要执行此分析，我们需要资产的历史数据。数据提供者很多，有些是免费的，大多数是付费的。在本文中，我们将使用Yahoo金融网站上的数据。
金融市场上最重要的任务之一就是分析各种投资的历史收益。要执行此分析，我们需要资产的历史数据。数据提供者很多，有些是免费的，大多数是付费的。在本文中，我们将使用Yahoo金融网站上的数据。
投资组合优化方面的文献已经有数十年的历史了。在今天的推文，我们将介绍一些传统的投资组合优化模型。总体目标是从考虑的所有可能的具有定义的目标功能的投资组合中选择资产的投资组合。
安装 R 现在最新版的 R 语言是 3.6.2 版本 (2019 年 12 月 12 日发布)，该发行版的名字是 Dark and Stormy Night (漆黑暴风夜 ??)，事实上只要用 3.0
使用Python绘制一幅专业的K线图，是量化投资和金融数据分析的必备功课。下面我将从K线图简介、数据获取、K线图绘制及成交量绘制等方面，结合源代码，一步步实现专业K线图的绘制。
2022年梦幻开局，到现在4个月了，A股、美股都在大跌（沪深300到五一为止快跌了20个点了），买的基金、股票都亏惨了。于是最近开始学习“更科学”的投资理财方法，其中K线是分析基金、股票走势的一大利器。虽然目前各大理财APP上都有各个股票和指数的K线，但是当我们想看一些定制化的K线，例如以自己选择的定投日为周期的月线时，这些软件可能就支持不了了。比如，我一般在每个月的15号定投基金，希望看看以15号为周期的月线，但是各个APP上的月线都是以1号为周期的。
许多 R 的新用户在金融、市场、商业分析等领域有丰富的行业经验，但是他们并没有太多的编程背景，所以日常工作中还是选择 Excel、PowerBI 这些传统的工具进行工作；tidyquant 的作者意识到了这些痛点，于是他在新版本中加入了好多 Excel 的特性，如果你是 Excel 的重度患者，又想体验 R 强大的数据处理和可视化功能，那么本文再合适不过了！
上一篇《用Python绘制专业的K线图》，讲解了数据获取、K线图绘制及成交量绘制等内容。本篇将在上一篇的基础上，继续讲解移动均线的绘制。
本篇描述了如何计算R中的数据框并将其添加到数据框中。一般使用dplyr R包中以下R函数：
使用机器学习和过股票价格来预测下一个时期的价格或方向并不是什么新鲜事，它也不会产生任何有意义的预测。在这篇文章中我们将一系列资产的时间序列数据分解成一个简单的分类问题，看看机器学习模型能否更好地预测下一个周期方向。目标和策略是每天投资一项资产。其资产将是机器学习模型最有信心在下一个上升Ť+1期间股价上涨的资产。换句话说，我们对机器学习模型给出最大预测概率的资产进行投资，即给定资产明天将升值。也就是说，如果模型预测在第t天，GOOG的资产将以0.78的预测概率高于之前的收盘价，并且还预测AMZN将以0.53的概率上升，那么我们今天将投资于GOOG。我们每天只投资一项资产，该模型可以扩展到卖空、多资产购买和多周期等。
承接R&Python Data Science 系列：数据处理（1）继续介绍剩余的函数。
今天在找R shiny的教程的时候发现了一幅比较漂亮的散点图，配色很好看，代码记录在这里。
今天 Lemon 来详细的分享下，这类图如何绘制，一共会讲解 3 类图形，分别是 面积曲线图、蜡烛图、OHLC图。这三种类型的图在投资中会经常遇到。
最近苹果的股价一路疯长，继周四突破万亿美元市值后，周五盘中高点、收盘价双创新高。盘中高点达208.74美元，收盘价报207.99美元，上涨0.29%，创历史收盘新高，市值达10045.76亿美元。
今天带大家一起学习一个小众，但很厉害的可视化库mplfinance，一起掌握最灵活的python库来创建漂亮的金融可视化。
今天，公众号要给大家介绍，区分真实的金融时间序列和合成的时间序列。数据是匿名的，我们不知道哪个时间序列来自什么资产。
https://www.nature.com/articles/s41388-021-02054-3
原文：R is for Research, Python is for Production
