大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 获取股票数据的接口很多，免费的接口有新浪、网易、雅虎的API接口，收费的就是证券公司及相应的公司提供的接口。...bvps,每股净资 pb,市净率 timeToMarket,上市日期 二、获取单只股票的历史K线 获取的日K线数据包括： date : 交易日期 (index) open : 开盘价（前复权，默认）...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。...(path=cm.DownloadDir+fileName) se = df.head(1).index #取已有文件的最近日期 dateNew = se...map函数来完成并行的库：一个是multiprocessing，另一个是鲜为人知但功能强大的子文件：multiprocessing.dummy。
前言 在之前的文章中，我们使用Qlib实现了GAT与新闻共现矩阵的量化策略（A股实践 ：图神经网络与新闻共现矩阵策略（附代码））。后台收到很多留言，希望我们能够出一些Qlib的使用教程。...我们只要将外部数据按照指定的格式准备好，并运行相关代码即可。...我们以价格数据为例，在准备价格数据时有以下要求： 每个股票保存为一个csv文件。...其中日期列命名为'date'。文件名为股票代码，如股票600000的价格数据，保存在'SH600000.csv'。...具体方法是，按“股票代码-纳入日期-剔除日期”的格式准备txt文件，注意列于列之间用\t分隔，如下图，我们准备了sh000300.txt，即沪深300成分股文件： 如何更新/扩展数据？
1简介 在本模块中，我们将讨论以下概念： 如何将您自己的数据集引入 GEE。 如何将来自遥感数据的值与您自己的数据相关联。 如何从 GEE 导出特征。...虽然有很多方法可以将 csv 文件转换为 shapefile，但我们将使用 R。下面的代码包含进行此转换所需的所有内容。...上传 shapefile：在上面的 R 代码中，我们将数据的 csv 文件转换为 shapefile，并定义坐标参考系统 (CRS) 以匹配 GEE 的预期 (WGS 1984)。...当您将功能加载到 Google 地球引擎中时，您将添加与您的 GEE 帐户相关联的个人资产。 您将能够在任务窗格中监控上传进度。 上传后，您可以通过代码编辑器左侧的资产窗格编辑资产。...加载资产后，通过双击资产面板中的资产名称或将鼠标悬停在名称上时按下出现在功能右侧的小箭头图标，将其导入脚本。将功能重命名为具有描述性的名称。然后在地图上将其可视化，以确保该功能看起来符合您的预期。
数据 我们从Kaggle的找到乐资产价格数据，使用CSV文件进行分析。也可以使用yfinance在固定的时间内(b/w开始和结束日期)获得实时股票价格。...在这个矩阵中，可以看到stock_returns中的变量是如何成对关联的。由此得出的图表可以让我们深入了解不同公司日收益之间的相关性和模式。...我们先假设价格或更准确的对数回报是正态分布的。 可以看到，偏差很大，在正态分布中，99.75%的数据在3个标准差以内，而这里不是这样。但是我们如何检验正态性以及如何将其近似为高斯分布。...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。...使我们能够看到资产或公司在最佳表现的投资组合中是如何分配的。 使用蒙特卡罗模拟未来的价格预测 所提供的代码片段引入了一个名为monte_carlo的函数，该函数使用蒙特卡罗方法来模拟股票的未来价格。
摘要：由于今年疫情，加速了长租公寓的暴雷，本人所租的蛋壳公寓也频繁传出各种负面新闻，直到10月初合同到期，不敢再续租了，按约退房！...发现投诉量多达2万5千多条，于是把黑猫上关于蛋壳公寓的投诉内容爬取了下来并进行了分析，于是有了这篇完整的数据分析实战项目，从数据获取到数据的简单分析 有遇到相同问题的可以投诉走一波 黑猫投诉 12315...("蛋壳公寓投诉数据.csv",index=False) # 紫梧桐 关键词检索 # 蛋壳公寓为品牌名，工商注册名称为紫梧桐资产管理有限公司 result = pd.DataFrame() total_page.../合并后蛋壳投诉数据.csv") # 筛选到截止昨天的数据，保证按天数据的完整性 data = data[data.投诉日期<='2020-11-09'] print(f"截至2020-11-09之前...，疫情租房补贴之类的，还有被长租公寓暴雷以及蛋壳破产之类的负面新闻给带起来的租户紧张等等。
