如何在 Python 和 Jupyter笔记本 上使用 Excel 那么，当交易员和金融专家们发现 Excel 有诸多限制时（不是因为版本过低时），该如何解决呢？...数据的读、写、清洗、传递、分层／分割 数学、统计、时间序列 财务分析：交易和计量金融、市场数据分析、股票／衍生产品市场分析、彭博数据访问、执行引擎、回测、风险分析等等 机器学习工作流（如预测市场价格）...绘图和交互式可视化 SQL 支持 发送邮件 网页抓取（如获取在线市场数据） 任务自动化／安排 Excel 集成（如果你确实非常喜欢 Excel） Jupyter 同样地，Jupyter Notebook...尽管我已经明确提到使用 Python／Jupyter 组合相较于 Excel 的一些实质性优点，在「地狱般的 Excel」小节中也隐晦地提到一些，我还是要把前十个优点列表如下： 强大的数据操作 － 毕竟是数据科学家的工具箱...从哪开始 我发现新进入这一领域可能令人生畏，但是编程并非学习语法，而是使用正确的语言和工具来解决问题：在本文中也就是 Python 和 Jupyter。
价值投资策略：通过基本面分析，如市盈率、市净率、现金流、净利润和营收的复合增长率等财务指标，分析公司的盈利模式是否可靠，预估未来价值，在价格较低的时候考虑买入。 C....此时，可以买入其中一份合约同时卖出其中一份合约，当价差恢复到正常水平时平仓，获取收益。 E. 高频交易策略：其核心思想是利用市场价格的短期波动来获取利润。...用来保存委托状态 #ContextInfo对象在盘中每次handlebar调用前都会被深拷贝, 如果调用handlebar的分笔不是k线最后分笔 ContextInfo会被回退到深拷贝的内容 所以ContextInfo...（当然技术过硬的有兴趣折腾的人还是可以试试。） 前期，我们可以直接使用现成量化交易框架，现成的软件可以方便 数据获取，回测验证效果，交易，可以专攻量化策略的实现及优化。...我个人是直接先入个几百块做股票量化：实盘买些便宜且稳定的ETF股票（买一手也就100来块），既可以手动交易下熟悉下股票交易流程，也可以挂机跑些简单策略，晚上下班在分析下策略运行结果，做一些调整优化。
前言 数据（包括股票、天气和体育比分）在不断更新为新信息时最为有用。比较通用的 JavaScript 电子表格组件，可以轻松地使用、显示并通过数据绑定提供实时数据更新。...我们将使用WebSocket从Finnhub.IO获取实时数据，然后使用基本的一个控件产品 SpreadJS 功能来展示数据。...框架和 WebSockets 来获取实时数据，我们可以简单地使用 npm 安装它，也将使用它来安装 SpreadJS 文件。...连接到数据源 在实际编写代码连接到数据源之前，我们需要添加一些代码来处理用户从 Spread 的下拉列表中选择股票的情况。只有这样我们才能连接并获取数据。...当数据被正确获取之后，如何在SpreadJS中进行显示，可以在之后的“如何将实时数据显示在前端电子表格中（二）”中一探究竟。
获取证书和令牌文件 在使用 EZSheets 之前，您需要为您的 Google 帐户启用谷歌表格和谷歌网盘 APIs。...请注意，该窗口将打开两次：第一次用于谷歌表格访问，第二次用于谷歌网盘访问。EZSheets 使用谷歌网盘访问来上传、下载和删除电子表格。...一旦获得了一个Spreadsheet对象，就可以使用它的属性和方法来操作谷歌表格上的在线电子表格。...这些方法向谷歌表格服务器请求更新电子表格，因此它们要求您连接到互联网。在本节的例子中，我们将把上一章的producesSales.xlsx上传到谷歌表格。前八行看起来像表 14-1 。...在表单的“响应”选项卡上，单击绿色的创建电子表格按钮来创建一个谷歌表格电子表格，它将保存用户提交的响应。您应该会在该电子表格的第一行看到您的示例回答。
