股票数据可以从雅虎财经、谷歌财经或者其他数据源中获得，而pandas可以轻松访问雅虎财经、谷歌财经以及其他来源中的数据。在本篇文章中，我们从雅虎财经获取股票数据。...交易量表示被交易股票的数量。调整收盘价是根据公司行为调整后的股票收盘价格。...我们可能希望在同一张图表中绘制多个金融商品的数据；我们可能想要对比股票，将它们与市场进行比较，或者看看其他证券，比如交易所交易基金（ETFs）。...在下面的代码中，我获取了一些其他科技公司的股票数据，并把它们的调整收盘价格绘制在了一起。 ? ? ? ? 这张图有什么问题？...而且，我们还能发现这些股票密切相关；它们通常朝同一个方向发展，在其他的图表中很难发现这样的事实。 除此之外，我们还可以绘制每只股票在每一个交易日的变化。
股票数据可以从雅虎财经、谷歌财经或者其他数据源中获得，而pandas可以轻松访问雅虎财经、谷歌财经以及其他来源中的数据。在本篇文章中，我们从雅虎财经获取股票数据。...交易量表示被交易股票的数量。调整收盘价是根据公司行为调整后的股票收盘价格。...我们可能希望在同一张图表中绘制多个金融商品的数据；我们可能想要对比股票，将它们与市场进行比较，或者看看其他证券，比如交易所交易基金（ETFs）。...在下面的代码中，我获取了一些其他科技公司的股票数据，并把它们的调整收盘价格绘制在了一起。 ? ? ? 这张图有什么问题？...而且，我们还能发现这些股票密切相关；它们通常朝同一个方向发展，在其他的图表中很难发现这样的事实。 除此之外，我们还可以绘制每只股票在每一个交易日的变化。
】系列已获作者授权转载，如需转载请与原作者联系） ---- 最近惊讶的发现很多同学对如何在量化投资的实战中如何处理复权、除权等问题，其实不是非常了解，耽误很多事情，所以本文专门来详细的讲一下这个问题。...下面举一个具体的例子来说明如何计算除权价格以及复权涨跌幅： 易事特(SZ300376)在2015年6月5日的收盘价是89.00元，当天晚上每股分红0.184元，并且每10股转增4股，那么这个股票除权之后的收盘价应该是...同样的，知道了股票最后一天的价格，那么自然也就可以计算出之前每一天的价格，这个叫做前复权价。行情软件中的前后复权价格，其实也是这么算出来的。...若股票数据中只给出了复权价格，这对计算收益的准确性是有很大影响的。例如给出的是前复权价格，那么很久之前的股票价格往往很小的数字，一般又都是精确到两位小数，所以会变成0.45，0.47这样类似的数字。...一些专业的数据库，例如wind、国泰安，就是这么复权的。 【其他】 对于分钟或者更小级别的数据，我个人认为是没有必要进行复权的，直接用原始数据就可以了。
优矿依托通联数据，提供了丰富的数据信息，这里主要介绍如何在优矿中调用获取金融数据。 首先，可以在优矿官网（https://uqer.io）注册一个账号，然后单击“研究数据”模块，如图所示。 ?...在详情中展示了各个参数的含义，例如，在输入时我们需要给出要调用哪些股票及在什么时间段的行情。...1 数据整合 数据整合指将不同数据源的数据进行汇总，形成可用于综合分析的表。 合并、追加 指向表中添加其他表中的字段或记录。例如，如果要分析一只股票站上其均线的情况，则需要知道其收盘价格及均线价格。...当然，均线价格可以通过收盘价计算出来，但实际上在优矿因子库中已经有了均线因子，可以直接使用。现在的问题就变成了，如何将我们通过行情DataAPI与因子DataAPI调出来的数据合并？...但如果要把ROE当作一个指标，进一步分析其对股票的未来收益或者其他方面的影响，则在建立回归或者其他模型时，就必须考虑到对异常值的处理，因为它对模型的影响可能很大。
优点：数据最标准化，可以获取其他国家市场数据；返回数据类型可自定义组合。 返回结果：CSV格式的文件，返回列依次是“日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量、复权价”。...获取当前的股票行情，如http://hq.sinajs.cn/list=sh601006，注意新浪区分沪深是以sh和sz区分。...、close收盘价、volume成交量；向前复权的数据。...方法1：从股票历史数据中获取相关数据。 方法2：https://www.google.com.hk/finance/getprices?...其中股票代码如000001；市场1表示沪，2表示深；周期6表示日，7表示周，8表示月。如：http://cq.ssajax.cn/interact/getTradedata.ashx?