投资组合管理是最大化投资组合回报的过程。投资组合经理根据他们对风险的偏好，代表客户做出交易决策。他们在决定他们应该在投资组合中持有哪些股票以平衡风险和获取最大回报之前，分析不同的资产的优势和劣势。这使得投资组合管理变得困难。我们的目标是通过使用预测建模和深度学习技术使这个过程更好，根据下个季度的预测股价生成稳定的投资组合。
本文是可视化神器Plotly绘图的第7篇，讲解的是如何通过Plotly来绘制与股市相关的图形，比如基础K线图、OHLC图等。
R语言ggplot2作图的时候配色如果不知道如何选择，可以参考如下链接https://r-charts.com/color-palettes/
highstocks 是一个功能强大且丰富的股票资讯类图表的库，其具有代表意义的项目还有 highcharts 和 highmaps。我最近在做一个股票资讯类的项目，所以需要用到这个图表库，由此篇文章开张记录下使用该库的各种问题和小技巧。方便以后他人遇到问题及时解决。首先我们就来谈一谈如何在 react 项目中使用它。
在一些问题中，例如在股票市场中，我们需要对开盘价，收盘价，最低价最高价等进行可视化分析，来寻找股市中的规律等。
注意我并有把 open 和 close 翻译成开盘价和收盘价，因为这条数据并不是按日来收集的，而它对应的时间精确到 387 毫秒。
Doc: https://docs.rs/totally-speedy-transmute/1.69.420/totally_speedy_transmute/
欢迎来到Python for Finance教程系列的第4部分。 在本教程中，我们将基于Adj Close列创建烛形/ OHLC图，这将允许我介绍重新采样和其他一些数据可视化概念。
dplyr最常用的5个函数： • 按值筛选观测(filter())。 • 对行进行重新排序(arrange())。 • 按名称选取变量(select())。 • 使用现有变量的函数创建新变量(mutate())。 • 将多个值总结为一个摘要统计量(summarize())。 函数的使用方法： (1) 第一个参数是一个数据框。 (2) 随后的参数使用变量名称(不带引号)描述了在数据框上进行的操作。 (3) 输出结果是一个新数据框。
用于分析投资组合风险的最受欢迎的模型是因子模型，因为股票具有共同移动的趋势。证券的主要组成部分经常会解释很大一部分差异。由于我们主要关注构成投资组合的多种资产，因此需要对此进行说明。有些问题可能是为什么低市净率的股票要比具有较高市净率的股票好吗？在此，比率的“价格”部分仅是股价（每股），比率的“帐面”部分是“股东权益” /“流通股”，这是公司资产负债表上的项目。
在Rust源代码中，rust/compiler/rustc_hir_typeck/src/generator_interior/drop_ranges/record_consumed_borrow.rs文件的作用是进行异常处理和记录借用关系。
欢迎阅读 Python 3+ Matplotlib 系列教程。 在本系列中，我们将涉及 Matplotlib 数据可视化模块的多个方面。 Matplotlib 能够创建多数类型的图表，如条形图，散点图，条形图，饼图，堆叠图，3D 图和地图图表。
K线图是金融领域常用的技术分析工具，可以洞察地展示股票的开盘价、收盘价、最高价和最低价等信息。在投资决策中，对多个股票的走势进行对比分析是非常重要的。随着金融市场的发展，投资者对于多种股票的对比分析需求越来越高。传统的方式是通过查看多种股票的历史数据并手动对比图表，但这种方式效率低下很容易出错。
控制器局域网（Controller Area Network，CAN），是由德国BOSCH（博世）公司开发，是目前国际上应用最为广泛的现场总线之一。其特点是可拓展性好，可承受大量数据的高速通信，高度稳定可靠，因此常应用于汽车电子领域、工业自动化、医疗设备等高要求环境。
这些段又由可称为 Time Quantum（以下称为 Tq）的最小时间单位构成。
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# ettercap -Tzq 以命令行方式显示（-T），只嗅探本地数据包（-z），只显示捕捉到的用户名和密码以及其他信息（-q）。
