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择时系列（3）| 指数月份效应
python
数据可视化
上篇我们统计并演算了沪深300指数历史各季度的涨跌概率和幅度，分析第四季度上涨概率66.67%和平均收益6.89%，位居首位，并结合A股财报周期解释其发生的原因，如需阅读请点击：《择时系列（2）| 指数季节效应》。
量化小白
2020-03-05
676
0
python 数据可视化利器 plus
数据可视化
python
https
网络安全
更新：上一篇文章《python 数据可视化利器》中，我写了 bokeh、pyecharts 的用法，但是有一个挺强大的库 plotly 没写，主要是我看到它的教程都是在 jupyter notebooks 中使用，说来也奇怪，硬是找不到如何本地使用（就是本地输出 html 文件），所以不敢写出来。现在已经找到方法了，这里我就在原文的基础上增加了 plotly 的部分教程。
量化小白
2019-08-29
1.7K
0
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