（开、高、低、收、成交量和持仓量）和基本信息（包括股票代码、股票名称、所属行业、所属地区、PE值、总资产、流动资产、固定资产、留存资产等） 对抓取的新闻文本按照，去停用词、加载新词、分词的顺序进行处理...利用前两步中所获取的股票名称和分词后的结果，抽取出每条新闻里所包含的（0支、1支或多支）股票名称，并将所对应的所有股票代码，组合成与该条新闻相关的股票代码列表，并在历史数据表中增加一列相关股票代码数据...从历史新闻数据库中抽取与某支股票相关的所有新闻文本，利用该支股票的日线数据（比如某一天发布的消息，在设定N天后如果价格上涨则认为是利好消息，反之则是利空消息）给每条新闻贴上“利好”和“利空”的标签...，并存储到新的数据库中（或导出到CSV文件） 实时抓取新闻数据，判断与该新闻相关的股票有哪些，利用上一步的结果，对与某支股票相关的所有历史新闻文本（已贴标签）进行文本分析（构建新的特征集），然后利用...从数据库中抽取与某支股票相关的所有新闻文本 将贴好标签的历史新闻进行分类训练，利用训练好的模型对实时抓取的新闻文本进行分类预测 * 新闻爬取（crawler_cnstock.py，crawler_jrj.py
Quantopian定义： 交易算法是一种计算机程序，它定义了一套买卖资产的规则。大多数交易算法基于研究历史数据得出的数学或统计模型来做出决策。 我们使用什么平台？...Apple苹果（AAPL）是一支很好的股票，因为目前为止（2018年9月）它已经是世界上价值最高的公司，不仅拥有相对稳定的股票价格，而且拥有足够多与品牌相关的体量、新闻和人气。...让我们拉取这个日期后的股票价格信息： aapl_split = quandl.get("WIKI/" + 'AAPL', start_date="2014-06-10") aapl_split.head...我们得到了一个微不足道的0.0454，这个数据有些道理，我们可以想一下：AAPL相关的新闻/活动/闲谈并不是影响股票价格的积极因素。...我们希望这篇文章对你有帮助，并且很乐意在评论中听到你的意见： 运行代码是否遇到任何问题？有时候环境和版本会搞砸一切…… 你使用什么包和技术？ 那些可视化工具有助于了解股票价格的变动？
以及“复式记账工具Beancount的使用”。 相信对于看过前三篇文章并仍然选择继续阅读的你来说，Beancount记账应该是有一定吸引力的。...项目结构 constants：存放常量和枚举类 enums.py：枚举类定义 data：存放账单数据和其他数据文件 bank_statements：存放账单记录数据 processed：存放处理后的数据...在读取CSV文件时，需确保文件的编码格式是UTF-8。因此，可以编写一个函数来检查文件的编码格式，当文件编码格式非UTF-8时将其转换为UTF-8编码。...不同供应商的账单，字段所处的列可能不一样，我们可以利用前面定义的枚举类来指定每个字段在CSV文件中的列序号。然后，编写一个函数来解析每条记录，并根据指定的列序号提取字段的值。...，若命中规则便按照Beancount交易记录的格式进行记账，并输出到文件中。
1 准备工作 导入相关库文件： 注意：我们有两个数据集，train_Val.csv是训练和验证数据集以及test.csv数据集。直到第3部分的最后，我才接触到test.csv数据集。...我们使用R中的melt函数重新排列了数据，但是建议任何阅读此文件的人都使用tidyverse包中的pivol_longer函数。可以参考pivot_longer包。...取而代之的是，将每个时间序列group_by（按class == 0过滤后的6,000个观测值中的每一个，同样当按class == 1过滤时，也是如此），然后将nest（）数据折叠每个资产的每日时间序列到一个...现在，每种资产已从约260天分解到1个信号时间序列特征观测。 回想一下这里的目标是对合成时间序列与真实时间序列进行分类，而不是第二天的价格。...R中的预测功能很棒，它可以采用任何模型进行预测，我们只需要与模型一起提供测试数据即可。从预测中“询问”概率分数。我们还绘制了预测概率的密度。 最后！根据预测的概率提交文件。
本文CNN网络的实现是利用TensorFlow来实现的。在本文中，我将按以下步骤进行阐述：数据集创建、CNN训练和对模型评估。 ? 数据集： 在本节中，简要描述了构建数据集、数据源和情感分析的过程。...对于每个tick，我从“https://api.intrinio.com/news.csv?ticker={tick}”下载相关的新闻数据。...数据以csv格式显示，如下图: TICKER,FIGI_TICKER,FIGI,TITLE,PUBLICATION_DATE,URL,SUMMARY，例子如下 ? 我们会根据标题已经删除了重复的新闻。...最后，数据被TICK和日期分组，总结了TICK有多个消息的日期的极性分数。...完整数据集： ---- 通过合并股票和新闻数据，我们得到如下的数据集，从2016-01-04到2017-09-30的所有日期划分为154个刻度，并且股票的收盘价和极性值分别为： ?