具体的方法不再赘述，列出来相关网站清单，开发者可自行到这些网站查询调用方法。...s=股票代码 返回结果：CSV格式的文件，返回列依次是“日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量、复权价”。...获取当前的股票行情，如http://hq.sinajs.cn/list=sh601006，注意新浪区分沪深是以sh和sz区分。 方法2：获取各个时间段行情图。...方法1：从股票历史数据中获取相关数据。 方法2：https://www.google.com.hk/finance/getprices?...PIC=QLPIC_[股票代码]_[市场]_[周期] 其中股票代码如000001；市场1表示沪，2表示深；周期6表示日，7表示周，8表示月。
在第7行和第8行分别调用了to_excel和to_csv方法，把结果存入了指定目录下的文件中。...在上述范例程序中，在调用get_data_yahoo方法时，传入的股票代码带有.ss的后缀，这表示该代码是沪股的。此外，还能通过.sz的后缀来表示深股，通过.hk的后缀表示港股。...第四，由于无需在x轴上设置每天的日期，因此这里无需再调用plt.xticks方法，但是要调用如第30行所示的代码，设置x轴刻度的旋转角度，否则x轴显示的时间依然有可能会相互重叠。...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。...在后续的代码中，需要将计算出开盘价、最高价、最低价和成交量这四个特征值和收盘价的线性关系，并在此基础上预测收盘价。
当然，请别担心，在这份教程中，我们已经为你载入了数据，所以在学习如何在金融中通过Pandas使用Python的时候，你不会面对任何问题。...在实践中，这意味着您可以将行标签（如标签2007和2006-11-01）传递到loc()函数，同时传递整数（如22与43）到iloc()函数。...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。...handle_data() 函数在模拟或现场交易中每分钟被调用一次，已决定每分钟防止什么订单（如果有的话）。...除了这两个指标外，你还可以考虑许多其他因素，如回报分配，贸易水平指标… 再进一步！ 干的漂亮，你已经通过了这个Python金融介绍教程！你已经学会了很多基础知识，但还有更多的需要你去发现！
库会用到的其他数据文件，本节用到的是包含在boston_house_prices.csv文件中的波士顿房价信息。...在第20行中，通过调用LinearRegression方法创建了一个用于线性回归分析的lrTool对象，在第21行中，通过调用fit方法进行基于线性回归的训练。...，预测股票价格 在这里，将在下面的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。...在后续的代码中，需要将计算出开盘价、最高价、最低价和成交量这四个特征值和收盘价的线性关系，并在此基础上预测收盘价。...第38行和第39行的程序代码分别绘制了预测股价和真实收盘价，在绘制的时候设置了不同的颜色，也设置了不同的label标签值，在第40行通过调用legend方法，根据收盘价和预测股价的标签值，绘制了相应的图例
小明拿到了一只股票每天收盘时的价格，他想知道，这只股票连续几天的最大波动值是多少，即在这几天中某天收盘价格与前一天收盘价格之差的绝对值最大是多少。...输入格式 输入的第一行包含了一个整数n，表示小明拿到的收盘价格的连续天数。 第二行包含n个正整数，依次表示每天的收盘价格。...输出格式 输出一个整数，表示这只股票这n天中的最大波动值。...只是这题无需对数组排序，直接比较相邻数字的绝对差值，调用max函数来把俩者间的较大值赋给ans，最后输出的ans就是这个数组的最大波动。...min函数来返回俩者中的最大值 } cout << ans << endl; return 0; }
注意，本文是对股票价格预测的初级尝试，旨在学习python在股票预测中的应用案例。股票的预测是一个很大的学问，并不是通过一文就能解决的。 本文从如下几个方面展开: 一段时间内股票价格的变化是多少?...历史收盘价 绘制四支股票的历史收盘价，从历史收盘价格趋势图大致可以看出，四支股票的趋势很相似。...移动平均算法的核心思想是利用前一阶段的真实的数据值，依次利用特定的公式计算一定范围内的所考虑项目的随机机值，例如在股票趋势预测中是股票的价格，因此在具有周期性或者波动性较大的应用场景中，移动平均的实际结果准确率会受到一定的影响...Seaborn和pandas使得我们很容易对我们的技术股票行情列表中的每一个可能的股票组合重复这种比较分析。我们可以使用sns.pairplot() 自动创建这个绘图。...这验证了前面的分析结果，从数字和视觉上看到五粮液和其他几个白酒股票收益率有最强的相关性。有趣的是，所有的白酒都是正相关的。 股票投资的风险 金融风险往往来源于未来的不确定性。
