金融工具的最后交易数量 金融工具的最后交易数量（LTQ）是该工具最后一次执行订单时交易的数量。此数据具有动态性，因为它在交易时间内可能会持续变化。此示例演示了如何获取金融工具的 LTQ。...在步骤 4中，您使用plot_candlestick_chart()函数绘制了historical_data持有的完整历史数据。图表是多个蜡烛图的组合，每个蜡烛图的长度都不同。...您使用get_historical_data()方法获取相同仪器和相同开始和结束日期的历史数据，只是蜡烛间隔不同。 您使用plot_candlestick_chart()函数绘制日本蜡烛图案图表。...在 步骤 3 和 4 中，你选择性地从数据中提取一个绿色蜡烛和一个红色蜡烛（请注意，传递给historical_data.iloc的索引是从本章第一个配方中获取的）。...还请注意，时间戳是等距的，因为平均阴阳蜡烛图是基于日本蜡烛的平均值。在步骤 3和步骤 4中，您从数据中选择性地提取绿色和红色蜡烛。
单元测试是测试一小段代码（例如函数）的测试。 秘籍的这种变化是您的练习。 提示 查看第 8 章，“质量保证”，以获取有关如何编写单元测试的指针。 顺便说一下，我们不是从数字 0 开始的。...现在，我们有了 Yahoo 金融的历史数据。 数据表示为元组列表，但我们仅对收盘价感兴趣。 元组中的第一个元素代表日期。 其次是开盘价，最高价，最低价和收盘价。 最后一个元素是音量。...在现实生活中，我们可能有一天收盘价不会发生变化，尽管对于流动性股票市场来说这不太可能。 处理零出现的一种方法是应用加法平滑。 这个想法是在我们发现的出现次数上增加一个常数，以消除零。...首先，我们将获取收盘价的对数，然后使用diff() NumPy 函数计算这些值的第一个差异。...使用take() NumPy 函数从步骤 1 的数组中提取随机收盘价： buys = np.take(close, get_indices(len(close), nbuys)) sells = np.take
2, 3, 4]).astype(float)) # x 值是 -10 ~ 10 取 30 个点 x = np.linspace(-10, 10, 30) # 计算相应的 y 值 y = func(x)...plt.plot(x, y, 'ro', x, y1, 'g--') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.show() # 可以看到这里导函数的零点是原函数的驻点...ax.plot(dates, close) # fill_between 用于填充区域 # 参数依次为 x 值，y 值下界，y 值上界， # 需要填充的位置（布尔索引），填充色，不透明度 # 如果收盘价高于均值...用于绘制曲面 # rstride 和 cstride 是行和列步长 # 从输入数组中每四个点取一个点 # cmap 是颜色映射表 ax.plot_surface(x, y, z, rstride=4...，定期执行 # 这个函数将 data 的第一行作为圆圈的 y 值 # 第二行作为三角的 y 值 def update(data): circles.set_ydata(data[0])
操作步骤 我们可以使用以下任何一种方法来安装 Cython： 通过执行以下步骤从源存档中安装 Cython ： 下载源归档文件。 打开包装。 使用cd命令浏览到目录。...操作步骤 本节演示如何通过以下步骤来分析 Cython 代码： 对于e的 NumPy 近似值，请按照下列步骤操作： 首先，我们将创建一个1到n的数组（在我们的示例中n是40）。...然后，我们将计算该数组的累积乘积，该乘积恰好是阶乘。 在那之后，我们采取阶乘的倒数。 最后，我们从维基百科页面应用公式。...另见 相关的 Cython 在线文档 Cython 的近似阶乘 最后一个示例是 Cython 的近似阶乘。 我们将使用两种近似方法。 首先，我们将应用斯特林近似方法。...斯特林近似的公式如下： 其次，我们将使用 Ramanujan 的近似值，并使用以下公式： 操作步骤 本节介绍如何使用 Cython 近似阶乘。