这样可以帮助我们理解如何将ELK技术栈的组件简单地组合到一起来构建一个完整的端到端的分析过程 ---- 输入的数据集 在我们的例子中，要使用的数据集是google每天的股票价格数据 下载地址：https...Price（调整价格） ?...---- 配置Logstash的输入 文件输入插件可以从文件中读取事件到输入流里，文件中的每一行会被当成一个事件处理。它能够自动识别和处理日志轮转。如果配置正确，它会维护读取位置并自动检测新的数据。...为beginning ---- 过滤和处理输入数据 接下来可以根据需要对输入数据进行过滤，以便识别出需要的字段并进行处理，以达到分析的目的 因为我们输入文件是CSV文件，所以可以使用csv过滤插件。...} } columns属性指定了csv文件中的字段的名字，可选项。
现在我们继续获取一些数据，我们认为这些数据将帮助我们预测美元/加元资产的走势。这些数据还将以工业产品价格指数（IPPI）的形式来自加拿大开放数据，该指数应与加元相对于美元的汇率走势相关。...这对于真正的交易算法来说太慢了。其次，该指数中的所有因素都与加拿大有关，在美元/加元交易中，加拿大只占一半或更少。第三，我们不包括来自新闻或其他数据源的数据。这一切都很好，因为我们只是在展示它的原理。...实际上，有很多方法可以在日常交易中利用月度宏观数据，并将来自多种数据类型的输入合并到模型中。...在我们的例子中，“x”是IPPI数据，我们希望使用它来预测USD_CAD中的价格变化，这是我们的“y”输出。...为了做出预测，我们回顾了过去3个月按比例调整的IPPI指标。 ? 为了进行预测，我们只使用与USD_CAD预期收益相关至少10%的指标。这减少了x中的维数。
如何将20GB的CSV文件放入16GB的RAM中。 如果你对Pandas有一些经验，并且你知道它最大的问题——它不容易扩展。有解决办法吗? 是的-Dask DataFrames。...它甚至可以在集群上运行，但这是另一个话题。 今天你将看到Dask在处理20GB CSV文件时比Pandas快多少。运行时值将因PC而异，所以我们将比较相对值。...我们只对数据集大小感兴趣，而不是里面的东西。 因此，我们将创建一个有6列的虚拟数据集。第一列是一个时间戳——以一秒的间隔采样的整个年份，其他5列是随机整数值。...这是一个很好的开始，但是我们真正感兴趣的是同时处理多个文件。 接下来让我们探讨如何做到这一点。 处理多个CSV文件 目标:读取所有CSV文件，按年值分组，并计算每列的总和。...这不是最有效的方法。 glob包将帮助您一次处理多个CSV文件。您可以使用data/*. CSV模式来获取data文件夹中的所有CSV文件。然后，你必须一个一个地循环读它们。
Step4 在新建的Notebook中写入代码 获取指数数据函数 导入所需要用到的库 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 定义获取指数数据的函数...:param start_date: 开始获取数据的日期 :param end_date: 结束获取数据的日期 :return: 返回从开始到结束日期每天的指数数据 "...沪深300指数 运行代码之后返回到Jupyter Notebook的主页，就能看到保存的000300.csv文件，可以下载到本地进行操作，也可以直接在聚宽的研究环境中进行操作。 ?...下载csv文件 数据探索 先对我们获取到的沪深300指数数据进行一番了解，方便后续分析。 查看沪深300指数的总体信息： df300.info() ?...300的历史价格走势图可以看出，在2008年左右有一个价格的顶峰，接下来找出具体那一天的数据。
表2：需要预测的产品的数据样例 图片 三．需要解决的问题 请对附件中的训练数据（order_train1.csv）进行深入地分析，可参照但不限于下述主 题。...基于上述分析，建立数学模型，对附件预测数据（predict_sku1.csv）中给出的产品，预测未来 3 月（即 2019 年 1 月、2 月、3 月）的月需求量，将预测结果按照表 3 的格式保存为文件...但是需要注意的是，由于数据中的产品价格和需求量都是离散值，所以散点图中的点是会有重叠的。...这表明促销活动对产品需求量有积极的影响。 8、季节因素对产品需求量的影响 将订单日期转换为季节，按季度聚合订单需求量。...此外，不同季节的订单需求量与产品价格之间的关系也存在一定的差异，例如在春季和秋季，订单需求量与产品价格之间存在一定的正相关关系，而在夏季和冬季则不存在明显的相关性。
