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量化投资与机器学习
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Qlib来啦：数据篇
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量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 前言 在之前的文章中，我们使用Qlib实现了GAT与新闻共现矩阵的量化策略（A股实践 ：图神经网络与新闻共现矩阵策略（附代码））。后台收到很多留言，希望我们能够出一些Qlib的使用教程。Qlib确实一个非常体系化、流程化
量化投资与机器学习微信公众号
2022-04-22
4.8K
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Backtrader来啦：数据篇
python
数据库一体机 TData
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此系列将由浅入深，每期1~2周，大家敬请期待！ 前言 阅读完上一篇Backtrader 来了后，不知大家心里是否有如下疑惑： 1、为什么用 DataFeeds 模块导入DataFrame 数据框必须依次包含7个字段 'datetime'、 'open'、'high'、'low'、'close'、'volume'、'openinterest'？ 2、能否以及如何自定义导入的数据集结构？ 3、为什么 self.datas[0].datetime.date(0) 返回的就是当前回测时刻？ 4、self.datas 的结构是怎样的？ 5、Backtrader 的数据组织形式又是怎样的？ 6、回测过程中，数据的传递规则是怎样的？ 7、在编写策略时，该如何提取想用的数据？ ...... 对上述问题进行标准化，其实就是一个传统的“数据表格创建和增删改查“问题。之所以有上述疑惑，是因为不了解 Backtrader 框架下的数据表格的属性和操作规则，下面就带大家全面深入的了解一下 ~ Data Feed 数据馈送对象 Backtrader 中有一个“Data Feed” 或 “Data Feeds” 概念（可将其称为“数据馈送对象” ），其实这个“Data Feed” 或 “Data Feeds”就是我们熟悉的数据表格或数据表格集合 。Data Feed 在 Backtrader 中扮演一个“数据传递者”的角色，给策略有序的提供数据以及数据的索引位置 。 self.datas 大家在策略函数中经常用到的 self.datas 属性就是一个 Data Feeds，对应通过 Cerebro 导入的行情数据表格的集合（可能只导入了一只证券的行情数据，也可能导入了 N 只证券的行情数据）。在这个集合中，数据表格是按照导入的顺序依次确定索引位置，第一个导入的数据表格的索引位置为 0 ，之后的依次递增，如下图所示：
量化投资与机器学习微信公众号
2021-04-30
3.4K
0
仅需1秒！搞定100万行数据：超强Python数据分析利器
spark
python
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缓存
使用Python进行大数据分析变得越来越流行。这一切都要从NumPy开始，它也是今天我们在推文介绍工具背后支持的模块之一。
量化投资与机器学习微信公众号
2020-06-09
2K
0
Python一条龙：创建、读取、更新、搜索Excel文件
文件存储
https
网络安全
python
CSV文件是由逗号分隔的值文件，其中纯文本数据以表格格式显示。它们可以与任何电子表格程序一起使用，如Microsoft Office Excel、Google Spreadsheets或LibreOffice Calc
量化投资与机器学习微信公众号
2019-05-31
1.9K
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