# 并且拥有许多字符串专用的方法 # 虽然我们可以为字符串创建通用函数 # 但是直接使用这些方法更省事 import urllib2 import numpy as np import re...(221) plt.title("Original") plt.imshow(lena) plt.axis('off') # ma.array 创建屏蔽数组 # 如果 random_mask 中某个元素是...from datetime import date import matplotlib.pyplot as plt def get_close(ticker): # 获取指定股票近一年的收盘价...(ticker, start, today) return np.array([q[4] for q in quotes]) # 获取 AAPL 一年的收盘价 close = get_close...from datetime import date tickers = ['MRK', 'T', 'VZ'] def get_close(ticker): # 获取指定股票近一年的收盘价
('AMZN', '2021-01-01') amzn.tail() 输出： 代码说明 我们做的第一件事是定义一个名为'get_historical_data'的函数，该函数以股票代码（'symbol...在函数内部，我们定义了 API 密钥和 URL，并将它们存储到各自的变量中。 接下来，我们使用'get'函数以 JSON 格式提取历史数据并将其存储到 'raw_df'变量中。...最后，我们调用 created 函数来拉取亚马逊从 2021 年初开始的历史数据，并将其存储到"amzn"变量中。...第一种方法显然是尝试不同类型的图表。在上述代码中，我们提到我们的图表类型是烛台，但你可以将其更改为 OHLC、Renko 甚至 P&F 图表，并观察每个图表及其两个附加指标的外观。...下一个方法是使用mav我们可以添加任意数量的具有不同回顾期的 SMA的参数。
| 如何判断 LSTM 模型中的过拟合与欠拟合 深度 | 从任务到可视化，如何理解 LSTM 网络中的神经元 干货 | 图解 LSTM 神经网络架构及其 11 种变体（附论文） 完整代码地址：https...我同样不想使用静态文件，因为未来使用新数据更新模型时，这种做法会复杂化更新流程。于是，我们计划从网站和 API 中抓取数据。...以上代码的解释是，我们加载了一些 Python 包，然后导入这个网站（https://coinmarketcap.com/currencies/bitcoin/historical-data/）中的表格...使用多点预测测量准确率可能会更好，用这种方法，之前预测的误差不会被重设，而会组合到后续的预测中。因此，性能较差的模型将得到更多的惩罚。用数学公式定义即： ?...我们已经归一化了一些列以令它们的值在第一个时间点等于 0，所以我们的目标是预测该时间点的价格变化。
2 # 考虑一个斐波那契数列，每一项的值不超过四百万 # 求出值为偶数的项的和 # 1....创建搜索范围的数组 # a 是 sqrtn ~ sqrtn + lim - 1 的数组 # 其中 sqrtn 是 n 平方根向上取整 # lim 是 sqrtn 和 10e6 的较小值...) break 稳态向量 # 来源：NumPy Cookbook 2e Ch3.4 # 稳态向量：状态转移矩阵中 # 特征值 1 对应的向量，满足 Ax = x from _...import date import numpy as np # 获取 'AAPL' 股票近一年的收盘价 # quotes 是元组的列表，元组是每天的数据 # 结构为 [日期, 开盘价, 最高价,...获取 AAPL 一年的收盘价 today = date.today() start = (today.year - 1, today.month, today.day) quotes = quotes_historical_yahoo
▌摘要 ---- 在机器学习中，卷积神经网络(CNN)是已经成功地应用于计算机视觉任务中的一类神经网络。在这个项目中，我将使用CNN将股票价格与情感分析结合，来进行股票市场预测。...股票数据： 正如前面提到的，从Google财经历史API中检索股票数据。 "https://finance.google.com/finance/historical?...q={tick}&startdate={startdate}&output=csv",（对于表中的每个tick） 时间单位是一天，我所保留的值是收盘价。...这个库提供了一个tokenizer，它也执行词干还原和停用词的删除，以及一个标记化的文本评分的方法。从get_score方法中选择的作为情感代理的值是对立的，计算公式如下： ?...完整数据集： ---- 通过合并股票和新闻数据，我们得到如下的数据集，从2016-01-04到2017-09-30的所有日期划分为154个刻度，并且股票的收盘价和极性值分别为： ?
