python dict的基本介绍Hash Table 概念dict实现的三个核心结构体解读dict的底层几个C API源码
我不是一个有条理的程序员,或者说,我不擅长组织整理代码。这也不是什么新鲜事,这种情况已经持续很长时间了......
在这个教程中,我们将学习如何利用交叉指标预测加密货币市场的买入/卖出信号,并在教程结尾提供了完整的Python代码,在市场历史数据上利用此算法可以实现三倍的比特币收益回报率。
作者:邢不行 原文链接: http://bbs.pinggu.org/thread-3631776-1-1.html (本文已获作者授权转载,如需转载请与原作者联系) ---- 【量化小讲堂-pyth
#小策略,策略逻辑是在金叉时候买进,死叉时候卖出,所谓金叉死叉是两条均线的交叉,当短期均线上穿长期均线为金叉,反之为死叉
Statsmodels库是Python中一个强大的统计分析库,包含假设检验、回归分析、时间序列分析等功能,能够很好的和Numpy和Pandas等库结合起来,提高工作效率。
今天在最大的同性交友社区GitHub上发现了一个比较有意思的项目,无论你是什么操作系统,只需要一行代码就可以很方便的生成二维码。包括普通二维码、艺术二维码(黑白/彩色)、动态gif二维码。目前这个项目已经6200+Star了。
re.match 尝试从字符串的起始位置匹配一个模式,如果不是起始位置匹配成功的话,match()就返回none。
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以上就是python判断字符串函数的归纳,希望对大家有所帮助。更多Python学习指路:python基础教程
量化程序是用计算机程序来执行投资策略的程序,通常会涉及到数据获取、数据分析、模型构建、交易执行等一系列流程。下面是一个简单的示例程序,可以使用Python获取股票数据,并计算股票的均线,然后根据均线的交叉情况来决定是否买入或卖出股票。
本人最近在尝试着发表“以股票案例入门Python编程语言”系列的文章,在这些文章里,将用Python工具绘制各种股票指标,在讲述各股票指标的含义以及计算方式的同时,验证基于各种指标的交易策略,本文是第一篇,通过K线和均线案例讲述Numpy,Maplotlib等相关库的用法,并且还用代码案例来验证买卖的交易策略。在本系列的后面文章中,将陆续通过python绘制成交量、KDJ、MACD、RSI和OBV等指标,而且还会用Python编写针对这些指标的交易策略,敬请关注。
Python 内置了强大的数据结构,比如列表、元组、字典,让 Python 开发者处理数据时可以信手拈来,但是正是因为 Python 做了太多,让我们忽视了很多细节,本文通过解析 CPython 源码,介绍 Python 的内置数据结构的设计与实现。
字典是通过键(key)索引的,因此,字典也可视作彼此关联的两个数组。下面我们尝试向字典中添加3个键/值(key/value)对: 这些值可通过如下方法访问: 由于不存在 'd' 这个键,所以引发了KeyError异常。 哈希表(Hash tables) 在Python中,字典是通过哈希表实现的。也就是说,字典是一个数组,而数组的索引是键经过哈希函数处理后得到的。哈希函数的目的是使键均匀地分布在数组中。由于不同的键可能具有相同的哈希值,即可能出现冲突,高级的哈希函数能够使冲突数目最小化。Pytho
根据频率,时间序列可以是每年(例如:年度预算),每季度(例如:支出),每周(例如:销售数量),每天(例如天气),每小时(例如:股票价格),分钟(例如:来电提示中的呼入电话),甚至是几秒钟(例如:网络流量)。
本节知识点 1,python3爬取网站源码 2,正则匹配获取图片链接 3,使用python3将不怕保存到本地
机器学习等方法基本都是数据驱动的,数据获取是开始的第一步,量化交易也不例外,做量化投资的第一步就是如何获取金融数据,这里给大家推荐一款很不错的工具TuShare,并且基于Python语言做一些简单的示例实现。
前不久收到清华大学出版社赠送的《深入浅出Python量化交易实战》一书,也答应了出版社要写一些读书笔记,今天就来交作业了。
使用ARIMA模型,您可以使用序列过去的值预测时间序列(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
