开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

使用pine脚本获取当天的最高单一值，而不是5分钟时间范围内的series[float]

使用pine脚本获取当天的最高单一值，而不是5分钟时间范围内的series[float]。

在Pine脚本中，可以使用内置函数security()来指定数据源和时间间隔。默认情况下，该函数会返回5分钟时间范围内的数据。但是，我们可以使用resolution参数来设置较高的时间间隔，以获取当天的最高值。

以下是一个示例代码，用于获取当天的最高单一值：

//@version=4
study("Today's Highest Value", overlay=true)

// 设置数据源和时间间隔为每日
daily_high = security(syminfo.tickerid, "D", high)

// 计算当天的最高值
today_high = highest(daily_high, 1)

// 绘制当天的最高值
plot(today_high, title="Today's High", color=color.blue, linewidth=2)

在上面的代码中，security()函数的第一个参数syminfo.tickerid表示当前图表的交易对，第二个参数"D"表示每日时间间隔。然后，使用highest()函数找到最高值，并使用plot()函数绘制该值。

这个脚本将在图表上显示当天的最高值，并以蓝色线条标识出来。

在使用这个脚本时，需要注意以下几点：

该脚本适用于在Pine脚本编写的交易视图中使用。
可以根据需要修改绘制样式、颜色和线宽等参数。
可以将该脚本保存为自定义指标或策略，方便在图表中使用。

关于Pine脚本和相关概念的更多信息，请参考腾讯云的文档：

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

【年度系列】使用Tensorflow预测股票市场变动

实际上，这可以让程序去自动分析，该程序在交易日开始时计算并执行一组头寸，以捕获当天的移动。该模型目前使用4个输入特征（同样，为简单起见）：15 + 50天RSI和14天随机K和D。...虽然可以根据任意数量的其他交易指标对模型进行训练，或者以其他方式对模型进行训练，但我们建议坚持使用那些经过规范化或可以修改为价格规范化或波动性规范化的模型。否则，单一模式不太可能适用于一系列股票。...这意味着网络只是学习特定训练样本的模型，而不是更普遍的模型。除此之外，训练准确度并不高，仅比完全随机的猜测高出几个百分点而已。...其次，您可以修改ML脚本，在每个时间步骤中读取最后10个数据周期作为输入，而不仅仅是一个。这允许它开始学习更复杂的收敛和散度模式。...除此之外，该脚本还可以改变价格上涨或下跌的预期时间。因此，它可以通过更长期的预测来测试。 Alpaca 如何获取代码在后台输入 MLP

1K3 0

策略代码拆解2

数据系列计算值。默认为“Low”。 leftbars (series int/float) 左长度。 rightbars (series int/float) 右长度。...source (series int/float/bool/color) 要从满足条件的K线返回的值。 occurrence (simple int) 条件的出现。...编号从0开始并按时间回溯，因此“0”是最近出现的“condition”，“1”是第二个最近出现的，依此类推。必须是整数 >= 0。...close 当前K线关闭时的收盘价，或尚未完成的实时K线的最后交易价格。备注可使用方括号运算符 []来访问以前的值，例如。 close[1]，close[2]。 high 当前最高价。...备注可使用方括号运算符 []来访问以前的值，例如。 high[1]，high[2]。 low 当前最低价。备注可使用方括号运算符 []来访问以前的值，例如。low[1]，low[2]。

6151 0

如何在Python中保存ARIMA时间序列预测模型

差分自回归移动平均模型（ARIMA）是时间序列分析和预测领域流行的一个线性模型。 statsmodels库实现了在Python中使用ARIMA。...] 每天女婴出生数目数据集首先，我们可以通过一个标准的时间序列数据集，来理解statsmodels ARIMA实现中存在的问题。...这个“每日女婴出生”数据集描述了1959年加利福尼亚州每天的出生的女婴数量。每天的数据是当天出生女婴的数量，显然共有365个数据。数据集的来源于Newton（1988）。...# prepare data X = series.values X = X.astype('float32') # fit model model = ARIMA(X, order=(1,1,1))...', header=0) # prepare data X = series.values X = X.astype('float32') # fit model model = ARIMA(X, order