使用Python爬虫获取旅游网站上的机票和酒店价格数据，可以帮助你快速比较不同供应商和日期的价格差异。...print(f"机票价格：{flight_price}")print(f"酒店价格：{hotel_price}")# 将价格信息存储到CSV文件data = {'日期': pd.Timestamp.now...：```python price_comparison.py```代码将会获取指定旅游网站上的机票和酒店价格，并将这些信息存储到名为`price_comparison.csv`的CSV文件中。...- 价格历史记录： 通过将价格信息存储到CSV文件中，你可以建立一个价格历史记录，方便回顾和比较不同日期的价格。...- 自定义网址： 你可以根据需要修改代码中的机票和酒店网址，获取不同旅游网站上的价格数据。通过使用这个机票酒店价格对比分析系统，你可以更加了解旅行的成本，为你的旅行节省更多预算。
第 7 行获取出一个「字典」格式的数据。 第 8, 9 行用列表解析式 (list comprehension) 将日期和价格获取出来。...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...1.2 移动均线图 知识点：移动均线 移动均线 (Moving Average, MA) 是将一段时间 (也叫窗口) 内资产收盘价的平均价格连成曲线，用以显示价格趋势的一种技术指标。...观察两点： 价格和三轨线关系 上轨线和下轨线形成的带状口 一般来说，下轨对价格有支撑作用，上轨对价格有阻力作用，中轨对价格既有支撑也有阻力作用。...在 Timeline 上添加 Pie 和日期。 第 18 行如果被运行，该动态图被生成到 Pie.html 网页文件里；如果没被运行，该动态图将显示在 Jupyter Notebook 中。
第 7 行获取出一个「字典」格式的数据。 第 8, 9 行用列表解析式 (list comprehension) 将日期和价格获取出来。...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...1.2 移动均线图 知识点：移动均线 移动均线 (Moving Average, MA) 是将一段时间 (也叫窗口) 内资产收盘价的平均价格连成曲线，用以显示价格趋势的一种技术指标。...观察两点： 价格和三轨线关系 上轨线和下轨线形成的带状口 一般来说，下轨对价格有支撑作用，上轨对价格有阻力作用，中轨对价格既有支撑也有阻力作用。...在 Timeline 上添加 Pie 和日期。 第 18 行如果被运行，该动态图被生成到 Pie.html 网页文件里；如果没被运行，该动态图将显示在 Jupyter Notebook 中。
打开咱们的样例csv文件，来看看。 可以看到，第一行是表头，说明每一列的名称。之后每一行都是数据，分别是日期和对应的售价中位数取值。 每一行的两列数据，都是用逗号来分割的。...我们在Jupyter Notebook中打开下载的JSON文件，检视其内容： 我们需要的数据都在里面，下面我们回到Python笔记本文件ipynb中，尝试读取JSON数据内容。...它看起来有些像我们上网时每天都要用到的HTML源码，但是有区别。它的设计初衷，不是为了展示Web页面，而是为了数据交换。 我们在Jupyter Notebook中打开下载的XML文件。...其中，日期数据的类型为“date”，交易价格中位数的类型为“float”。 我们先来尝试使用Beautifulsoup的函数，提取所有的日期数据： 我们看看提取结果的前5行： 很好，数据正确提取出来。...如果本文可能对你身边的亲友有帮助，也欢迎你把本文通过微博或朋友圈分享给他们。让他们一起参与到我们的讨论中来。
其他不包含特殊字符的字段则没有被包围符包围。 在处理此类CSV文件时，解析器应该能够正确地识别字段值两侧的包围符，并将其视为一个整体。通常，CSV解析器会根据字段两侧是否有包围符来区分字段。...1.2 无法通过分隔符以及包围符区分字段 此种情况比较极端，但是实践中也会有，当来源数据是从另一个数据资产平台导出时，如果没有设置好分隔符以及包围符的策略规则，就会遇到该情况。...该操作后会得到一个只有一行的数据文件，此时需要重新规划每行数据的头，我们需要对每行数据的关键字符串特征指定正则表达式去匹配，并且将匹配到的关键字段加以换行符，这样就能得到正确的行数据。...如果你的CSV文件中的字段需要包围符，可以在Hive表的创建语句中使用ROW FORMAT SERDE来指定使用特定的SerDe，并设置相关的属性。...数据格式： 检查字段是否按照预期的格式存储。 关系一致性： 对于知识图谱中的关系，确保节点和边之间的关系是正确的。 时间戳转换： 如果有进行时间戳转换，请检查日期是否正确。
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