60种常用可视化图表的使用场景——（下）：http://t.csdnimg.cn/BCMdb 1、点阵图 点阵图表 (Dot Matrix Chart) 以点为单位显示离散数据，每种颜色的点表示一个特定类别...弧线图适合用来查找数据共同出现的情况。但缺点是：不能如其他双轴图表般清楚显示节点之间的结构和连接，而且过多连接也会使图表难于阅读。...这种图表是直方图的变种，使用平滑曲线来绘制数值水平，从而得出更平滑的分布，并且它们不受所使用分组数量的影响，所以能更好地界定分布形状 。...统计学家和医学改革家佛罗伦萨‧南丁格尔 (Florence Nightingale) 曾在克里米亚战争期间使用这种图表传达士兵身亡情况，故得名。...图表从螺旋形的中心点开始往外发展。螺旋图十分多变，可使用条形、线条或数据点，沿着螺旋路径显示。 螺旋图很适合用来显示大型数据集，通常显示长时间段内的数据趋势，因此能有效显示周期性的模式。
在数据中的100只原始股票中，不得不因为各种数据特定的原因而减了15只，比如日期上的不一致，或者仅仅是因为关于cashtags的推文太少，也就是说，甚至连每天的推文都没有。...衡量 tweets上的情绪 为了提取每条 tweets的情绪，我们使用了VADER，这是一个现成的Python机器学习库，用于自然语言处理，特别适合阅读tweets的情绪。...在股票数据中添加每日百分比变化列，并对周末缺失的数据进行插值之后，现在可以合并这两个数据集，即推文的情绪和股票的每日变化。...每个cashtag分类器的准确率（前5名）： ? 在下面的图表中，红线表示50%的准确度限制。 以下是所有分类器的平均准确率： ? ? ? ? ? ?...2、为了使每周仅5天的股票数据与每周7天的twitter数据相吻合，需要对周末调整后的收盘价进行插值。虽然考虑了特征工程，但周末创建的股票价格是人为的，可能会扭曲结果。
上周末中美贸易洽谈，终于暂告一段落了，短期利好A股吧。但是，万万不要忽视了上周中央纪委网站发表的《@党员干部:"股事"有风险，这些红线莫触犯》，话不多说，确认过眼神。...1 如何获取a股的信息 比如，某天眼前灵光一现，五行缺金，要买一只带“西”字，而且带“金“字的股票，怎么去查找？ 思路很简单，从数据库中遍历出带上述2个关键字的的股票名称。 数据库要怎么弄？...貌似好复杂的说。的确，挺复杂的，捣鼓1个月还没有眉目 但是要提取个股票名称，却是一个小case。 代码如下： #!...接下来从data.txt中取出带关键字的股票名称即可： #!...然后又涉及期货、期权，当然这些我准备跳过，只写股票的。 目前的进度大概2/3，最后这1/3，另外还要自己敲代码，可能真要一个月左右，不要急躁哦。
实现效果 今天要讲的主题就是使用 PyQt5+Echarts 实现股票数据看板，股票数据采集自网上公开接口，考虑到网易财经历史数据全但有延时，Tushare 数据更新快颗粒度高但调用次数有限制，融合使用网易财经和...Tushare，爬虫这部分代码不是今天的主题，可以跳过，且所有代码均已上传，关注本公众号并在后台回复 股票 即可获得所有代码（包括爬虫+可视化）的下载链接。...，切换不同的 tab 可根据 index 展示不同的数据，因此，在主模块中初始化 RightTableView 类的时候，应当给定 RightTableView 可能用到的所有数据，这样可以避免使用 Signal...数据驱动 实际上，在三个小布局中，界面上部的两个布局的数据均是伪造的，因为这个数据的采集及计算太过耗时 ?...，它希望屏蔽掉新建的具体细节，我们可以设计一个函数对应一种图表来实现这个功能，但是 我们又不想每次新建图表时去找对应的函数，这个时候可以再设计一个代理函数，告诉这个代理函数我们需要怎样的图表即可获取相应图表的句柄