4.1K8 0

005.python科学计算库pandas(下)

rt_scores = series_rt.values # 带轴标的一维ndarray(包括时间序列)。...rt_scores = series_rt.values # 带轴标的一维ndarray(包括时间序列)。...---------") # 返回最高值(将返回单个值而不是一系列值) print(np.max(series_custom)) ?...series_custom = Series(rt_scores, index=film_names) # series_custom > 50 会为每个film返回一个带有布尔值的系列对象 series_greater_than...types.values == 'float64'].index # 使用括号表示法过滤列，使其只是float列 float_df = fandango_films[float_columns] print

6591 0

策略代码拆解1

scale.none值只能与`overlay = true`结合使用。可选。默认情况下，脚本使用与图表相同的比例。 pyramiding (const int) 同一方向允许的最大条目数。...如果true，策略会在订单成交后重新计算，而不是仅在K线关闭时重新计算。此设置也可以在策略的“设置/属性”标签页中更改。可选。默认值为false。...Pine Script™运行时会自动检测所需的缓冲区大小。仅当由于自动检测失败而发生运行时错误时才需要使用此参数。有关历史缓冲区基本机制的更多信息，请参阅我们的帮助中心。可选。默认值为0。...use_bar_magnifier (const bool) 如果为true，经纪商模拟器在历史回测期间使用较短的时间周期数据来获得更真实的结果。可选。默认值为false。...备注可使用方括号运算符 []来访问以前的值，例如。 close[1]，close[2]。 high 当前最高价。备注可使用方括号运算符 []来访问以前的值，例如。

3.1K3 0

alphalens教程1--整理好你的数据

alphalens是用于因子回测的，使用很方便，但是，最大的一个特点就是，函数的名称真是长啊！安装就不说了，似乎pip就可以了。万事开头难，中间也难，结尾更难。很多事确实是这样。...- MultiIndex 一个MultiIndex Series类型的数据，index分别是日期与资产名称，值是当天的alpha值。...dict的key是股票的代码，值是所属行业的分类名词，不一定是数字也可以是别的。 ? 还有一点，如果传入的是dict则默认测试周期中，行业的属性不变，如果使用Series则可以改变。...groupby_labels : dict 与groupby相互联系，例如之前是按照行业分类，而每个行业用数字表示，这里则可以在把数字映射到具体的行业。...如果，我们整好数据，然后使用了这个函数获得返回值，那么，技术性难题已经解决了80%了。

4.9K1 0

如何在Python中规范化和标准化时间序列数据

如果您的时间序列数据具有连续的尺度或分布，则在某些机器学习算法将获得更好的性能。您可以使用两种技术来持续重新调整时间序列数据，即标准化和标准化。...在本教程中，您将了解如何使用Python对时间序列数据进行规范化和标准化。完成本教程后，你将知道：标准化的局限性和对使用标准化的数据的期望。需要什么参数以及如何手动计算标准化和标准化值。...规范时间序列数据规范化是对原始范围的数据进行重新调整，以使所有值都在0和1的范围内。标准化可能是tve 有用的，甚至在一些机器学习算法中，当你的时间序列数据具有不同尺度的输入值时，也是必需的。...如果您的时间序列呈现上升趋势或下降趋势，那么估计这些预期值可能会很困难，并且标准化法可能不是用于解决问题的最佳方法。...= 0.72 您可以看到，如果提供的x值超出了最小值和最大值的范围，则结果值将不在0和1的范围内。

