引言量化交易（Quantitative Trading）是利用数学模型和计算机程序进行金融投资决策的方法。Python凭借其丰富的数据分析和机器学习库，已成为量化交易的主流工具之一。...本文将介绍如何结合网络爬虫获取股票数据，并使用TA-Lib（Technical Analysis Library）计算技术指标，构建一个简易的量化交易分析系统。...核心内容：使用爬虫获取股票数据（yfinance + requests）TA-Lib技术指标计算（MACD、RSI、布林带等）策略回测与可视化（Backtrader + Matplotlib）1....数据获取：爬取股票数据1.1 使用yfinance获取历史数据yfinance是Yahoo Finance的Python接口，可方便获取股票历史数据。...总结本文实现了以下核心功能：数据获取：使用yfinance和爬虫抓取股票数据。技术分析：利用TA-Lib计算MACD、RSI、布林带等指标。策略回测：通过Backtrader验证双均线策略的盈利能力。
TALIB简介 作为一套被业界广泛应用的开源技术分析库（包含技术指标计算和K线模式识别等），TA-Lib自2001年发布以来已经有了十多年的历史。...TA-Lib中一共包含大约125个技术指标的计算函数，同时提供了包括C/C++、Java、Perl、Python等多种语言的API。 有什么用？...从TA-Lib中选取两个指标分别作为趋势信号和信号过滤，结合止损、止盈方案，生成一个策略； 2. 基于某一组历史数据（如股指的1分钟行情），通过遗传算法来对以上的参数进行光滑与优化； 3....这种策略开发方式使用传统的商业软件（如TB、MC等）几乎不可能实现，而Python这类开源软件就成为了最好的选择，用户可以自行决定几乎所有的算法（指标如何选择、遗传算法优化参数时如何迭代等）。...DEMO vn.py的trade/app/ctaStrategy/ strategy模块给出了几个策略demo，计算了Atr、Ma等指标，TA-Lib的使用方式在策略中找不到，是因为1.7之后的版本将常用的技术指标封装在
在本章中，您将学习如何从数据帧中选择一个数据列，该数据列将作为序列返回。 使用此一维对象可以轻松显示不同的方法和运算符如何工作。 许多序列方法返回另一个序列作为输出。...更多 几乎所有的 Pandas 数据类型都是直接从 NumPy 构建的。 这种紧密的集成使用户可以更轻松地集成 Pandas 和 NumPy 操作。...如果将列表传递给索引运算符，它将以指定顺序返回列表中所有列的数据帧。 步骤 2 显示了如何选择单个列作为数据帧而不是序列。 最常见的是，使用字符串选择单个列，从而得到一个序列。...此秘籍将与整个数据帧相同。 第 2 步显示了如何按单个列对数据帧进行排序，这并不是我们想要的。 步骤 3 同时对多个列进行排序。...准备 此秘籍向您展示如何使用.iloc和.loc索引器从数据帧中选择行。
我们添加了许多教程和文档更新，包括如何创建自己的TradingCalendar，通过 Zipline CLI 将其传递给您的算法，以及如何使用csvdir捆绑包使用自定义 csv 数据。...我们添加了许多教程和文档更新，包括有关如何创建自己的TradingCalendar，通过 Zipline CLI 将其传递给您的算法，以及如何使用csvdir bundle 使用自定义 csv 数据的信息...我们增加了许多教程和文档更新，包括如何创建自己的TradingCalendar，通过 Zipline CLI 将其传递给算法，以及如何使用csvdir捆绑包使用自定义 csv 数据。...我们增加了许多教程和文档更新，包括如何创建自己的TradingCalendar，通过 Zipline CLI 将其传递给算法，以及如何使用csvdir数据包使用自定义 csv 数据。...它也正在为 Python 3.5 进行测试和打包。 我们还看到由于雅虎更改了其 API 端点，导致用户无法下载回测所需的基准数据，从而发生了重大变化。
精细化的特征工程：通过计算对数收益和过去 10 天的波动率等特征，深入挖掘金融数据中的潜在信息，提高了模型的输入质量和预测性能。...Pandas 库用于数据读取和操作，Matplotlib 和 Seaborn 则用于数据可视化，Numpy 提供高效的数值计算支持，Math 库用于数学运算。...读取包含金融数据的 CSV 文件 df = pd.read_csv(r'inpv')print(df.head())print(df.shape) 此部分代码实现了从 CSV 文件中读取金融数据，并通过打印数据头部和形状...构建用于将数据框拆分为测试和训练数据的新数据框 在多个列上使用 dropna def list\_columns\_to\_dropna(df, column\_list):for column in...这种逐样本的预测方式有助于详细评估模型在新数据上的表现。 printingt, y_tes)这部分代码可能用于打印相关的预测结果和真实值，以便进行对比和分析，从而深入了解模型的性能和准确性。