今天编辑部为大家带来一个交易策略，将触发因素作为开仓交易策略的初始条件，在下一个交易日开盘的股票投入资金。目标是找到最有利的持仓期。 投资组合 该策略可以使用任何NN资产组合进行回溯测试。...为了简单起见，我们使用10个股票的随机子集作为当前道琼斯指数的一部分： 我们从Google财经数据提供商获取股票价格 clear all; close all; clc; fname=['portfolio.lst...交易模型 即如果第 t 日的股票开盘价高于第 t-1日的收盘价，而第 t 日的最低价格高于第 t-1 日的最高价时，进行买入操作。在第二天以其市场价格（收盘价）买入该股票。...在以下代码中，让我们允许在1到21个日历日之后（±周末或公众假期时间段）卖出股票： results=[];for parm2=0:20 cR=[]; for i=1:N...如果我们使用 gap-on-open 模型交易了整个投资组合，我们将得到非常令人鼓舞的结果： 在每个持有期间，显示平均超过10个股票复合回报。
不要使用额外的数组空间，你必须在 原地 修改输入数组 并在使用 O(1) 额外空间的条件下完成。...当我们遇到 nums[j]≠nums[i]时，跳过重复项的运行已经结束，因此我们必须把它（nums[j]）的值复制到 nums[i+1]。...提示： 1 <= prices.length <= 3 * 10 ^ 4 0 <= prices[i] <= 10 ^ 4 思路： 假设给定的数组为： [7, 1, 5, 3, 6, 4] 如果我们在图表上绘制给定数组中的数字...如果我们分析图表，那么我们的兴趣点是连续的峰和谷。...，你需要将这个整数中每位上的数字进行反转。
用Matplotlib模拟雨 动画是呈现各种现象的有趣方式。在描述像过去几年的股票价格、过去十年的气候变化、季节性和趋势等时间序列数据时，与静态图相比，动画更能说明问题。...除了这些优点之外，也有许多不足之处： · Matplotlib常常不可避免地存在冗繁的API（应用程序编程接口） · 有时默认样式设计不如人意 · 对web和交互式图表的支持较低 · 处理大型及复杂的数据时速度常常较慢...然后，创建无内容的行对象，其本质上是在动画中可修改的对象。稍后用数据来填充行对象。 · 在第11行到13行，创建init函数，触发动画发生。此函数初始化数据，并限定轴范围。...· 这是在Matplolib中创建动画的基本知识。只需对代码稍作调整，就可以创建出一些有趣的可视化。接下来看看其中一些可视化的例子吧。...= animation.FuncAnimation(fig, animate, interval=1000) plt.show() 现在，打开终端并运行python文件，可以得到如下所示可自动更新的图表
通常狭义的金融市场特指有价证券（股票、债券）发行和流通的场所。 股票、债券是用来资本流通的金融产品，广义上的金融市场还包含货币市场，其中代表性的是期货市场等。...在进行股票投资的时候，我们会使用价值投资方式。选择公司前景好、业绩好的一些公司 知道了股票的基本分类，接下来我们去看看股票具体的一些机制。...行业： 指数： 4 股票数据 4.1 交易数据 股票在流通市场上的价格，才是完全意义上的股票的市场价格，一般称为股票市价或股票行市。...4.2 股票K线图 K线图这种图表源处于日本德川幕府时代，被当时日本米市的商人用来记录米市的行情与价格波动，后因其细腻独到的标画方式而被引入到股市及期货市场。...("2017-01-02", "2017-12-30", freq="B") # 3、只知道开始时间日期，我也知道总共天数多少，生成序列， 从"2016-01-01", 共504天，跳过周末 pd.date_range
最后一件事，我只使用公开可用的数据，因此本文中使用的数据可视化和原始数据的所有代码都可以在我的 GitHub项目上使用。现在，我们开始吧！...您可能每次在网上搜索股票时都会看到这些量化指标；现在，让我们做一些分析，以便更好地理解它们。首先，我将展示一个简单的价格-时间曲线，它已经显示了很多信息。 ?...从图中可以看到，2月22日那个周末发生了一些事情，导致百分比变化从中间值的0.5标准差飙升至2标准差。在一篇后续文章中，我将探讨那个周末的冠状病毒病例，以进一步了解发生了什么。...正如你所看到的，我构建了一个图表来展示一笔10000美元的投资在市场下跌过程中的价值下降。这样我们可以对历史上不同的市场下跌进行同等且具体的比较。...从图中可以看出，2020年美国市场的下跌不仅在投资价值的绝对下跌方面要严重得多，而且下跌速度也要快得多。我将图表中的不同数据分开，如下图所示，你在下面的列表中也能观察到这一点。 ?