6.4K9 0

GEE图表——利用NOAA气象数据绘制气温预测图

简介气象预测是通过气象数据和模型对未来某一时间和地点的天气情况进行预测。具体步骤如下： 1. 数据采集：从气象观测站、卫星等获取气象数据，包括气压、水汽、风速、温度、降雨、云量等。 2....数据清洗：对采集到的数据进行质量检查、处理和筛选，去除异常数据和不合理数据。 3. 数据处理：将清洗后的数据通过插值、平滑等方法处理成空间和时间上连续的气象场。 4....使用 "创建时间 "和 "预报时间 "属性选择感兴趣的数据。...(-24, 'hour'); var filtered = forecast .filter(ee.Filter.date(before, now)); // 所有预报图像都有当天的时间戳 //...由于我们需要的是时间序列的预报，因此我们要将 // 时间戳更新为图像的预报日期。

2791 1

Google Earth Engine（GEE）——如何获取指定时间范围的影像值并进行图表展示（指定天数范围内的时序图）

很多时候我们可以直接进行影像图表的加载，但是如何获取不同天数，或者给了指定的时间节点，如何获取这个指定时间范围内的月或者日的结果，从而正确的加载影像波段值的图表。...Returns: Float advance(delta, unit, timeZone)//这个是进行日期的设定，按照年月日等格式 Create a new Date by adding the specified...Series: Band names. Returns a chart....endDate) .map(function(image){return image.clip(point)}) ; //这个关键地方，，是需要我们建立一个时序，然后获取每一天的值...，这里最主要的时间函数的运用，以及影像系统时间的设定 var byday = ee.ImageCollection( // map over each day ee.List.sequence(

3941 0

Python调用Prometheus监控数据并计算

因为kubernetes(k8s)的流行带动其发展。 Prometheus的主要特点多维度数据模型，由指标名称和键/值对标识的时间序列数据。...操作流程不难，就不讲解重点，后面正式开始上查询脚本。工作使用场景工作中需要通过CPU、内存生成资源利用率报表，可以通过Prometheus的API写一个Python脚本。...可通过API获取数据，然后再进行数据排序、过滤、运算、聚合，最后写入Mysql数据库。 CPU峰值计算取最近一周CPU数值，再排序取最高的值。...除以20得到当时忙时平均值，再将7天平均值的和除以n，得到时间范围内忙时平均值。...，再除以7，得到时间范围内一周的忙时平均值。

1.5K2 0

PyTorch 深度学习（GPT 重译）（五）

² 如果花费的时间超过这个时间，请确保您已运行prepcache脚本。 ³ 请记住，这些图像只是分类空间的一种表示，不代表真实情况。...我们对 LUNA 数据所做的工作更具典型性，并提供更好的学习，因为我们花时间操纵原始数据，而不是学习别人设计的 API。...使用 Dice 损失而不是每像素交叉熵损失的一个优点是，Dice 处理了只有整体图像的一小部分被标记为正的情况。...然而，第二个意味着我们希望在调用doValidation之前训练相对较长的时间。第三个意味着我们需要定期调用doValidation，而不是在训练结束时或其他不可行的情况下只调用一次。...一旦我们有了prediction_a，我们需要构建一个image_a来保存 RGB 值以供显示。我们使用np.float32值，需要在 0 到 1 的范围内。

1371 0

使用神经网络预测股价：失败了！！！

1 案例我们将训练一个神经网络，它将使用n个已知值（过去的价格）来预测(n+1)-th的价格。我们假设两次价格测量之间的时间是常数。我们将使用前几天的收盘价来预测收盘价。...使用yfinance Python包获取数据。...在时间序列预测的情况下，输入值和目标值都来自同一个序列。这意味着我们使用大小为j的移动窗口，其中j是我们用来预测(j+1)-th值的值的个数。...注意，值比较大。的确，价格范围从767.7到12740.0的神经网络在这样的范围内不能很好地工作，所以我们必须将数据归一化。我们将使用最简单的归一化方法：MinMax。...通过这个图，我们可以看到哪个网络显示的测试错误最少。确切的结果可能会随着时间的推移而变化，这取决于雅虎财经历史数据的数量。有一个有趣的现象。如果一个人运行这个脚本两次，那么他们将收到不同的结果。

