日环比 在之前的三篇系列文章中，我们对比了pandas和SQL在数据方面的多项操作。...工作中常见的是周同比和日环比。周同比即当天和上周同一天数据的变化百分比，日环比即当天和昨天数据的变化百分比。本文也主要计算周同比和日环比。数据概况如下，是随机生成的两个月的销售额数据。...思路二：不进行关联，直接查询当前日期前一天和前七天的数据，同样以3列的形式展示。 来看一下SQL代码： ? 上面代码中我们关联了两次，条件分别是日期相差1天和日期相差7天。关联不上的则留空。...pandas计算周同比和日环比 在pandas中，我们同样首先按照上面的两种思路进行计算。...在pandas中，还有专门的计算同环比的函数pct_change。
电脑陷于无限重启中，小伙伴们可以看下我写的《千万不要轻易尝试“熊猫烧香”，这不，我后悔了！》。今天，写这篇文章是因为很多小伙伴都很关心我的电脑后续情况如何了。...下面就给大家分享下，尝试“熊猫烧香”的后续情节。 在尝试“熊猫烧香”之前，我是把电脑所有网卡都禁用了，网线也拔掉了，总之，能够联网的东西全部禁用。...第二天，也就是星期二早上，我早早的起床了，把我的电脑拿到电脑维修店，跟工作人员说明了我电脑的情况。那人一脸诧异的看着我。 ? 没想到那小哥开口问我的第一句话是：我靠，你是干嘛的？黑客吗？...电脑里有很多重要的资料，也包括和猫大人一起写书的原稿，关键是很多资料和书稿都在这一台电脑里。我去，整个人都不好了。 哎，电脑不能恢复了！！！要返厂，也就是说，磁盘中的数据大概率会丢失。...特此声明：编译运行“熊猫烧香”前，我已对网络和局域网做了充分的安全保障，不会对外传播。另外，运行“熊猫烧香”程序，纯属个人学习研究，不涉及破坏行为，更不涉及法律风险。
QQ音乐、腾讯新闻、QQ浏览器、和平精英等腾讯产品融合了大熊猫、东北虎、海南长臂猿、黄腹角雉等国家公园旗舰物种的数字形象，来了一次生物多样性的创意科普。...使用说明：在QQ音乐装扮中心一键更换“多巴胺”羽衣，换账号专属图标和皮肤；同时，在“乐听自然，余音‘鸟鸟’”专区，共建自然生态歌单。不排除可能有黄腹角雉的鸟鸣哦。...想了解更多，直接搜索“生态日”或“东北虎”等旗舰物种名称，满足你的好奇心。在“益起搜索”专区，还能为生态保护公益项目打榜。和平精英·萌猫版图片版本特点：云守护大熊猫，代言大熊猫国家公园。...使用说明：一时去不了四川的话，来和平精英联合中国大熊猫保护研究中心共同打造的“绿洲世界·大熊猫秘境”，应聘“国宝守护者”，云体验大熊猫栖息地巡护、野生大熊猫观测与救助工作等。...国家林业和草原局联合腾讯推出了系列科普活动，这些产品的诙谐上新，就是想吸引更多人关注国家公园的旗舰物种，一起保护它们的家园，也是守护我们共同的家。
多个 Namenodes 配置 Cloudera Manager 中默认不启用此功能。您必须首先在 Cloudera Manager 配置中启用此功能。...systemctl restart cloudera-scm-server 已知问题及其解决方法 在继续进一步配置其他名称节点之前，您必须了解以下已知问题。...已知问题解决方法 如果在Add new NameNode向导期间引导失败，您必须执行以下步骤： 删除新添加的NameNode和FailoverController 将活动的 HDFS NameNode...如果存在任何运行状况问题或过时的配置，那么您必须与命令分开重新启动集群，而不是在命令中。为此，您必须清除Rolling Restart HDFS 和所有相关服务以激活步骤 10b 中的更改选项。...在“分配角色”页面中，选择未分配给任何名称节点的主机。 单击继续。 在Review Changes页面中，您可以指定 namenode 数据目录。
通过基因组共线性比对，在大熊猫、狗和猫的基因组中分别发现59, 37和55个染色体断裂区。...对这些染色体断裂区的进一步分析发现，大熊猫和狗染色体断裂区内的基因密度、GC含量以及重复序列比例显著高于整个基因组的相应值。...功能富集分析(GO、GSEA富集分析一网打进)发现，三个物种染色体断裂区上的部分蛋白编码基因都显著富集在与嗅觉相关的通路上（Olfactory transduction），推测染色体重排事件影响了食肉目物种的嗅觉进化...另外，大熊猫染色体断裂区上正常编码的甜味受体基因TAS1R2的同源基因在猫的基因组中发生了假基因化，提示猫的TAS1R2假基因化可能与染色体重排事件有关。...魏辅文院士为该工作的顺利完成提供了大量的指导和帮助。该项目得到国家自然科学基金和中国科学院B类先导专项等项目的支持。
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