如果你想使用Stocker，可以在GitHub上找到完整的代码以及使用文档。Stocker很简单易用，即使是Python初学者也能学会，我建议每个人都试试。...现在，我们有了具有Stocker类属性的microsoft 对象。Stocker建立在quandl WIKI数据库上，因此我们可以访问3000多只美国股票，并且可以查看多年的每日价格数据。...微软股票数据 Python类的好处是方法（函数）和所操作的数据与同一个对象相关联。我们可以使用Stocker对象的方法来绘制股票的历史股价。...该图表显示，交易的股票数量和每日价格变化之间没有相关性，这很令人惊讶。我们通常认为，在股价变动大的时候股票交易更多。然而，真正的情况是交易量随着时间而下降。...以下是新模式的每周模式。 ? 我们可以忽略周末，因为价格只会在一周内发生变化。在继续建模之前，我们将关闭每周的季节性。股票的走势基本是随机的，只能从每年的大范围才能看到趋势。
但是学习了爬虫之后，我觉得自己写爬虫收集数据，放在自己的服务器上，然后再用自己的App展示出来，就不用再苦于没有数据了。但是，要想写出好的爬虫，也是一件不容易的事情，需要多加练习。...的用法； tkinter的用法； xlsxwriter库以及导出数据到Excel文件的用法； matplotlib库画出统计图表的用法。...此外，还需要有一台自己的VPS，并且会用Linux，配置好MongoDB服务器。 这里推荐我在用的VPS服务商，使用下面的连接购买他家的服务，会得到一定的价钱优惠： 强推本站VPS！...图2展示了Excel文件的命名规则。 ? 图3是使用Robomongo这个工具来看一下MongoDB中我们爬取到的数据。 ? 一共4400条数据。 ?...Excel文件中的数据展示。 ? 将数据用Matplolib线性图来表示。 ? 将数据用Matplolib柱状图来表示。 ? 将数据用Matplolib散点图来表示。
Github 项目，目前有 6000+ Star，如下所示，，目前已经有几个翻译版本，除了基本的英文版本，还有好几个版本，包括中文版本的翻译。...这里我们具体看看监督学习的内容，如下所示是中文版翻译的内容，这份速查表是图文并茂，对每个概念给出基本的定义，并会配上图表，加深印象！ ? ---- 2....，和第一份机器学习的知识点速查表都是同样的两个作者，afshinea 和 shervinea，前者目前是就职于 Uber 数据中心，后者应该是在斯坦福大学任教。...Python 知识点速查表 传送门 Github： https://github.com/gto76/python-cheatsheet 简介 总结了很多 python 知识点使用速查表，从基础的数据类型...（数值、字符串、列表、字典、集合）、一些内置函数用法（推导式、lambda、map、filter、reduce），到比较高级的生成器、迭代器、序列化和JSON，第三方库，包括Numpy、PIL、Matplolib
投资者以抛售谷歌股票对其进行惩罚，现在谷歌股票价值降至511.17美元，而最高值时曾达604.85美元。...多弗洛分析了谷歌突然陷入摇摇欲坠状态的三大理由： 1.谷歌搜索是网页上最赚钱的业务，但随着移动技术的兴起，网页搜索正逐渐受到排挤。...第一张图表显示，2014年移动用户已经超过台式电脑用户。 ? 第二张图表显示，越来越多移动用户更喜欢通过应用连接互联网，而非移动网页。 ?...通过这两张图表，我们或许可做出如下推断：整个世界正从台式电脑的限制中解放出来，这一过程中网页使用率的增长将越来越缓慢，进而导致谷歌搜索增长减缓，搜索广告的点击也随之下降。...这种商业搜索占谷歌搜索总量的20%，而这些搜索大部分都与广告业务有关。 令谷歌人感到担心的是，消费者正日益跳过谷歌，而是直接前往亚马逊网站进行搜索，或通过亚马逊的应用进行移动搜索，寻找要购买的产品。