资产定价文献表明，规模、价值和动量等因子可以解释股票的截面收益，而共同基金文献发现，除了因子暴露的倾斜之外，几乎没有任何其他主动管理能力的证据。综上所述，这些观点主张以系统、有效的方式获取因子溢价。...然而，以价值因子为例，目前尚不清楚为什么价值型股票的风险溢价高于成长型股票，因为用共同的风险指标来衡量，两者的风险似乎是一样的。...一般价值策略在结构上做多“廉价”行业（如公用事业），做空“昂贵”行业(如科技)。“复活”的价值因子代表着重大改善，但与任何价值策略一样，它仍然容易受到估值价差大幅扩大的影响。...在2008年的巨大损失之后，这些股票在动量、质量和低风险方面表现得非常糟糕，但与此同时，在深层价值衡量（如账面市值比）上，它们变得非常便宜。...可持续性可以通过广泛的ESG（环境、社会和治理）得分或更具体的指标（如碳足迹）来量化，这些指标目前已经广泛使用。
股权池的占比会在使用过程中会随着公司的发展融资被稀释，也会因为激励需求再增加，从使用结果上看，上市前股权激励授出总量基本占上市增发前总股本的10%-15%。...把控资源使用节奏 激励资源的使用节奏与公司价值和发展阶段相关，上市前的激励计划下，平均每年授出的激励总量约占总股本的2%-3%。...从趋势上看，公司在早期授予时使用的激励资源相对占比较高，在IPO前三年之前的授出数量约占上市前总授予量的60%-70%，后期年平均授予总量会随着公司价值提升而降低，直至上市后约占比总股本的1%-1.5%...考虑调整激励工具，如减少期权授出，增加限制性股票使用；或以限制性股票取代期权。 ◈ 情景三：业绩表现与股价表现严重背离，股价无法体现公司真实价值。...期权授予总量占上市前激励总量的99%以上，对于限制性股票单元的使用开始于公司上市前一年，占比激励总量的1%。
现在的行情真是越来越难做了，所以还是想多多利用手头上的Python来换一套投资理念。接下来的文章，是我从Google上看到的，个人翻译给国内的好友们，希望大家喜欢。...在本系列中，我们将使用Pandas框架来介绍将金融（股票）数据导入Python的基础知识。...在金融领域，即使你亏本，好看的图表也非常重要的（作者注：赔本赚吆喝）。接下来，设置一个开始和结束的日期时间对象，这将是我们要获取股票价格信息的日期范围。 3....股票是公司所有权的一部分，股票代码是公司在证券交易所上的“符号”。大多数代号是1-4个字母。 因此现在我们有一个Pandas.DataFrame对象，它包含特斯拉的股票定价信息。...PandasDataFrames对象，它会输出前n行，其中n是你传递的可选参数。
本文还尝试使用除流行工具（如Tableau Public、Powerbi和Google Charts）之外的其他工具，这些工具其实在数据科学生态系统中很常用。...世界各地的新闻记者都使用Datawrapper来构建他们的图表和地图。然而，对于任何想要可视化来伴随他们的文章的人来说，它都非常有用。...处理 可以使用CSV或TSV格式的任何数据创建图表，然后可以根据用户的偏好进一步自定义。 演示 原文有一个演示GIF，展示如何在一分钟内制作图表。...10.Timeline.js TimelineJS是一个开源工具，任何人都可以构建视觉丰富的交互式时间表。初学者只需使用Google电子表格即可创建时间表。...该网站有一个很好的介绍性视频，以开始使用Timeline JS。 演示 如何在中型博客/网站中呈现时间轴的示例。