1.4K4 1

Pandas最详细教程来了！

Pandas具有NumPy的ndarray所不具有的很多功能，比如集成时间序列、按轴对齐数据、处理缺失数据等常用功能。Pandas最初是针对金融分析而开发的，所以很适合用于量化投资。...一般来说，data、index、columns这三个参数的使用频率是最高的。...有时，我们需要选取满足一定条件的数据。这个时候可以使用条件表达式来选取数据。这时传给df的既不是标签，也不是绝对位置，而是布尔数组（Boolean Array）。下面来看一下示例。...对于ix的用法，需要注意如下两点。假如索引本身就是整数类型，那么ix只会使用标签索引，而不会使用位置索引，即使没能在索引中找到相应的值（这个时候会报错）。...在输出Series对象的时候，左边一列是索引，右边一列是值。由于没有指定索引，因此会自动创建0到（N-1）的整数索引。也可以通过Series的values和index属性获取其值和索引。

3.2K1 1

小白也能看懂的Pandas实操演示教程(上)

1 数据结构的简介 pandas中有两类非常重要的数据结构，就是序列Series和数据框DataFrame.Series类似于NumPy中的一维数组，可以使用一维数组的可用函数和方法，而且还可以通过索引标签的方式获取数据...2.1 通过索引值或索引标签获取数据 s5=pd.Series(np.array([1,2,3,4,5,6])) print(s5) #如果不给序列一个指定索引值，序列会自动生成一个从0开始的自增索引...---- 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 dtype: int32 通过index属性获取序列的索引值 s5.index ---- RangeIndex...以上很简单的创建了数值型数据的统计性描述，但对于离散型数据就不能使用该方法了。我们在统计离散变量的观测数、唯一值个数、众数水平及个数，只需要使用describe方法就可以实现这样的统计了。...虽然我不知道淘宝当天的数据，但是可以寻求外部数据，比如京东，京东的双十一销量是多少，是平时的多少倍，那么就用这个倍数去预估淘宝的。

1.3K2 0

pandas 缺失数据处理大全（附代码）

type(np.nan) >> float pd.Series([1,2,3]).dtype >> dtype('int64') pd.Series([1,np.nan,3]).dtype >> dtype...除此之外，还要介绍一种针对时间序列的缺失值，它是单独存在的，用NaT表示，是pandas的内置类型，可以视为时间序列版的np.nan，也是与自己不相等。...type(pd.Series([1,None])[1]) >> numpy.float64 只有当传入object类型时是不变的，因此可以认为如果不是人工命名为None的话，它基本不会自动出现在pandas...开发者也注意到了这点，对于不同数据类型采取不同的缺失值表示会很乱。pd.NA就是为了统一而存在的。...pd.NA的目标是提供一个缺失值指示器，可以在各种数据类型中一致使用(而不是np.nan、None或者NaT分情况使用)。

2.3K2 0

时序分析与预测完全指南

通常，股票价格不是一个平稳的过程，因为我们可能会看到一个增长的趋势，或者，其波动性可能会随着时间的推移而增加（这意味着方差正在变化）。理想情况下，我们需要一个用于建模的固定时间序列。...它决定了之前观测值的权重下降的速度。 ? 指数平滑示例在上面的图中，深蓝色线表示时间序列的指数平滑，平滑系数为 0.3，而橙色线表示平滑系数为 0.05。...此外，我们还有一个关于当天信息的数据，但我们只需要当天结束（EOD）时的股票信息。数据清洗 data = data[data.TICKER !...New Germany Fund （GF）收盘价很明显，你看到的不是一个平稳的过程，很难判断是否有某种季节性。移动平均让我们使用移动平均模型来平滑我们的时间序列。...当然，这不是因为我们的程序，而是因为预测股票价格基本上是不可能的。从第一个项目开始，我们学习了在使用 SARIMA 建模之前平滑时间序列的整个过程。

