关于53R3N17Y 53R3N17Y是一款功能强大的信息收集工具，该工具基于Python开发，可以帮助广大研究人员快速收集与目标主机、IP地址或域名的相关信息。...该工具基于hackertarget.com来收集与目标相关的详细信息，因此针对单个IP地址，每天的API调用次数上限为100次。 ...接下来，广大研究人员可以使用下列命令将该项目源码克隆至本地： git clone https://github.com/abaykan/53R3N17Y.git serenity（向右滑动，查看更多）...然后切换到项目目录中，并使用pip命令和项目提供的requirements.txt文件安装该工具所需的其他依赖组件： cd serenitypip install -r requirements.txt...安装完成之后，我们就可以运行下列命令来启动53R3N17Y并查看工具帮助信息： serenity -h 工具帮助菜单 工具参数解析 -h, --help 显示工具帮助信息 -1,
我们将使用基础R函数进行这些计算，但是首先我们需要一些数据和R的一些库文件： 我们从Yahoo Finance使用quantmod或tidyquant的包装器将每日价格数据下载到了quantmod包中。...区别在于，quantmod收集数据并将其存储为xts对象，tidyquant收集数据并将其存储为tibble，从这里我们可以更轻松地使用tidyverse处理数据的功能，将数据转换回使用timetk包中的...注意：我只在for循环中将上述方程式中的更改为，其他所有内容都是不变的。 ? SPY收益的方差为 ? 其中计算为： ? 在R中我们可以像这样简单计算它： ? 将所有这些放在一起，我们可以计算beta。...在R中使用以下来解决： 1、像以前一样下载数据，并将每日价格转换为每日收益-（我们设置了一个seed，以便使用set.seed收集相同的数据）。 ? ? 2、下载ETF并转换成每日收益。 ?...最后，在这里我只使用了3因子模型。我们可以使用文献中的更多因子。在Kenneth French网站上，我们可以收集有关Market，SMB，HML，RMW，CMA和MOM的数据。
♣ 题目部分 在Oracle中，自动收集统计信息的机制有哪些？10g和11g在自动收集统计信息方面有哪些区别？...在Oracle 10g之前并没有自动收集统计信息的机制，从Oracle 10g开始引入了自动收集统计信息的功能，这个功能在Oracle 10g中被称为自动统计信息收集（Automatic Statistics...：收集全部统计信息 当使用Oracle自动收集统计信息时，必须要确保Oracle的参数STATISTICS_LEVEL的值为TYPICAL或者ALL。...Oracle 10g和11g的自动统计信息收集机制有所不同，详见下表： ? ?...11g中对统计信息自动收集的功能进行了加强。
目标：通过数据的股票代码获取中国股票信息 这个项目以利用shiny获取和展示股票信息为目标。...数据准备 新浪是获取中国股票信息源数据的理想场所，我们可以利用下面的代码来得到数据，然而，sina.com还能够提供准确到分钟的精确信息。...我的主要目标是利用shiny来展示股市数据，因此我使用雅虎为数据源然后直接使用quantmod程序包来提取数据。 Server.R 下面服务终端代码。代码非常简单。...让人吃惊的是R居然能如此完美的处理这一大堆股票数据。 1 if (!...以前我常常提出这样的问题，怎么样才能为我整理好的数据建立一个规范的端口，然后让用户在各个方向上灵活地分析。Shiny和R恰好是一个好的解决方法，但是我依然需要找到一个将shiny应用于用户的便捷方法。
概述 和Python计算环境中的tushare包一样，在R中我们使用quantmod包接入第三方数据源，实现自定义量化分析平台的构建。...本文打算以陌陌的股票分析为背景，介绍如何通过quantmod包构建专属的量化分析平台。...什么是quantmod quantmod就是提供给宽客们使用的专业模块，Quantmod本身提供强大的数据接入能力，默认是雅虎财经的数据源，此外quantmod还以绘制专业的行情分析图表以及各种技术指标计算等功能著称...首先我们需要定义一个股票池序列，然后调用Quote函数获取某只股票的行情返回数据。 下面以美股的陌陌、360和A股的平安银行为例： 代码 # 加载quantmod包 if(!...官方文档 GitHub地址：https：//github.com/harryprince Harry Zhu，擅长用Python和R进行数据建模、定量研究，目前就职于量子金服（Quantum Financial