python -m pip install mitoinstaller python -m mitoinstaller install 下面我们来演示一下，如何在 Mito 中完成我们在 Excel 中的操作...下载文件后，单击『+』或『导入』按钮进行阅读，如下图所示： 实战数据集下载（百度网盘）：点击 这里 获取本文 [7] 使用 Mito 和 Bamboolib 进行超大量数据的处理(Python) 『Spreadsheets...图片 自动代码生成 这一步结束后，Mito 又生成了与我们在电子表格上执行的操作相对应的 Python 代码！...实战数据集下载（百度网盘）：公众号『ShowMeAI研究中心』回复『实战』，或者点击 这里 获取本文 [7] 使用 Mito 和 Bamboolib 进行超大量数据的处理(Python) 『Spreadsheets...操作动图演示如下： 图片 参考资料 实战数据集下载（百度网盘）：点击 这里 获取本文 [7] 使用 Mito 和 Bamboolib 进行超大量数据的处理(Python) 『Spreadsheets
Microsoft Excel LTSC 2021 for Mac是一款适用于Mac操作系统的电子表格软件，它主要面向需要使用电子表格来管理和分析数据的人群。...新数据类型：Excel LTSC 2021 for Mac可以识别不同类型的信息，如股票代码、人名、电子邮件地址等信息，并通过使用可以从网络中获取的大量数据为其提供上下文信息。...改进的联机体验：现在，您可以直接从Excel中联机到其他应用程序中获取数据，如Power BI和SQL Server Analysis Services，并改善了对Azure和SharePoint Online...会计师：需要使用电子表格软件来编制预算、制定成本管理方案以及维护财务记录等。数据库管理员：需要用电子表格软件对大量数据进行分类、存储和处理，生成各种图表和报告等。...教育工作者：需要教授学生如何使用电子表格软件来完成课程任务和项目。总之，任何需要在工作和生活中处理数据和信息的人都可以受益于Excel LTSC 2021 for Mac。
在当前的股市熊市中，人们开始更加关注价值投资的理念。购买股票实质上就是购买一家公司的一部分，而真正重要的是，我们需要通过对公司价值的评估来做出投资决策。...其中，Pandas库就是专门为金融分析而开发的，为我们提供了强大的功能。让我们一起来研究如何使用Python获取股票和基金数据，并将其用于行业分析。首先，我们需要使用适当的数据源来获取股票和基金数据。...对于股票和基金数据，我们可以使用一些流行的库，如Pandas、NumPy和Requests。通过使用这些库，我们可以编写代码来连接到数据源，获取所需的股票和基金数据。...例如，我们可以使用Requests库发送HTTP请求来获取数据，然后使用Pandas库将数据加载到数据框中进行进一步的处理和分析。一旦我们获取到数据，我们可以利用Python的强大功能进行行业分析。...此外，我们还可以使用可视化库（如Matplotlib和Seaborn）来创建图表和图形，以更好地理解和展示分析结果。目前有不少支持Python接口的金融数据接口。
量化投基使用自动化程序进行量化选基。其中包含了多个策略。本集合投资目标是通过选择优质基金，来获取更高的 Alpha。同时，根据量化指标进行部分仓位的择时操作。整体仓位会控制在 5 成到满仓之间。...量化投股使用多个量化投投策略混合投资。因子以质量、盈利、价值为主。每个策略有自身的量化选股方案、买入卖出方案、资金仓位管理方案。...故而短期的超额收益可能会波动较大，但长期来看，会拥有不错的超额收益。 另外，由于使用了融资进行投资，所以在标的的选择上，以及对其价值的评估上，会有较多的“安全边际”的考量。...如果对市场比较担忧时，会将持仓调整到波动性低、安全性高的标的上，而不是降低仓位。 对此策略的预期是，未来将会成为所有投资中的主力策略。但是还需要较多的时间来验证。...本月，YQ5 量化策略获取了 10.98% 的惊人涨幅，以及 16.72% 的 Alpha，一举收复前两个月的失地。