同时，像Scikit-learn这样的机器学习库，则提供了丰富的机器学习算法，可以帮助我们构建预测模型，从数据中提取出更深层次的信息。...数据获取 ①列索引取值 使用单个值或序列,可以从DataFrame中索引出一个或多个列。...代码和输出结果如下所示: (2）使用多个键合并两个数据帧： 关键技术:使用’ id’键及’subject_id’键合并两个数据帧,并使用merge()对其执行合并操作。..."sales.csv" ,使用Python的join()方法,将两个数据表切片数据进行合并。...,值为last空值在数据最后，默认为last ignore_index：布尔值，是否忽略索引，值为True标记索引（从0开始按顺序的整数值），值为False则忽略索引。
解决了流动性和剩余时间的问题，剩下的就是如何预测未来股价的走势，然后在相应的合约下注。...Python 是主力这不难想象：Python 有很好绘图工具（比如 matplotlib），有很好的数据处理工具（pandas，可以几行代码轻松搞定大部分技术分析），以及大规模的用户群体。...然而，Python 程序运行效率低，所以传统上很多交易系统都会用 C++ 重写需要性能的部分：比如用 pandas 做技术分析，虽然短平快，但各种技术指标的实时计算用 Python/pandas 效率太低...做这样一个交易系统，基本需求是： 处理历史数据和实时数据 根据数据计算各种指标（indicators） 根据可配置的预测策略来预测涨跌机会 根据可配置的风险策略来筛选合适的机会 当机会出现，根据当前的现金流...（2022/04 的分时数据），使用 yata 构造了 RSI（Relative Strength Indicator） 和 Stoch（Stochastic Oscillator）这两个 indicator
本文是 Python 系列的第十篇 Python 入门篇 (上) Python 入门篇 (下) 数组计算之 NumPy (上) 数组计算之 NumPy (下) 科学计算之 SciPy 数据结构之 Pandas...第 5-6 行在 Kline 上添加属性 图例： 'K-Line'， x 坐标轴数据：日期 y 坐标轴数据：一定要按 [开盘值, 收盘值, 最低值, 最高值] 的顺序，之前处理数据特意按这个顺序设定...这横轴伸缩效果，这图例显示/隐藏效果，是不是和 Matplotlib 没得比。 1.3 布林带图 数据 注：本节和 1.4, 2.1, 2.2 都使用从 csv 里读取的股票数据。...本节使用的数据描述如下： 5 只股票：AAPL, JD, BABA, FB, GS 1 年时期：从 2018-02-26 到 2019-02-26 data = pd.read_csv( '1Y Stock...---- 到现在，常规的 Python 知识点都讲完了，你已经可以用它来做数值计算 (numpy)、数据分析 (pandas)、优化插值 (scipy)、绘制美图 (matplotlib, seaborn
Streamlit 支持从数据库、API 和文件系统等各种来源轻松使用数据，从而轻松集成到应用程序中。在这篇博客中，我们将重点介绍如何使用直接来自开放湖仓一体平台的数据来构建数据应用。...这意味着，用户现在可以使用纯 Python 直接从对象存储中使用 Hudi 表。Daft 的查询优化器还支持分区修剪和文件修剪（通过文件级统计信息）来跳过不相关的数据文件以返回更快的结果。...动手仪表板 这个动手示例的目的是展示如何使用 Daft 作为查询引擎来读取 Hudi 表，然后在 Python 中构建面向用户的分析应用程序。具体的数据集和用例不是本博客的主要关注点。...为了构建仪表板，我们将使用基于 Python 的库的组合，包括 Pandas 和 Plotly Charts，以及 Daft。...然后将结果转换为 Pandas 数据帧，以便与可视化图表一起使用。从仪表板的设计角度来看，我们将有四个图表来回答一些业务问题，以及一个过滤器来分析 category 数据。
为了构建这些 C 扩展，pip需要访问您的 Python 安装的 CPython 头文件。 Zipline 依赖于NumPy，这是 Python 中用于数值数组计算的核心库。...为了构建这些 C 扩展，pip 需要访问您 Python 安装的 CPython 头文件。 Zipline 依赖于 NumPy，这是 Python 中用于数值数组计算的核心库。...算法运行完成后，您将能够访问您使用record()跟踪的每个变量值，并使用您提供的名称（我们将在下面进一步看到）。您还可以看到我们如何访问data事件帧中 AAPL 股票的当前价格数据。...从.csv 文件摄取数据 Zipline 提供了一个名为csvdir的包，允许用户从.csv文件中摄取数据。文件格式应为 OHLCV 格式，包含日期、股息和拆分。下面提供了一个示例。...从 .csv 文件中摄取数据 Zipline 提供了一个名为 csvdir 的包，允许用户从 .csv 文件中摄取数据。文件格式应为 OHLCV 格式，包含日期、股息和拆分。下面提供了一个示例。