AR模型(自回归模型),是统计上一种处理时间序列的方法,用同一变数例如x的之前各期,亦即x1至xt-1来预测本期xt的表现,并假设它们为一线性关系。因为这是从回归分析中的线性回归发展而来,只是不用x预测y,而是用x预测 x(自己);所以叫做自回归。
作者:j_hao104 来源:见文末 一、选取节点 常用的路劲表达式: 表达式 描述 实例 nodename 选取nodename节点的所有子节点 xpath('//div') 选取了div节点的所有子节点 / 从根节点选取 xpath('/div') 从根节点上选取div节点 // 选取所有的当前节点,不考虑他们的位置 xpath('//div') 选取所有的div节点 . 选取当前节点 xpath('./div') 选取当前节点下的div节点 .. 选取当前节点的父节点 xpath('..') 回到
在计算机体系中,我们经常可以观察到一种一一对应关系的存在,比如硬件设备的ip地址和mac地址。这种关系在工程实现中被称为映射,正如光和影子之间的关系,表面上我们可以通过一个物体推测出在光照下可以看到什么样的影子,但由于光照的姿势不一样,影子的样子也不一样,这就衍生出多种多样的映射关系,但本质上就是在同一种角度的照射下我们看到一种影子,对吧~
本章是关于特殊数组和通用函数的。 这些是您每天可能不会遇到的主题,但是它们仍然很重要,因此在此需要提及。**通用函数(Ufuncs)**逐个元素或标量地作用于数组。 Ufuncs 接受一组标量作为输入,并产生一组标量作为输出。 通用函数通常可以映射到它们的数学对等物上,例如加法,减法,除法,乘法等。 这里提到的特殊数组是基本 NumPy 数组对象的所有子类,并提供其他功能。
1、用了多种方法预测未来6个月的销售额,并计算了算法的标准差、平均值、与1绝对值求和等验证指标。
时间序列是按照时间顺序排列的一系列随时间变化而变化的数据点或观测值。时间序列可以是离散的,例如每月的销售数据,也可以是连续的,例如气温和股票价格等。时间序列常用于预测和分析未来的趋势,例如经济增长、股票走势、天气变化等。
QApplication是一个单例,在QWidget中可以通过QApplication.instance()获取到对象
人们会互相发送好友请求,现在给定一个包含有他们年龄的数组,ages[i] 表示第 i 个人的年龄。
用Qt语言家(Linguist)打开zh_CN.ts文件。可以对相应的字符串进行翻译。 点击“发布”可获得zh_CN.qm文件。这就是qt的语言资源文件,是一个二进制文件。
最近做数据分析,先是找到了Tushare这个免费开源的第三方财经包,但后来用了几天之后发现,它的日交易历史数据有时候有不准确的情况,查看源代码发现,这个包的数据源是凤凰财经,而对比凤凰网站其站点的数据本身就是有出入的,所以到也不是Tushare的问题。于是百度了一圈,发现很多网友都是获取新浪的股票数据,包括其历史数据和实时数据。于是乎试了一下,发现速度还挺快,没有具体去测时间但从感官上要比Tushare获取的凤凰数据要快得多。并且数据也很丰富,囊括了每只票自上市以来的所有数据,对此Tushare貌似只有三年数据。当然,新浪数据也有不足的地方,细节上没凤凰数据那么丰富,没有价MA5、MA10以及量MA5、MA10等等,最重要的还是缺少每天的交易额。所幸我目前计算所需的数据里还不包括每天交易额。
时间序列数据在数据科学领域无处不在,在量化金融领域也十分常见,可以用于分析价格趋势,预测价格,探索价格行为等。
计数排序算法是一种典型的以空间换时间的一种算法。 这种算法主要是适合于正整数进行 排序。还是比较好理解的,而且在很多场合确实能提高效率。
假设定义一字典,m = {“a”:3,”e”:6,”b”:2,”g”:7,”f”:7,”c”:1,”d”:5},在不知道key的情况下如何找出字典中value最大的所有key-value对?下面讨论几种方法。
不用深厚的数学功底也不用深厚的金融知识, 本文中也不会引用各种高深的投资模型或数学模型。这不用,那不用的,到底怎么用python炒股?往下看
本文通过介绍MovingAverage和MovingMedian两种移动平均线算法,探讨了如何在不同的场景下使用它们。首先介绍了MovingAverage算法的基本概念和应用,然后详细阐述了MovingMedian算法的原理和优缺点。最后通过一个具体的例子,展示了如何在实际应用中使用这两种算法,以及它们对数据分析和预测的贡献。