最终该电子表格（从现在起，我将统一用“矩阵”来表示）会填充上数字，这些数字将原始的4000维向量转换成了300维，非常简明。 现在，我们变得越来越感兴趣了，在此引用了所谓的激活函数。...因此我马上回到了那个魔法盒的机制，请允许我提醒你一下，我们想要根据过去来预测未来的市场，就像上述 Andrej Karpathy 根据前一个词预测下一个词一样。...事件可以是下一个字母n，也可以指过去的10分钟内某只股票上涨5%而不是下跌超过3%。3和4之间的权衡是：3更常见，因此容易去学习；而4更有价值，既是利润的指标，又对风险有一定约束。...我们将1000股股票的系列价格数据作为了输入。 序列中的每个时间点都相当于是市场的快照。我们输入了一个有4000个数字的列表，使用嵌入层来表示只有300个数字的关键信息。 现在我们有了市场的嵌入序列。...我仍在绞尽脑汁的想如何在计算图表上表示它们，或许它不是强制性的。 市场向量 当在 NLP 中使用词向量时，我们通常会从预训练模型开始，并在模型训练期间继续调整这些嵌入。
我们将研究一些有关人工智能最重要的术语，并揭示其含义，以便你能够与其他人讨论人工智能，并思考如何在业务中应用人工智能。...观察行为 想象一下，你在经营一家电子商务公司并希望预测客户何时会进行购买，从而使你能够更好地管理股票等。你可以通过观察用户在网站上的行为以及购买情况来创建数据集。...另一个例子是观察机器的行为，这可以使你预测它何时需要维护等。 使用免费数据源，购买数据或从合作伙伴处获取数据 像Kaggle这样的数据集有许多免费资源。...还可以使用Google数据搜索，其功能类似于Google，但仅适用于数据集。如果没有找到任何内容，可以在数据市场上查找数据集或从合作伙伴处获取数据集。 6. 滥用数据 ?...虽然更多的数据通常更好，但你可以拥有数十亿的数据条目，即使是世界上最好的人工智能工程师也无法从没有价值的东西中创造价值。因此，请不要把数据丢给人工智能团队，并假设它在某种程度上是有价值的。
聪明的思考角度是，虽然pandas-datareader提供了大量抓取数据的选项，它仍然不是唯一选项：例如，你还可以利用像Quandl这样的其它的工具库从Google金融获取数据。...你可以使用这一个列来检验历史回报或者对历史回报做一些细致的分析。 前一个列是用来记录在这一天内交易的股权总量。后者则是调整的收盘价格：当天的收盘价格经过细微的调整以适应在后一天开盘前所发生的任何操作。...当然，以绝对的方式知道了收益，可能已经帮助您了解您是否做出了一个好的投资，但作为一个金融分析师，您可能会对更有力地衡量股票价值更有兴趣，比如某种股票的价值大幅上涨或下跌了多少。...除了这两种最常见的策略之外，还有一些您可能偶尔会遇到的其他一些策略，例如预测策略，这种预测策略试图预测股票的方向或价值，如基于某些历史因素的随后的未来时间段。...但是，你也可以看到，很容易犯错，而且这可能不是每次使用最万无一失的选项：因为你需要从头开始构建大部分组成部分，即使你已经利用Pandas来获取结果。
~ 一、起始 2018年大概11月份的时候，忽然想到一个点子，就是用LSTM模型根据前几天的股票价格来预测后一天的股票价格。...那个时候由于工作需要，接触了一些关于AI开发的东西，所以写一些简单的AI训练的模型还是很快的。说干就干，从网上搜索了一下如何获取股票数据，然后就定位使用tushare。...，我记得大概A股所有股票的平均收益是110%，还有那时候的回测结果的图保存着: 策略主要的执行方式是手工，股票池是手工选的，每个周期结束的时候实时获取股票数据，计算是否有买点，如果有买点就通过邮件发送出去...总结：回顾这个过程，最大的价值是我从一开始就坚持A股所有股票一起回测，而不是针对某一些股票去单独回测，我的目标是随机选股，建立一个适用于所有股票的交易策略，而不是依赖于选股的策略。...回测必须建立在长时间的大数据之上，这样逻辑经过充分验证，策略才是可信的。至于实盘，策略实盘运行的那点时间，靠这个来建立信心，验证策略的可行性，那是本末倒置。实盘就是用来赚钱的。 4.