文件夹中 使用命令runApp("stockVis")启动app StockVis 用R的quantmod包，如果没有应该安装install.packages("quantmod") 一个新的app-stockVis...stockVis主要依赖两个来自quantmod包的函数 1.使用getSymbols 直接从网站下载数据到R，比如Yahoo finance，Federal Reserve Bank of St....Louis 2.使用chartSeries 来绘价格图 stockVis也依赖于helpers.R, 包含适应通货膨胀调整股票价格的函数 选择框和日期范围 stockVis 包含一些新的小工具 一个日期范围选择器...，使用 dateRangeInput 创建 一对选择框，使用 checkboxInput 创建，选择框小工具很简单，被勾上会返回TRUE，反之FALSE 在ui对象中，选择框的name参数是log和adjust...，意味着在server函数中你可以使用input 和 adjust找到他们。
测试该策略从现在开始，我们将重复使用实用工具脚本 "utilities.R "中的函数。在这种情况下，我们将使用。- getLogReturns(prices)，从调整后的价格中计算出对数回报。...，我们现在引入移动（滚动）标准差我们使用移动平均线和移动标准差来定义布林带，然后将在我们的下一个交易策略示例中使用图表系列> library(quantmod)> getSymbols('AAPL')复制代码这使用包中的...BBands函数TTR quantmod在chartSeries中结合了xts和TTR功能策略代码我们将使用与相同的循环、收益和权益曲线计算改变的是位置向量的计算pos 和样本外期间有所不同 最受欢迎的见解1.R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略2.R语言改进的股票配对交易策略分析SPY—TLT...组合和中国股市投资组合3.R语言时间序列：ARIMA GARCH模型的交易策略在外汇市场预测应用4.TMA三均线期指高频交易策略的R语言实现5.r语言多均线量化策略回测比较6.用R语言实现神经网络预测股票实例
测试该策略 从现在开始，我们将重复使用实用工具脚本 "utilities.R "中的函数。在这种情况下，我们将使用。 getLogReturns(prices)，从调整后的价格中计算出对数回报。...】量化交易陷阱和R语言改进股票配对交易策略分析中国股市投资组合 01 02 03 04 移动标准差和布林带 类似于移动平均线，我们现在引入移动（滚动）标准差 我们使用移动平均线和移动标准差来定义布林带...，然后将在我们的下一个交易策略示例中使用 图表系列 > library(quantmod) > getSymbols('AAPL') 这使用包中的BBands函数TTR quantmod在chartSeries...中结合了xts和TTR功能 策略代码 我们将使用与相同的循环、收益和权益曲线计算 改变的是位置向量的计算 pos <- long + short pos <- lag(pos) 参数 这个策略的参数是什么...当且仅当持有期过后，我们退出交易 通过在计数小于持有期时留在交易中来实现。
p=24057 1.概要 本文的目标是使用各种预测模型预测Google的未来股价，然后分析各种模型。Google股票数据集是使用R中的Quantmod软件包从Yahoo Finance获得的。...---- 3.所需包 library(quantmod) R的定量金融建模和交易框架 library(forecast) 预测时间序列和时间序列模型 library(tseries) 时间序列分析和计算金融...library(readxl) readxl包使你能够轻松地将数据从Excel中取出并输入R中。...在我们的KNN研究之后，我们提出可以将其用于分类和回归问题。为了预测新数据点的值，模型使用“特征相似度”，根据新点与训练集上点的相似程度为值分配新点。 第一项任务是确定我们的KNN模型中的k值。...foreataov <- data.frae(dn_reataeimean ) table(foreataov ) 从表中可以得出结论，在5月和6月的接下来的几个月中，Google股票的价格将继续上涨并表现良好
p=7207 在本文中，我想向您展示如何应用S＆P500股票市场指数的交易策略 通过组合ARIMA和GARCH模型，从长期来看，我们可以超过“买入并持有”方法。...策略概述 该策略在“滚动”预测的基础上执行： 对于每一天，股票指数的对数收益的前_k_天被用作拟合最佳ARIMA和GARCH模型的窗口。 组合模型用于对第二天的收益进行预测。...策略实施 第一个任务是在R中安装和导入必要的库： 如果已经安装了库，则可以简单地导入它们： > library(quantmod)> library(lattice)> library(timeSeries...然后，我们可以创建标准普尔500的“收盘价”的对数收益率差分序列，并去除初始NA值： 根据Akaike信息准则，循环过程将为我们提供“最佳”拟合ARMA模型，然后我们可以将其用于输入GARCH模型： >...确保在与forecasts.csv文件相同的目录中运行： forecasts = open("forecasts.csv", "r").readlines() 至此，我们已将更正的指标文件存储在中forecasts_new.csv