股票价格预测模型是关于对冲基金如何使用此类系统的典型案例，使用了Python编写的PyTorch框架进行训练，设计实验并绘制结果。...接着，让读者熟悉适合深度学习模型的金融数据。 接着，举一个实例来说明一支对冲基金如何使用深度学习预测股票价格。 最后，就如何使用深度学习来提高对现有或新购对冲基金的表现提供可操作的建议。...调整后收盘价是指调整适用分割和股息分配后的收盘价，而成交量指是在给定时间段内在市场上交易的股票数量。 可以看到数据中缺失了部分日期。这些是证券交易所休市的日子（一般是在周末和假日）。...这是一张自2010-01-04以来谷歌股价变动的图表。要注意的是，图表中只显示了交易日的变化趋势。 什么是深度学习？ 深度学习基于数据表示学习，属于机器学习的一个分支。...第一张图表示当神经网络参数较少时，不能拟合训练数据和泛化的情况。第二张图表示在有最优参数数量时，神经网络对新的数据有较好的泛化能力。
TradingView 的所有图表库都使用 HTML5 Canvas 技术。它确保您的财务图表在任何屏幕尺寸的设备上始终看起来完美且原生。...它自 2003 年开始商业化，使开发人员能够将专业的金融图表集成到桌面、网络和移动应用程序上。 AnyChart图表库可让您开箱即用地显示多达 68 种图表类型。...在 LightningChart 平台上看到的图表显示了出色的视觉图形。但是，您需要 WebGL 在 Web 或移动应用程序上呈现这些交互式资产。这些基于 JS 库的图表可以处理大型数据集。...例如，您可以使用静态热图可视化 12 亿个数据点。另一方面，您可以使用实时热图图表库提供和可视化 1000 万个数据点/秒。 LightningChart 在数据分析和可视化性能方面也是领先的目的地。...从其门户中选择任意八种股票市场图表类型，然后单击编辑进入编码界面。就能能够看到图表的源代码。尽管源代码是可见的，但你需要商业许可证才能在任何商业 Web 或移动应用程序中使用这些代码。
我是在kindle商店里购买的这本书，这是我为你提供的前车之鉴：不要在kindle上购买任何股票交易类书籍，因为这类书籍里面有很多的图表。...下周计划 可能到第二周周末我才能完成这两本书的学习，所以我现在已经准备好迎接第二周充实的学习之旅。 我也许会修改我所做的计划，但我永远不会改变自己做币圈交易员的初心，也不会去调整我的收益目标。...分享“实际上，通过技术分析图表赚钱是不可能的”这样的观点对于销售图表软件的公司带来的打击是灾难性的。...所以我现在投入到了比特币的大潮中。 我开始用以下的步骤处理比特币的价格图表： 在tradingview.com上查看比特币兑换美元的价格。 设置图表上的最小时间单位为4小时。...一些想法 回顾一下，有两种类型的交易策略： 基础交易：评估公司的股票价值，如果符合预期就购买。 技术分析：只看图表，一旦曲线匹配了经典的价格曲线并能预测出未来会涨就购买。