一、Pandas 和数据分析简介 在本章中，我们解决以下问题： 数据分析的动机 如何将 Python 和 Pandas 用于数据分析 Pandas 库的描述 使用 Pandas 的好处 数据分析的动机...Python 和 Pandas 组合如何融入数据分析 Python 编程语言是当今新兴的数据科学和分析领域中增长最快的语言之一。...使用ndarrays/列表字典 在这里，我们从列表的字典中创建一个数据帧结构。 键将成为数据帧结构中的列标签，列表中的数据将成为列值。 注意如何使用np.range(n)生成行标签索引。...当我们按多个键分组时，得到的分组名称是一个元组，如后面的命令所示。 首先，我们重置索引以获得原始数据帧并定义一个多重索引以便能够按多个键进行分组。...如果我们的数据帧具有多重索引，则可以使用groupby按层次结构的不同级别分组并计算一些有趣的统计数据。
Pandas是数据处理和数据分析中最流行的Python库。本文将为大家介绍一些有用的Pandas信息，介绍如何使用Pandas的不同函数进行数据探索和操作。...包括如何导入数据集以及浏览，选择，清理，索引，合并和导出数据等常用操作的函数使用，这是一个很好的快速入门指南，如果你已经学习过pandas，那么这将是一个不错的复习。...下面的示例按“Contour”列对数据进行分组，并计算“Ca”列中记录的平均值，总和或计数。...Concat适用于堆叠多个数据帧的行。...按列连接数据 pd.concat([df, df2], axis=1) 按行连接数据 pd.concat([df, df2], axis=0) 当您的数据帧之间有公共列时，合并适用于组合数据帧。
下面是一个用 Notepad 打开的 CSV 文件。 ? 在 Python 中从 CSV 文件里读取数据 现在让我们看看如何在 Python 中读取一个 CSV 文件。...从 XLSX 文件读取数据 让我们一起来加载一下来自 XLSX 文件的数据并且定义一下相关工作表的名称。此时，你可以用 Python 中的“pandas”库来加载这些数据。...在归档文件格式中，你可以创建一个包含多个文件和元数据的文件。归档文件格式通常用于将多个数据文件放入一个文件中的过程。这么做是为了方便对这些文件进行压缩从而减少储存它们所需的存储空间。...你可以使用 Python 中的“pandas”库来加载数据。...mp3 文件格式结构 一个 mp3 文件由若干帧组成。其中，每个帧又可以进一步分为帧头和数据块。我们称帧的排列顺序为码流。
在【Python篇】详细学习 pandas 和 xlrd：从零开始我们讲解了Python中Pandas模块的基本用法，本篇将对Pandas在机器学习数据处理的深层次应用进行讲解。...Pandas 作为 Python 中最流行的数据处理库，为开发者提供了非常强大的工具集，能够在数据处理、特征生成、时序分析等多个方面发挥重要作用。...本文将详细介绍如何使用 Pandas 实现机器学习中的特征工程、数据清洗、时序数据处理、以及如何与其他工具配合进行数据增强和特征选择。....diff() 第三部分：管道式数据处理 管道式数据处理 是将数据处理步骤按顺序串联起来，使得整个流程简洁高效。...3.2 使用 pipe() 构建数据处理管道 与 apply() 不同，pipe() 允许我们将多个函数串联在一起，构建灵活的处理管道。它使代码更加易读，并且适合复杂的流水线处理。
从 CSV 文件读取数据时使用高级选项 在本部分中，我们将 CSV 和 Pandas 结合使用，并学习如何使用read_csv方法读取 CSV 数据集以及高级选项。...二、数据选择 在本章中，我们将学习使用 Pandas 进行数据选择的高级技术，如何选择数据子集，如何从数据集中选择多个行和列，如何对 Pandas 数据帧或一序列数据进行排序，如何过滤 Pandas 数据帧的角色...我们学习了 Pandas 数据选择的各种技术，以及如何选择数据子集。 我们还学习了如何从数据集中选择多个角色和列。 我们学习了如何对 Pandas 数据帧或序列进行排序。...将函数应用于 Pandas 序列或数据帧 在本节中，我们将学习如何将 Python 的预构建函数和自构建函数应用于 pandas 数据对象。...将多个数据帧合并并连接成一个 本节重点介绍如何使用 Pandas merge()和concat()方法组合两个或多个数据帧。 我们还将探讨merge()方法以各种方式加入数据帧的用法。