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。...调整后的收盘价有助于投资者了解公司行动宣布后股票的公允价值，也有助于保持股票价格开始和结束的准确记录，因此我们选择对其进行分析，而不是收盘价。...分散投资很重要，因为当市场下跌时，它可以帮助投资者，因此一些股票可能会抵消其他资产所造成的损失。所以绘制了协方差和相关性的热图 Seaborn的pairplot()函数用于创建散点图矩阵。...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。...然后将随机生成的投资组合分配到“投资组合”数组的第i行。“投资组合”数组中的每一行代表不同的股票组合。 调用“RiskPortfolio()”函数，将当前的投资组合作为参数传递。
在这个范例中，用到了matplotlib可视化控件，具体而言，在通过第5行的代码从csv文件得到数据后，先是通过第8行的plot方法，依次连接df对象里每天收盘价的点，从而绘制了描述“收盘价”的折线。...在股票收盘价案例中，当天收盘价可以和未来一周内的收盘价有关联，但在平稳序列里，当天收盘价和未来长远的（假设是50天）某天收盘价没关联。...在如下的AcfDemo.py范例中，将通过股票收盘价的案例，让大家直观地感受到时间序列里的自相关性。...“偏自相关系数”的计算过程相当复杂，根据算法，已经剔除其中自相关系数包含的“间接影响”，在实际应用中，也可以通过调用statsmodels库里的相关方法来实现，在如下的PacfDemo.py范例中，就将演示计算并绘制偏自相关系数的做法...范例中，将首先从网络接口里抓取指定股票的数据，在此基础上计算股票间的相关度，并以热力图的形式直观地展示不同时间序列间相关性的效果。
但实际上任何在研究中需要使用的数据（当然必须是股票某个属性的数据）都可以导入其中，你可以选择构建一张超宽的表使用dump_all一次性导入，也可以分批使用dump_fix导入。...，有以下几个注意点： config参数用来配置需要加载的特征，对于qlib内置数据中原有的特征需要使用"$"符号进行引用； instruments可以为股票代码的列表，也可以是某个股票池代码，前提是该股票池成分股文件存在于...# 这次我们加载沪深300成分股的10日和30日收盘价指数加权均价 market = 'sh000300' # 沪深300股票池代码，在instruments文件夹下有对应的sh000300.txt close_ma...比如我们想要加载沪深300中每一天10日均线大于30日均线的股票并返回它们的均线数据，该怎么实现呢？...这类processor都有fit的方法，qlib内置的processor中如ZScoreNorm就是一个infer_processor，我们看一下源码： 接下来，我们通过一个详细的实例梳理以上的知识点
长期目标就是从这些股票交易中获取尽可能多的利润。本章对股票组合简化，只“交易”一只单一的证券，这里采用股票市场指数—标准普尔指数。...总体的评估标准就是该交易系统的性能，即该交易系统的交易所产生的利润或者损失，以及对投资者有意义的一些其他统计指标。...函数candleChart()绘制股票价格的K线图。K线图用一个彩色的框和竖直的柱条来代表每日报价情况。柱条代表当天的最高、最低价格，而框代表开盘价和收盘价。...函数newTA()可用于绘制新的函数指标并加人到已有的K线图中。该函数的返回值是一个绘图函数.这意味着可以像调用R的其他函数一样来调用对象addT. ind和对象acidAvgPrice。...调用函数addT.ind()时采用默认参数(而不是设为1)，这导致在K线图下绘制新的图形。由于指标T的量纲和K线图不同，所以在另一个图形中绘制T是合理的。