p=7207 在本文中，我想向您展示如何应用S＆P500股票市场指数的交易策略。 通过组合ARIMA和GARCH模型，从长期来看，我们可以超过“买入并持有”方法。...策略概述 该策略在“滚动”预测的基础上执行： 对于每一天，股票指数的对数收益的前_k_天被用作拟合最佳ARIMA和GARCH模型的窗口。 组合模型用于对第二天的收益进行预测。...策略实施 第一个任务是在R中安装和导入必要的库： 如果已经安装了库，则可以简单地导入它们： > library(quantmod) > library(lattice) > library(timeSeries...然后，我们可以创建标准普尔500的“收盘价”的对数收益率差分序列，并去除初始NA值： 根据Akaike信息准则，循环过程将为我们提供“最佳”拟合ARMA模型，然后我们可以将其用于输入GARCH模型： >...确保在与forecasts.csv文件相同的目录中运行： forecasts = open("forecasts.csv", "r").readlines() 至此，我们已将更正的指标文件存储在中forecasts_new.csv
p=24057 本文的目标是使用各种预测模型预测Google的未来股价，然后分析各种模型。 1.概要 Google股票数据集是使用R中的Quantmod软件包从Yahoo Finance获得的。...3.所需包 library(quantmod) R的定量金融建模和交易框架 library(forecast) 预测时间序列和时间序列模型 library(tseries) 时间序列分析和计算金融。...library(readxl) readxl包使你能够轻松地将数据从Excel中取出并输入R中。...在我们的KNN研究之后，我们提出可以将其用于分类和回归问题。为了预测新数据点的值，模型使用“特征相似度”，根据新点与训练集上点的相似程度为值分配新点。 第一项任务是确定我们的KNN模型中的k值。...foreataov <- data.frae(dn_reataeimean ) table(foreataov ) 从表中可以得出结论，在5月和6月的接下来的几个月中，Google股票的价格将继续上涨并表现良好
p=24057 1.概要 本文的目标是使用各种预测模型预测Google的未来股价，然后分析各种模型。Google股票数据集是使用R中的Quantmod软件包从Yahoo Finance获得的。...---- 3.所需包 library(quantmod) R的定量金融建模和交易框架 library(forecast) 预测时间序列和时间序列模型 library(tseries) 时间序列分析和计算金融...在我们的KNN研究之后，我们提出可以将其用于分类和回归问题。为了预测新数据点的值，模型使用“特征相似度”，根据新点与训练集上点的相似程度为值分配新点。 第一项任务是确定我们的KNN模型中的k值。...foreataov <- data.frae(dn_reataeimean ) table(foreataov ) 从表中可以得出结论，在5月和6月的接下来的几个月中，Google股票的价格将继续上涨并表现良好...---- 本文摘选《R语言结合新冠疫情COVID-19股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析》
R海拾遗-shiny4 概述 shiny基础终章，shiny反应表达式学习 代码 在工作目录中创建一个名为stockVis的新文件夹 下载以下文件放在stockVis中 app.R：https://shiny.rstudio.com.../lesson6/stockVis/helpers.R 使用runApp启动应用程序runApp("stockVis") setwd("D:\\360MoveData\\Users\\cmusunqi\...依赖quantmod包中的两个功能: getSymbols: 直接从雅虎财经和圣路易斯联邦储备银行等网站下载金融数据。...chartSeries 图表中显示价格 同时需要使用helps.r脚本，脚本包含一个根据通货膨胀调整股票价格的函数。...解析app.r包 # 导入包 library(shiny) # 导入需要计算的函数 library(quantmod) # 导入计算通货膨胀的函数 ---- source("helpers.R")