以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
好吧，这下让我有点兴趣了。我仔细看了下issue（https://github.com/NikNakk/forestmodel/issues/31），发现提问人是想要把多水平变量的p值展示在森林图上。
天气如此炎热！ 写个爬虫降降温??? 看完天气预报，嗯瞬间感觉热了好多！ 学习还是要继续！ 昨天没有说明XPath 今天现给补充点常用规则 XPath常用规则 表达式 描述 nodename 选取
拥有便捷的金融数据对于进行算法交易至关重要。 金融数据可以是静态的，也可以是动态的。 静态金融数据是在交易时间内不会改变的数据。 静态数据包括金融工具列表、金融工具属性、金融工具的限价和上一个交易日的收盘价格。 动态金融数据是在交易时间内可能持续变化的数据。 动态数据包括市场深度、最后交易价格、金融工具的时间和数量，以及当日的最高和最低价格。 本章包括获取各种类型金融数据的配方。
什么是类型？类型是对二进制数据的一种约束行为。类型比起直接使用二进制数据，有许多优势：
cProfile 是 Python 中用于性能分析的内置模块，它可以帮助你确定程序中哪些部分消耗了最多的时间。通常，使用 cProfile 会输出大量的数据，需要进行解析和分析。下面是关于 cProfile 输出解析及其解决方案的一些提示：
《R for Data Science》: http://r4ds.had.co.nz/
假设数据以 tibble 格式保存。数据集如果用于统计与绘图，需要满足一定的格式要求，(Wickham, 2014) 称之为 整洁数据 (tidy data)，基本要求是每行一个观测，每列一个变量，每个单元格恰好有一个数据值。这些变量应该是真正的属性，而不是同一属性在不同年、月等时间的值分别放到单独的列。
前几天美股熔断，据悉这次熔断是自美股有熔断机制30年来第二次，成了头条新闻。令人始料未及的是，昨晚美股又熔断了。对股票一窍不通的我也在此情此景进行了一波学习充电，股市的变化瞬息万千，有一种图可以用来清晰地反应一段时间内股市的变化情况，它就是K线图。
虽然越来越多的浏览器加入了云同步的功能，但是在浏览器之间共享书签、收藏夹仍然是件麻烦事。随着使用时间的增加，浏览器中的书签数量会变得越来越多。如果需要在浏览器之间转移书签，一个个复制很显然是不现实的。虽然部分浏览器也考虑到了这点，在安装时可以导入其他浏览器的数据，但支持度都不高。今天为大家推荐的这款软件Transmute支持时下大部分主流的浏览器，包括chrome，chromium，Firefox，opera，IE等，并且能够在任意两个浏览器之间传递书签和收藏夹。
CAN 是 Controller Area Network 的缩写（以下称为 CAN），是 ISO 国际标准化的串行通信协议。CAN 总线是一种应用广泛的现场总线，是近20年发展起来的新技术。在当前的汽车产业中，出于对安全性、舒适性、方便性、低公害、低成本的要求，各种各样的电子控制系统被开发了出来。由于这些系统之间通信所用的数据类型及对可靠性的要求不尽相同，由多条总线构成的情况很多，线束的数量也随之增加。为适应“减少线束的数量”、“通过多个 LAN，进行大量数据的高速通信”的需要，1986 年德国电气商博世公司开发出面向汽车的 CAN 通信协议。此后，CAN 通过 ISO11898 及 ISO11519 进行了标准化，现在在欧洲已是汽车网络的标准协议。 现在，CAN 的高性能和可靠性已被认同，并被广泛地应用于工业自动化、船舶、医疗设备、工业设备等方面。现场总线是当今自动化领域技术发展的热点之一，被誉为自动化领域的计算机局域网。它的出现为分布式控制系统实现各节点之间实时、可靠的数据通信提供了强有力的技术支持。近年来，其所具有的高可靠性和良好的错误检测能力受到重视，被广泛应用于汽车计算机控制系统和环境温度恶劣、电磁辐射强和振动大的工业环境。
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