再次，我们将计算该股票收盘价的对数收益，并将其用作正态性检验函数的输入。 此函数返回一个包含第二个元素的元组，即 p 值，介于 0 和 1 之间。...我们使用没有正态分布的股票价格数据作为输入。 对于数据，我们获得了0.13的 p 值。 由于概率在 0 到 1 之间，这证实了我们的假设。...如果您使用的是 Windows，请使用安装程序。 否则，下载发行版，解压缩它，并使用以下命令从顶部文件夹中进行构建： $ ....： 工作原理 我们使用了以下DataFrame方法： 函数 描述 pandas.DataFrame() 此函数使用指定的数据，索引（行）和列标签构造DataFrame。...根据下载的报价数据创建索引，如下所示： dt_idx = pandas.DatetimeIndex(quotes.date) 获得日期时间索引后，我们将其与收盘价一起使用以创建数据框： df = pandas.DataFrame
它使用二分搜索，即O(log n)算法。 我们很快就会看到此函数的作用。 extract()函数根据条件从数组中检索值。...我们在这里处理现金流出，这就是负值的原因： Present value -999.999999999 刚刚发生了什么？ 我们反转了“实战时间 – 确定将来值”部分，以从将来值中获得当前值。...通过将assert_array_max_ulp()函数与适当的maxulp值一起使用，这些测试通过了 ULP 数量返回值。 单元测试 单元测试是自动化测试，它测试一小段代码，通常是函数或方法。...实战时间 – 使用图例和标注 在第 3 章，“熟悉常用函数”中，我们学习了如何计算股票价格的 EMA。 我们将绘制股票的收盘价及其三只 EMA 的收盘价。 为了阐明绘图，我们将添加一个图例。...通过采用收盘价的自然对数，然后采用连续值的差来计算对数收益： spy = np.diff(np.log(get_close("SPY"))) dia = np.diff(np.log(get_close
我同样不想使用静态文件，因为未来使用新数据更新模型时，这种做法会复杂化更新流程。于是，我们计划从网站和 API 中抓取数据。...以上代码的解释是，我们加载了一些 Python 包，然后导入这个网站（https://coinmarketcap.com/currencies/bitcoin/historical-data/）中的表格...使用多点预测测量准确率可能会更好，用这种方法，之前预测的误差不会被重设，而会组合到后续的预测中。因此，性能较差的模型将得到更多的惩罚。用数学公式定义即： ?...我们已经归一化了一些列以令它们的值在第一个时间点等于 0，所以我们的目标是预测该时间点的价格变化。...现在，我们只需指定 LSTM 层中神经元的数量（我选择了 20 个以保证合理的运行时）和训练数据。 ? 我们刚才构建了一个 LSTM 模型来预测明天的以太币收盘价。现在我们来看一下效果如何。
因为我们需要在一个模型中使用多种加密货币，也许从同一个数据源中爬取数据是个不错方法。我们将使用网站coinmarketcap.com。...经过简单的数据清理，我们得到了上面的这张表。通过简单地把URL地址（此处代码忽略）中的“bitcoin”换成“ethereum”，就可以相应的获得以太币的数据。...更好的做法是用多点预测来评估它的准确性，用这种方法，之前的误差不会被重置，而是被纳入之后的预测中。越是预测能力差的模型受到的限制也越严重。...我们的LSTM模型将会使用以往数据（比特币和以太币均有）来预测某一特定货币第二天的收盘价格。我们需要决定在模型中使用以往多少天的数据。...那么问题来了，如何使模型学习更复杂的行为？ 改变损失函数：平均绝对误差（MAE）使模型中规中矩，得不到“出格”的结果。例如，如果采用均方误差（MSE），LSTM模型会被迫更加重视检测高峰值/低谷值。
最近股票、基金市场一片哀嚎，今天从技术的角度来聊聊如何基于编程+统计学来分析股票市场，仅供学习！ 蒙特卡罗模拟是一种强大的统计技术，可以应用于金融领域，对金融资产（如股票）的行为进行模拟建模。...在本文中，我们将探讨如何在 Python 中实现蒙特卡罗模拟，以预测股票市场未来可能出现的情况。我们将使用从雅虎财经和库下载的历史数据。...在金融环境中，我们可以使用这种技术来模拟股票的未来表现、风险评估、期权定价和预测未来资产价格。 我们将使用该库从Yahoo Finance下载历史数据。我们定义了一个函数来获取调整后的收盘价数据。...尝试不同的参数和时间段，根据您的特定需求定制仿真。 蒙特卡洛方法是一种基于随机模拟的数学技术，它可以用于解决一些难以用解析方法或数值方法求解的问题。...因此，蒙特卡洛方法是股票市场中的一种有效的工具，但它也有一些局限性和假设，比如对股票价格的随机过程的选择，对随机数的生成和抽样的质量，以及对模拟结果的统计分析和解释。