在这些文章中，我将介绍一些关于金融数据分析的基础知识，例如，使用pandas获取雅虎财经上的数据，股票数据可视化，移动均线，开发一种均线交叉策略，回溯检验以及基准测试。...蜡烛图在金融领域很受欢迎，根据图表中蜡烛的形状、颜色以及位置，技术分析中的一些策略可以使用它来制定交易策略。但在这里我不会介绍有关这类策略的内容。...对于这种情况，你最好使用折线图而不是蜡烛图。（如何将多个蜡烛图相互叠加在一起而不使图表混乱？） 在下面的代码中，我获取了一些其他科技公司的股票数据，并把它们的调整收盘价格绘制在了一起。 ? ? ?...谷歌的股票比苹果和微软的股票贵得多，这种差异使得苹果和微软股票的波动看起来比实际情况小得多。 一种解决方案是在绘制图表时使用两种不同的尺度；一种尺度用于苹果和微软的股票，另一种尺度用于谷歌股票。 ?...实际上，一些交易员做出的策略几乎完全基于图表（他们属于"技术人员"，因为基于在图表中查找模式的交易策略是被称为技术分析的贸易规则的一部分）。现在，让我们考虑如何才能找到股票的趋势。
在这些文章中，我将介绍一些关于金融数据分析的基础知识，例如，使用pandas获取雅虎财经上的数据，股票数据可视化，移动均线，开发一种均线交叉策略，回溯检验以及基准测试。...蜡烛图在金融领域很受欢迎，根据图表中蜡烛的形状、颜色以及位置，技术分析中的一些策略可以使用它来制定交易策略。但在这里我不会介绍有关这类策略的内容。...对于这种情况，你最好使用折线图而不是蜡烛图。（如何将多个蜡烛图相互叠加在一起而不使图表混乱？） 在下面的代码中，我获取了一些其他科技公司的股票数据，并把它们的调整收盘价格绘制在了一起。 ? ? ?...谷歌的股票比苹果和微软的股票贵得多，这种差异使得苹果和微软股票的波动看起来比实际情况小得多。 一种解决方案是在绘制图表时使用两种不同的尺度；一种尺度用于苹果和微软的股票，另一种尺度用于谷歌股票。 ?...实际上，一些交易员做出的策略几乎完全基于图表（他们属于”技术人员”，因为基于在图表中查找模式的交易策略是被称为技术分析的贸易规则的一部分）。现在，让我们考虑如何才能找到股票的趋势。
✖️缺点：没有讲常用的numpy、pandas、matplolib等包。...我觉得《廖雪峰python3教程》更多的是注重python语言其本身，虽然也讲了一些包（内置模块），但常用的（学校学过的）numpy、pandas、matplolib等包没有涉及。...学习笔记分享 在边学习 《廖雪峰python3教程》，边在jupyter notebook上跑代码实例、整理笔记。...所以，为了帮助大家更高效地运用我的笔记，我列了一份清单。如果有某个知识点你已经会了，那就可以跳过，有选择性的阅读我的笔记。 既然是盲点（难点）清单，所以不太适合新手小白参考我的学习笔记。...《廖雪峰python3教程》中摘录的，学习过程中还参考了一些网络上的资料，整理而成的。
图表1 数据样例 如何快速获取新闻情绪数据 数库的新闻舆情的历史数据可追溯至2008年，为了使广大用户更方便的测试及使用新闻情绪相关的数据，我们开放了部分加工后的情绪数据（而非图表1的原始数据），大家可以通过安装...总分是计算某只股票在一段时间里的得分的总分，总分的计算考虑了股票的热度，但造成了股票得分分布的不均匀，容易出现极端值。所以总分的因子逻辑上更能抓住极端行情的股票，但股票数量不稳定。 c....逻辑上，考虑情绪得分的时间衰减的处理方式更为合理，但由于新闻情绪数据噪音很大，具体的结论还要看测试结果。...NOREL（应该考虑新闻与股票的相关度） 关于TOT与MEAN的对比实际上还是要考虑具体的需求，从图6中可以看出以总分计算的因子TOP与BOTTOM的股票数量很少，且BOTTOM组的收益明显要低于以平均分计算的因子...所以，在后续报告的详细回测测试中，我们将分别使用TOT和MEAN的因子，具体是以下两个因子REL_TOT_EX_TIME和REL_MEAN_EX_TIME。 ? 图表6 因子测试结果A ?
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