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。
来源:专知本文为书籍介绍,建议阅读5分钟本书以问题解决式的方法讲解如何实际实现Python时间序列分析和建模的各种概念,从数据读取和预处理开始。 本书以问题解决式的方法讲解如何实际实现Python时间序列分析和建模的各种概念,从数据读取和预处理开始。 本章首先介绍使用AR(自回归)、MA(移动平均)、ARMA(自回归移动平均)和ARIMA(自回归综合移动平均)等统计建模方法进行时间序列预测的基本原理。接下来,您将学习使用不同的开源包(如fbprophet、stats model和sklearn)进行单变量
Python内置了字典:dict的支持,dict全称dictionary,在其他语言中也称为map,使用键-值(key-value)存储,具有极快的查找速度。dict{ },把数据放入dict的方法,除了初始化时指定外,还可以通过key放入
先学了R,最近刚刚上手python,所以想着将python和R结合起来互相对比来更好理解python。最好就是一句python,对应写一句R。
本文将使用Python来可视化股票数据,比如绘制K线图,并且探究各项指标的含义和关系,最后使用移动平均线方法初探投资策略。 数据导入 这里将股票数据存储在stockData.txt文本文件中,我们使用pandas.read_table()函数将文件数据读入成DataFrame格式。 其中参数usecols=range(15)限制只读取前15列数据,parse_dates=[0]表示将第一列数据解析成时间格式,index_col=0则将第一列数据指定为索引。 import pandas as pd i
由于小编并无深厚的数学功底也无深厚的金融知识, 所以不会在本文中引用各种高深的投资模型或数学模型。
1. 主机规划 2. Master与哪些minion通信 2.1. Master与哪些minion正常通信 1 [root@salt100 ~]# salt '*' test.ping 2 salt1
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NumPy是一个用于科学计算和数据分析的Python库,也是机器学习的支柱。可以说NumPy奠定了Python在机器学习中的地位。NumPy提供了一个强大的多维数组对象,以及广泛的数学函数,可以对大型数据集进行有效的操作。这里的“大”是指数百万行。
# Python 模块与包 # 什么叫模块 模块 模块英文为Modules 函数与模块的关系 一个模块中可以包含N多个函数 在Python中一个扩展名为.py的文件就是一个模块 使用模块的好处 方便其他程序和脚本的导入并使用 避免函数名和变量名冲突 提高代码的可维护性 提高代码的可重复性 # 自定义模块 创建模块 新建一个.py文件,名称尽量不要与Python自带的标准模块名称相同 导入模块 import 模块名称 [as别名] from 模块名称 import 函数/变量/类 """
前不久,收到清华大学出版社赠送的 《深入浅出Python量化交易实战》 一书,也答应了出版社要写一些读书笔记,今天就来交作业了。
Weblogic Server是Oracle公司的一款适用于云环境和传统环境的应用服务器,它提供了一个现代轻型开发平台,支持应用从开发到生产的整个生命周期管理,并简化了应用的部署和管理。Oracle Weblogic Server组件的DeploymentService接口支持向服务器上传任意文件。攻击者绕过OAM(Oracle Access Management)认证,设置wl_request_type参数为app_upload,构造文件上传格式的POST请求包,上传jsp木马文件,进而控制服务器权限,影响数据的可用性、保密性和完整性。
用Python做web图形用户界面,最先想到的是Flask、Djong等框架。然而研究这些对于初学者来讲,尤其是没有web开发基础的数据分析人员是痛苦的。
print log('execute') print log(now) print log('execute')(now)
上一篇《用Python绘制专业的K线图》,讲解了数据获取、K线图绘制及成交量绘制等内容。本篇将在上一篇的基础上,继续讲解移动均线的绘制。
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