所以我对科技和编码的世界很陌生。我有一个python脚本,我想在google云平台上托管,这样它就可以持续地为雅虎融资,并每隔5分钟节省成本。我能够在我的个人机器上运行它,但是很难在GCP上得到它。我已经做了一个计算引擎的帐户。我只是不知道我需要去哪里安装额外的软件包,然后运行脚本。
!pip install numpy
!pip install pandas
!pip install yfinance
!pip install datetime
from pandas_datareader import data as pdr
import yfinance as yf
import d
我能够将一天的数据下载到CSV中。但我找不到一种方法来下载过去5天中每4小时一次的数据。有人知道如何改进这段代码吗? import yfinance as yf
import csv
companies = csv.reader(open('nasdaq_companies.csv'))
for company in companies:
print(company)
symbol, name = company
history_filename = 'history/{}.csv'.format(symbol)
f = o
我正在尝试将股票数据从yahoo finance下载到我的朱莉娅代码中,并使用它进行进一步的分析。由于Julia相关的包在下载数据时有很多错误,所以我想使用PyCall来使用python库yfinance来获取数据。
获取数据的python示例如下所示:
import yfinance as yf
msft = yf.Ticker("MSFT")
# get stock info
msft.info
# get historical market data
hist = msft.history(period="max")
# show actions (d
我正在使用python包yfinance下载数据,下面是我使用的代码: # pip install yfinance
import yfinance as yf
# list of tickers for which data is to be downloaded
myLst = ['TSLA', 'MSFT', 'FB', 'IBM', 'AAPL', 'WFC', 'BAC', 'INTC', 'PRLAX', 'QASGX'
我有一个pandas数据框,其中数据框的每一列都对应于给定股票的收盘价(IBOVESPA-BRASIL)。我想计算每个数据帧股票(df0)的RSI值,并用这个数据(df1)创建一个新的数据帧。我正在尝试使用pandas-ta库,但我被与收盘价对应的参数卡住了。我该如何解决这个问题呢?
#!pip install yfinance
#!pip install pandas-ta
#Used Packages
import pandas as pd
import pandas_ta as ta
from pandas_datareader import data as pdr
import yf
我试图在一天内获取BTC美元数据1分钟,然后对每个开盘价Im比较第一个开盘价和第二个开盘价,如果它大于第一个开盘价,那么购买,反之亦然,这就是我得到的结果:
import numpy as np
import pandas as pd
import yfinance as yf
data = yf.download(tickers='BTC-USD', period='1d', interval='1m')
Opens = data['Open'].to_numpy()
for x in Opens:
for y in O
我刚刚了解了如何使用yfinance导入市场数据进行技术分析。yfinance和ta-lib都已经正确安装了。我使用了yf.download方法并检查了数据是否为dataframe格式。这是在Jupyter笔记本上运行的。
import talib
import yfinance as yf
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
data = yf.download("MSFT","2015-01-01")
type(d
我尝试使用pip install yfinance安装yfinance,我得到了:
Could not install packages due to an EnvironmentError: [WinError 5] Access is denied: 'd:\\users\\myself\\anaconda3\\lib\\site-packages\\numpy\\core\\multiarray.cp36-win_amd64.pyd'
Consider using the '--user' option or check the permissions.
因此,我正在与一位教授合作,他希望我创建一个包含csv文件(来自纽约市交通部)的信息的SQL数据库。我已经编写了获取csv文件并将其转换为适当的sql命令的程序。所以我的问题是,如何使数据库自动化,以便每隔5分钟左右就有一个程序下载新的csv文件,通过我的csv- to -SQL命令程序运行它,然后将我的csv-to-SQL命令程序的输出输入到终端(我用它来连接SQL数据库)?有没有一种我应该研究的特定语言,我见过人们谈论cron?
我在python中有一个函数,它获取yfinance代码的两行数据。我正在做一项计算,其中我做了一行,其中保存了通过减去值获得的值,然后取这些值,然后从第一行减去第二行,最后取大于0的行。
import pandas as pd
import yfinance as yf
import contextlib
def getData(listTickers):
#Suppress all output from yfinance
with contextlib.redirect_stdout(None):
#Get the prices for the list of symbols
在试图绘制YoY中的DataFrame相关性的上下文中。问题是如何得到每年代表每一对变量"AAPL“、"IBM”和"MSFT“相关的3对相关系数。然后用matplotlib绘制它们。
如何逐行计算关联?.corrwith似乎是什么意思,但它在这里不起作用。
我找到了一只熊猫DataFrame,每一行代表一年,每个元素代表一年的累计价格。我想取累积YoY价格的相关性,然后把它们作为时间的函数来绘制。
数据看上去如下:
AAPL IBM MSFT
Year