2.2K2 1

AI炒股：获取个股的历史成交价格并画出K线图

任务：获取贵州茅台的近几个月的价格数据，绘制k线图；在deepseek中输入提示词：你是一个Python编程专家，要完成一个编写Python脚本的任务，具体步骤如下：用AKShare库获取股票贵州茅台...开盘float64开盘价收盘float64收盘价最高float64最高价最低float64最低价成交量int64注意单位: 手成交额float64注意单位: 元振幅float64注意单位:...ak.stock_zh_a_hist( symbol=symbol, period=period, start_date=start_date, end_date=end_date, adjust=adjust ) print("获取到的股票历史行情数据如下...# 日期 row["开盘价"], # 开盘价 row["最高价"], # 最高价 row["最低价"], # 最低价 row["收盘价"] # 收盘价 ]) # 定义K线图 kline = ( Kline...600519）K线图"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=45)), # X轴标签旋转45度 ) .set_series_opts

1301 0

Python时间序列预测案例研究：巴尔的摩年度用水量

这个脚本将帮助你检查你安装的这些库的版本。 # scipy import scipy print('scipy: %s' % scipy....训练数据集存储在一个Python列表中，因为我们需要在每次迭代时轻松地附加一个新的观测值，而NumPy数组连接则感觉太过分了。...在这个方法中，来自前一个时间步（time step）的观测值被用作下一个时间步的预测值。我们可以直接将其插入到上一节定义的测试框架中。下面提供了完整的代码清单。...接下来的第三步是获取被选中模型的残差值。因此，本节分为三个步骤：手动配置ARIMA。自动配置ARIMA。查看残差值。...在时需分析中，一般假设我们使用的是平稳时间序列时间序列可能是非平稳的。我们可以首先差分化时序并使用统计测试来检查以确保时序已经被转换成平稳时间序列。

7.2K5 0

pandas中的series数据类型

而另一个没有;series中的数据必须是一维的，而array类型不一定 2、可以把series看成一个定长的有序字典，可以通过shape,index,values等得到series的属性 '''...通过这种方式创建的series，不是array的副本，即对series操作的同时也改变了原先的array数组，如s3 （2）由字典创建字典的键名为索引，键值为值，如s4； ''' n1...（3）隐式索引，使用整数作为索引值，使用.icol[]，如s9（推荐） ''' s5 = pd.Series(np.array([1, 5, 9, 7, 6, 4, 52, 8]), index=[list...两者的数据类型不一样，None的类型为，而NaN的类型为；（2）可以使用pd.isnull(),pd.notnull()，或自带...中不为空的值 # print(s12[s12.notnull()]) ''' 烽 1.0 火 2.0 dtype: float64 ''' # series的name属性 ''' '''

1.2K2 0

python数据分析之处理excel

（1）数据结构Series Series就是一维数组，由一组数据和与之相关的索引组成，如何创建呢？...如图所示这里使用的方法是Series（），传入不同对象就可以实现，默认索引从0开始，也可以指定索引（2）数据结构DataFrame Series是一组数据和一组索引组成，DataFrame就是一组数据和一对索引组成...如图这是传入一个单一列表，行和列都是从0开始，再传入一个多列数据，如图如何获取行列索引呢，利用colums方法获取列索引，利用index方法获取行索引，如图有三行两列现在excel文件格式基本都是...重复数据集有多条，这样就可以使用python中drop_duplicates()方法进行重复值判断并删除，默认保留第一行值，如图所示（3）数据类型转化 pandas中的数据主要有int、float、object...、string_、unicode、datetime64[ns]，可以使用dtype方法获取某一列数据类型，如图hah列为float类型如果想转换为整型怎么设置呢，这里使用astype方法转换目标类型即可

3021 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