ML的任务和输入特征 为了保持基本设计简单，它设置了二进制分类任务，预测第二天的收盘价是高于还是低于当前收盘价，对应于预测下一个时间段是做多还是做空。...虽然可以根据任意数量的其他交易指标对模型进行训练，或者以其他方式对模型进行训练，但我们建议坚持使用那些经过规范化或可以修改为价格规范化或波动性规范化的模型。否则，单一模式不太可能适用于一系列股票。...目前，生成器脚本设置为标准普尔500股票列表，从2015年开始每天下载candle，并将它们处理为所需的交易指标，作为模型的输入特征。...然后，ML脚本可以根据需要读取这些文件，以训练和评估模型，不需要重新下载和处理任何其他数据。...我们建议使用标准化的指标，类似于Stoch和RSI，因为这将资产的相对价格从等式中剔除，这样模型就可以应用于一系列股票中，而不需要为每种股票都选用不同的模型。
涨跌幅限制 涨跌幅限制是指证券交易所为了抑制过度投机行为，防止市场出现过分的暴涨暴跌，而在每天的交易中规定当日的证券交易价格在前一个交易日收盘价的基础上上下波动的幅度。...历史上也曾出现过延中实业（现方正科技,600601）、申华实业（现华晨集团，600653）、东北电（现ST东北电，0585）等股票一日涨幅超过100%的情况，也有过如西南药业（600666）等一日暴跌超过...2、可能是庄家通过大幅拉高或杀跌进行吸筹或出货的操作。 3、处于多空明显分歧的阶段，如某股票在连续上涨或者涨停后，打开涨停或跌停时，就会出现较大的价格波动。...它允许你在无界的事件流中检测事件模式，让你有机会掌握数据中重要的事项。它允许你指定要在流中检测的模式，然后检测匹配事件序列并对其进行操作。...比如用户在登录 APP 后 1 分钟内只浏览了商品没有下单；用户在浏览一个商品后，3 分钟内又去查看其他同类的商品，进行比价行为；用户商品下单后 1 分钟内是否支付了该订单。
国内提供股票数据的接口如sinajs，money.163.com，yahoo，它们提供的API接口不同，每家提供的数据大同小异，可以选择一家的数据来处理。...print 'choose csv' df.to_csv('stock_basic_list.csv'); print 'download csv finish' 股票列表中包括当前...的股票历史K线，默认为上市日期到今天的K线数据，支持递增下载，如本地已下载股票60000的数据到2015-6-19，再次运行则会从6.20开始下载，追加到本地csv文件中。...Dummy就是多进程模块的克隆文件。唯一不同的是，多进程模块使用的是进程，而dummy则使用线程（当然，它有所有Python常见的限制）。 通过指定processes的个数来调用多线程。...附：文中用到的其他函数及变量，定义如下： TABLE_STOCKS_BASIC = 'stock_basic_list' DownloadDir = os.path.pardir + '/stockdata
机器学习小项目:从NIFTY指数的当日股价预测股票收盘价格，对比各种模型在时序数据预测的效果 ? 如果你像我一样涉足股票交易，你可能想知道如何在收盘时判断股票的走势——它会在收盘价上方收盘，还是不会？...我将在这里重点介绍的是 ROCKET transform 和时间序列分类器。这里实际上有大量有趣的时间序列分类器，其中许多属于符号表示类型（将时间序列表示为字母或符号序列，如 DNA）。...我发现在这个时间序列中，它们中的大多数都没有太大的竞争力，所以我专注于实际上足够好用的 2 个，可以在现实生活中部署。...然后，通过除以 100 来缩放数字，以获得大致在 [0,1] 范围内的数字。要创建二进制目标变量，只需将收盘价与开盘价进行比较，如果收盘价更高，我们编码为 1，否则为 0。...最后本文的只是对比几个模型的准确程度，也许可以用在实际的数据中，但是请在使用前进行详细的验证。
转换价格修正是指发行公司在发行可转换债券后，由于公司尚未送股、配股、增发股票、分立、合并、拆细及其他原因导致发行人股份发生变动，引起公司股票名义价格下降时而对转换价格所做的必要调整。 ? ? ? ?...(4) 在牛市中，转债的正股跟随大盘节节走高，转债价也相应上涨，交易价大多已在130元之上，在这种情况下，纯债价值对转债的影响甚微，纯债溢价率在实际操作中的参考作用不大，此时应关注的是转债溢价率。...投资者投资可转债所承担的风险一般比正股要低，但收益相差不大。 (5) 市场运行中，后市走势难判。但转债不同，有不少办法可判出价格的过高和过低。其中一个办法是参考转股溢价率。...当然转股溢价率只是一种辅助指标,还应用其他方法综合判断。...目前已发行的基金中,兴业可转债基金是以可转债为主要投资对象，很多基金如华安宝利配置，博时平衡配置，宝康灵活配置和泰达荷银效率等基金也均可投资该品种。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
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