在本文中，我想向您展示如何应用S＆P500股票市场指数的交易策略 通过组合ARIMA和GARCH模型，从长期来看，我们可以超过“买入并持有”方法。...策略概述 该策略在“滚动”预测的基础上执行： 对于每一天，股票指数的对数收益的前_k_天被用作拟合最佳ARIMA和GARCH模型的窗口。 组合模型用于对第二天的收益进行预测。...策略实施 第一个任务是在R中安装和导入必要的库： 如果已经安装了库，则可以简单地导入它们： > library(quantmod) > library(lattice) > library(timeSeries...然后，我们可以创建标准普尔500的“收盘价”的对数收益率差分序列，并去除初始NA值： 根据Akaike信息准则，循环过程将为我们提供“最佳”拟合ARMA模型，然后我们可以将其用于输入GARCH模型： >...确保在与forecasts.csv文件相同的目录中运行： forecasts = open("forecasts.csv", "r").readlines() 至此，我们已将更正的指标文件存储在中forecasts_new.csv
它受欢迎的主要原因就是数据科学社区 R 语言使用者的不断贡献和支持。他们贡献的包形成了 R 编程语言的基础。 虽然大家在社区内共享了许多关于如何使用 R 解决问题的教程，但是却较少关注开源的发展。...通过这张介绍 R 中最常使用的程序包库的信息图，你可以明白 R 包的重要性： ? 2. 我开始创建 R 包的原因是？ 之前在一个 Analytics Vidhya 竞赛中，我试图集成多个模型。...如果包的维护人员在 CRAN 上的更新活动不活跃，他的包就会被遗弃。 4. 必要条件 在开始编写包之前，你应该熟悉几个必要条件。这些必要条件是： 熟悉基本 R 编程。 基本理解 R 中的功能和循环。...这一步将在该目录中创建以下文件。所有代码将存储在 R 文件夹中，而手册和说明文件将储存在主文件夹中。 ?...如果你的包使用其他一些包的功能，你应该再添加另一名为 Imports 的字段。例如这个包，我将使用 quantmod、stats 和 xts 包的功能。
” 写 在前面 相信在Windows中使用 Python 和 R 小伙伴为数不少，虽然 Python 和 R 并不挑平台，但是总还有一些情况 Linux 版本更有优势，这些情况包括： R 在 Linux...WSL 能够让你在 Windows 命令行中直接运行 Linux 命令，并且直接访问你在 Windows 中的资源。因此，你能同时使用 Linux 和 Windows 中的工具对同一组文件进行操作！...” Okay，那就让我们直接进入正题：和在Win10中使用Linux版本的R和Python 启用 Linux 子系统 1....在 Linux 命令行中输入 jupyter lab，然后在 Windows 中使用浏览器打开 locolhost:8888（默认端口为8888）。如果你的 Linux 命令行出现类似信息： ?...你已经成功在 Linux 子系统中创建了一个 Jupyter 服务器并且在 Windows 中直接访问了！ 安装 R （Linux） 大猫强烈推荐使用微软的 Microsoft R Open。
在概述了模拟数据的过程之后，将隐马尔可夫模型应用于美国股票数据，以确定基本机制。 市场体制 将隐马尔可夫模型应用于状态检测是棘手的，因为该问题实际上是无监督学习的一种形式。...这些问题的答案在很大程度上取决于要建模的资产类别，时间范围的选择以及所使用数据的性质。 模拟数据 在本节中，从独立的高斯分布中生成模拟的收益率数据，每个分布都代表“看涨”或“看涨”的市场机制。...第一个任务是安装depmixS4和quantmod库，然后将它们导入R。...： plot(returns, type="l", xlab='', ylab="Returns") [R 在此阶段，可以使用Expectation Maximization算法指定隐马尔可夫模型并进行拟合...使用quantmod库下载： 绘制gspcRets时间序列显示2008和2011时期： plot(gspcRets) [ 使用EM算法拟合隐马尔可夫模型。
3.所需包 library(quantmod) R的定量金融建模和交易框架 library(forecast) 预测时间序列和时间序列模型 library(tseries) 时间序列分析和计算金融。...library(readxl) readxl包使你能够轻松地将数据从Excel中取出并输入R中。...为了分析COVID-19对Google股票价格的影响，我们从quantmod数据包中获取了两组数据。 首先将其命名为data_before_covid，其中包含截至2020年2月28日的数据。...在我们的KNN研究之后，我们提出可以将其用于分类和回归问题。为了预测新数据点的值，模型使用“特征相似度”，根据新点与训练集上点的相似程度为值分配新点。 第一项任务是确定我们的KNN模型中的k值。...本文摘选 《 R语言结合新冠疫情COVID-19股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析 》
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