在这篇文章中，我将介绍时间序列的不同特征，以及我们如何对它们进行建模才能获得准确的预测。 ? 预测未来是困难的 自相关 通俗地说，自相关是观测值之间的相似度，它是观测值之间时间滞后的函数。 ?...每天晚上，你都会看到一个高峰，最低点出现在每天的开始和结束。 记住，如果季节性是满足正弦函数的，它也可以从自相关图中推导出来。简单地看一下周期，它给出了季节的长度。...在此，我将介绍： 移动平均 指数平滑 ARIMA 移动平均 移动平均模型可能是最简单的时间序列建模方法。这个模型简单来说就是，下一个值是所有过去值的平均值。...最后，D 是季节整合的顺序，表示从系列中删除季节性所需的差异数量。 综合起来，我们得到了 SARIMA(p, d, q)(P, D, Q, s) 模型。...当然你也可以尝试其他值，看看结果如何。 ? 指数平滑 如您所见，alpha 值 0.05 平滑了曲线，同时剔除了大部分向上和向下的趋势。 现在，让我们使用双指数平滑。
创建通用函数 我们可以使用frompyfunc() NumPy 函数从 Python 函数创建通用函数。...实际上，我们也可以将字符串作为输入，因为这在 Python 中是合法的。 我们使用frompyfunc() NumPy 函数从此 Python 函数创建了一个通用函数。...它是ndarray的子类，并具有特殊的字符串方法。 我们将从 Python 网站下载文本并使用这些方法。...例如，log()和sqrt()函数不允许使用负值。 屏蔽值类似于数据库和编程中的NULL或None值。 具有屏蔽值的所有操作都将导致屏蔽值。...0和1之间，我们尝试从秘籍开始使用定义获得最佳收益和风险组合 。
数据 我们从Kaggle的找到乐资产价格数据，使用CSV文件进行分析。也可以使用yfinance在固定的时间内(b/w开始和结束日期)获得实时股票价格。...然后重点分析了由于多种因素导致的股票“调整后收盘价”。数据的“调整后收盘价”部分是指市场收盘前最后一个交易价格的现金价值。调整后的收盘价归因于任何可能影响当天市场收盘后股价的因素。...在这个矩阵中，可以看到stock_returns中的变量是如何成对关联的。由此得出的图表可以让我们深入了解不同公司日收益之间的相关性和模式。...它通过从标准正态分布中提取随机值，对其取幂以确保其为正值，然后将其规范化以表示总投资组合价值的比例，从而生成随机的股票投资组合。通过调用这个函数，可以为投资组合获得随机分配的股票。...使我们能够看到资产或公司在最佳表现的投资组合中是如何分配的。 使用蒙特卡罗模拟未来的价格预测 所提供的代码片段引入了一个名为monte_carlo的函数，该函数使用蒙特卡罗方法来模拟股票的未来价格。
Step4 在新建的Notebook中写入代码 获取指数数据函数 导入所需要用到的库 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 定义获取指数数据的函数...# 获取股票数据函数 def get_stock_data(code, start_date, end_date): """ :param code: 需要获取数据的指数代码，注意使用的是上交所的指数代码...沪深300指数历史走势图 找出收盘价极大值点的函数： # 筛选出指数价格的极大值点 def find_max(stock_data, start_date, end_date): """...月定投沪深300指数走势图 从上面的图片可以看出，即使是在如此极端的情况下，投资者也能在大概2009年的五六月份开始获得收益。 周定投PK月定投？...得出结果 从上面的数据分析过程，我们已经可以回答文章开头提出的两个问题： 即使投资者是从最高点开始定投，只要有足够的耐心，最终依然能够获得盈利。
关键的是第6行，通过调用pdr.get_data_yahoo方法从雅虎网站获取数据，这个方法的参数分别是股票代码，开始日期和结束日期。...第4行使用yf.pdr_override方法是为了防止雅虎网站修改获取历史数据的API接口而导致get_data_yahoo方法不可用。...=30) 31 plt.show() 第一，从第9行到第15行通过调用之前介绍过的get_data_yahoo方法，传入股票代码、开始时间和结束时间这三个参数，从雅虎网站中获得股票交易的数据...3 用sklearn库的机器学习方法预测股票后市价格 在下面的predictStockByLR.py范例程序中，根据股票历史的开盘价、收盘价和成交量等特征值，从数学角度来预测股票未来的收盘价。...第18行的程序语句计算了要预测的交易日数，在第19行中构建了一个线性回归预测的对象，在第20行是调用fit方法训练特征值和目标值的线性关系，请注意这里的训练是针对训练集的，在第22行中，则是用特征值的测试集来预测目标值
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