虽然已经有企业级的产品来帮助我们收集和可视化这种类型的数据，但是你也可以选择只使用Google App Script和Google Sheet来生成自动化的仪表盘。...我们使用这种方法来跟踪我们的应用程序在Atlassian Marketplace中的表现，这项技术也可以与很多公共API搭配使用，比如： Github Google（借助Google Play或者Chrome...从表面上来看这是一个简单的任务，但是在使用仪表盘前需要记住以下两点： 保持数据的易用性。 保持数据的时效性，无需繁琐的数据输入就可以使数据保持最新的状态。...上面的第一点已经在我的队友发布的如何使用Google Sheet制作杀手级的数据仪表盘一文中得到了解决。这周我们专注于利用Google App Script来实现仪表盘数据的自动更新。...我们将根据合约来获取xtract项目中我们所需的三个KPI指标 [contract-sheet.png] 如你所见，如果你想添加第四个指标（如fork数），你只需要在E4单元格中填入相应的字段即可。
企业在利用流数据见解方面面临的最大挑战是什么？如何克服这些挑战？ 如果要查看实时流数据，则前三个障碍是经典的3 V，即容量、速度和多样性。...您能否谈一谈企业如何在流架构中最佳地使用Flink，以及促进低延迟处理大量流数据的解决方案的意义是什么？...假设某人突然获得某笔小费，或者该公司即将被买卖，那么某只股票突然被广泛交易。股票上会有大量交易，这反过来会影响价值。这意味着交换将不得不进行干预，并且有可能引入一个破坏者。 这是如何近乎实时发生的？...但是，如果交易所能够实时处理数据并检测到这只股票的异常高价交易正影响价值或价格，它会立即触发止损，从而防止进一步的破坏或操纵。这是像Flink这样的解决方案可以在后台执行的操作。...看 如何在 CDP 上使用 Apache Flink 设置流处理 。 要了解有关Cloudera实时流数据产品的更多信息，请访问此处 。
事实上，所有的加密方法都会返回一个pandas dataframe。这很方便，因为它允许你使用常见的pandas技术来处理输出。...如果你以前使用过Google Trends，那么你会注意到你只能检索最多90天的数据。 get_google_trends方法将重叠搜索拼接在一起，以年计算。...也就是说，比特币从未在2014年11月13日达到Kim Kardashian的高度。 股票市场价格 加密货币有点类似于传统的公司股票。 当然，主要区别在于你不可能通过投资股市来支付lambo。...商品价格 尽管比特币最初被设想为替代支付系统，但高额交易费和不断上涨的价值阻碍了其作为合法货币的使用。...原油价格 全球经济实力（如中国的需求）和地缘政治不稳定性（如中东，委内瑞拉）强烈影响油价。
7、如何用Python构建一个电子表格应用程序来简化数据科学[7] Grid studio是一个基于web的电子表格应用程序，完全集成了Python编程语言。...这是通过一个用Go编写的电子表格后端来实现的，该后端集成了Python运行时来操作其内容。...8、如何在Debian 10上使用Postgres、Nginx和Gunicorn设置Django[8] 在本指南中，将演示如何在Debian 10上安装和配置一些组件，以支持和服务Django应用程序。...internet资源(如博客页面)上执行文本分析。...为了执行文本分析，我将使用获取web页面的请求、解析html和提取可视文本的BeautifulSoup，以及应用TextBlob包来计算一些得分。
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