Modin 如何加速数据处理过程 在笔记本上 在具有 4 个 CPU 内核的现代笔记本上处理适用于该机器的数据帧时，Pandas 仅仅使用了 1 个 CPU 内核，而 Modin 则能够使用全部 4 个内核...Pandas 和 Modin 对 CPU 内核的使用情况 从本质上讲，Modin 所做的只是增加了 CPU 所有内核的利用率，从而提供了更好的性能。...下图显示了在一台拥有 144 内核的计算机上通过 Pandas 和 Modin 使用「read_csv」函数的性能对比情况： ?...使用方法 导入 Modin 封装了 Pandas，并透明地分发数据和计算任务，它通过修改一行代码就加速了 Pandas 的工作流。...对比实验 Modin 会管理数据分区和重组，从而使用户能够将注意力集中于从数据中提取出价值。
第 5-6 行在 Kline 上添加属性 图例：'K-Line'， x 坐标轴数据：日期 y 坐标轴数据：一定要按 [开盘值, 收盘值, 最低值, 最高值] 的顺序，之前处理数据特意按这个顺序设定 DataFrame...RSI 是量化交易常用的技术指标，通常我们用 talib 包里的函数直接计算。...这横轴伸缩效果，这图例显示/隐藏效果，是不是和 Matplotlib 没得比。 1.3 布林带图 数据 注：本节和 1.4, 2.1, 2.2 都使用从 csv 里读取的股票数据。...本节使用的数据描述如下： 5 只股票：AAPL, JD, BABA, FB, GS 1 年时期：从 2018-02-26 到 2019-02-26 data = pd.read_csv( '1Y Stock...(用于计算交易额) 从 ‘Date’ 中获取 ‘Year’ 和 ‘Month’ 的信息并插入表中，用于根据年份和月份来分组。
pandas 库提供了使用 Python 构建的高性能且易于使用的数据结构和分析工具。...pandas 从统计编程语言 R 中带给 Python 许多好处，特别是数据帧对象和 R 包（例如plyr和reshape2），并将它们放置在一个可在内部使用的 Python 库中。...环境 Pandas Series和DataFrame快速入门 从 CSV 文件加载数据 生成 Pandas 数据的可视化 Anaconda 的安装 本书将使用 Anaconda Python 版本 3...具体而言，在本章中，我们将涵盖以下主题： 根据 Python 对象，NumPy 函数，Python 字典，Pandas Series对象和 CSV 文件创建DataFrame 确定数据帧大小 指定和操作数据帧中的列名...-2e/img/00164.jpeg)] 从 CSV 文件创建数据帧 可以通过使用pd.read_csv()函数从 CSV 文件读取数据来创建数据帧。
使用 Pandas on Ray，用户不需要知道他们的系统或集群有多少个核心，也不需要指定如何分配数据。...使用 Pandas 的数据科学家不一定非得是分布式计算专家，才能对数据进行高效分析。Dask 要求用户不断了解为计算而构建的动态任务图。...使用 Pandas on Ray 的时候，用户看到的数据帧就像他们在看 Pandas 数据帧一样。...尽管多线程模式让一些计算变得更快，但是一个单独的 Python 进程并不能利用机器的多个核心。 或者，Dask 数据帧可以以多进程模式运行，这种模式能够生成多个 Python 进程。...然而，如果一个 Python 进程需要将一个小的 Pandas 数据帧发送到另一个进程，则该数据帧必须通过 Pickle 进行串行化处理，然后在另一个进程中进行去串行化处理，因为这两个进程没有共享内存。
() 这功能对经常在excel和python中切换的分析师来说简直是福音，excel中的数据能一键转化为pandas可读格式。...那如何处理缺失值呢？ 两种方式：删除和替换。...从多个文件中构建一个DataFrame 有时候数据集可能分布在多个excel或者csv文件中，但需要把它读取到一个DataFrame中，这样的需求该如何实现？...「行合并」 假设数据集按行分布在2个文件中，分别是data_row_1.csv和data_row_2.csv 用以下方法可以逐行合并： files = sorted(glob('data/data_row..._*.csv'))返回文件名，然后逐个读取，并且使用concat()方法进行合并，得到结果： 「列合并」 假设数据集按列分布在2个文件中，分别是data_row_1.csv和data_row_2.csv
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