在固定时间内对于某个股票，如果其收益 高于阈值 c，那么被分为正例 (用 +1 表示) 低于阈值 -c，那么被分为负例 (用 -1 表示) 在 -c 和 c 之间，被分为第三类 (用 0 表示) 用公式对上述规则进行表述...下节就来探讨如何利用止损止盈来给资产涨跌打标签的。 2 三隔栏方法 AFML 作者 Prado 一种创新的数据标注方法，三隔栏（Triple-Barrier, TB）方法。...TB 和 FH 方法相似，我们需要三种情况来为数据打上 +1, -1, 0 三个标签，而打哪个标签看价格函数先碰到三隔栏的哪一个。 如何设定三隔栏？...第一行初始化 events，将 data 里面的 'Date' 一栏的复制给它。 第二行用 TimeDelta(days=15) 函数，加在初始日期得到竖直隔栏对应的日期。...当持仓期限过了，那么终止价格就是竖直隔栏那点的价格 当收益碰到了上下隔栏，那么终止价格就是上下水平隔栏那点的价格 第 7 行计算收益率，第 8 行根据其正负标注 ± 1。
标签：Python，Pandas 本文介绍在pandas中如何找到与给定输入最接近的值。 有时候，我们试图使用一个值筛选数据框架，但是这个值不存在，这样我们会接收到一个空的数据框架，这不是我们想要的。...我们想要的是，在数据框架中找到与这个输入值最接近的值。 下面是一个简单的数据集，将用于演示这项技术。假设有5天的SPY股票（假想）价格。 图1 假设我们想要找到与价格386最接近的值所在的行。...在这种情况下，我们不能使用大于“>”或小于“<”之类的筛选器，因为不知道匹配值是高于还是低于给定的输入值386。 过程 1.计算每个值与输入值之差。...pandas argsort()方法 argsort()方法返回将对值进行排序的整数索引。例如： 图3 看起来可能有点混乱，尤其是当看带有日期栏的排名时。...值6（2022-05-10）行应该转到第二个位置 …… 值64（2022-05-11）行应该转到最后一个位置 图4 然后，可以使用iloc[]属性重新组织数据框架： 图5 如果我们只想要得到最接近的值
annotations：字典格式 {x_point: text}，用于在点 x_point 上标注 text。 keys：列表格式，指定数据帧中的一组列标签用于排序。...2 用 iplot 画图 数据 首先用 YahooFinancials API 来下载四个股票的 2020 年到 2021年的最新数据，安装该 API 用一行代码： pip install yahoofinancials...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。...代码稍微有些复杂，但还是能一行流写出 (尽管有几个断行)。...如何 resample 计算累计收益率前面已经讲了就不重复了，关键是先用 pd.melt() 将宽表变成长表，使其用三列 date, code 和 value，然后分别设为气泡的 x 轴数据、y 轴数据
最后两个秘籍包含在数据分析期间经常发生的简单任务。 剖析数据帧的结构 在深入研究 Pandas 之前，值得了解数据帧的组件。...数据帧上最基本，最常见的操作之一是重命名行或列的名称。...当然，这在实践中很难做到，尤其是当股价仅将其历史的一小部分花费在一定阈值之上时。 我们可以使用布尔索引来查找股票花费高于或低于某个特定值的所有时间点。 此练习可以帮助我们了解某些股票的交易范围。....jpeg)] 请注意，前面的数据帧中的第三，第四和第五行中的所有值是如何丢失的。...mask方法的第一个参数是条件，该条件通常是布尔级数，例如criteria。 因为mask方法是从数据帧调用的，所以条件为False的每一行中的所有值都将变为丢失。
如果你仍然对这到底是长什么样子的心存疑问，那么请看一下下面的例子： 你可以看到日期被置于x轴，价格标注于y轴。...现在，让我们先关注在Pandas上，并且用它来分析时间序列数据。这一部分将会解释你可以怎样使用Pandas输入数据，探索和操作数据。在这之上，你还会学到如何对你输入的数据进行一些常见的金融分析。...现在，当你手头有一个规则的数据框的时候，你可能首先要做的事情之一就是利用head() 和tail() 函数窥视一下数据框的第一和最后一行。幸运的是，当你处理时间序列数据的时候，这一点是不变的。...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。 请注意行标签是如何包含日期信息的，以及你的列和列标签是如何包含了数值数据的。...现在，你已经简要地检查了你的数据的第一行，并且已经查看了一些总结性统计数据，现在我们可以稍微深入一步了。 做这件事的一种方法是通过筛选，例如说某一个列的最后十行数据来检查行标签和列标签。
在使用 pandas 之前，需要引进它，语法如下： import pandas 这样你就可以用 pandas 里面所有的内置方法 (build-in methods) 了，比如创建一维的 Series...由于「系列」、「数据帧」和「面板」这些直译过来的中文名词听起来有些奇怪，在本帖还是直接用 Series, DataFrame 和 Panel。...和学习 numpy 一样，学习 pandas 还是遵循的 Python 里「万物皆对象」的原则，既然把数据表当对象，我们就按着数据表的创建、数据表的存载、数据表的获取、数据表的合并和连接、数据表的重塑和透视...这里 wset 是专门收集数据集信息的函数，万矿做的好的东西是又一套 GUI 帮你生成第一行代码，展示如下： 点击「API 函数」下面的「WSET 数据集」会带给你以下界面。...下面看看如何进行「多层索引」的操作吧。 在第一层 columns 的 ‘公司数据’ 和第二层 columns 的 ‘行业’ 做索引，得到一个含两层 index 的 Series。
本文将向大家介绍如何用Python采集器建立一个可立即实现电商价格跟踪的可扩展价格追踪器。价格追踪器是什么？价格追踪器是一个定期在电商网站上抓取产品价格并提取价格变动的程序。...●价格解析器：用于每个价格监测脚本的库。它有助于从包含价格的字符串中提取价格。●smtplib：用于发送电子邮件。●Pandas：用于过滤产品数据和读写CSV文件。...产品的标题可以从产品的URL中提取，也可以存储在同一个CSV文件中。如果价格追踪器发现产品价格降至低于alert_price字段的值，它将触发一个电子邮件提醒。?...我们来循环运行所有代码，用新的信息更DataFrame。最简单的方法是将每一行转换成一个字典。这样，您可以读取URL，调用get_price()函数，并更新所需字段。...我们将添加两个新的键值——提取的价格（price）和一个布尔值（alert），用于在发送邮件时过滤函数行。
一 金融专业人士以及对金融感兴趣的业余人士感兴趣的一类就是历史价格进行的技术分析。维基百科中定义如下，金融学中，技术分析是通过对过去市场数据（主要是价格和成交量）的研究预测价格方向的证券分析方法。...但是，首先需要数据才能开始工资，这里我们主要靠pandas库，因为NumPy库比较常用，所以还是把该库导入。 （PS:除NumPy和SciPy，pandas也是Python的重要库之一） ? ?...这里DataReader函数来自pandas.io.data，可以用来从不同数据来源，尤其是雅虎财经网站上获取金融数据。...卖出信号（空头）： 42天信号第一次低于252天趋势SD点。 Pandas数值运算通常以向量方式进行，这样可以取两列的全部差值： ?...现在生成我们的投资机制，此处假定信号阈值为50： ? 即在1489个交易日中，42日趋势线高于252日趋势线SD个点以上，1232个交易日中，42日趋势线低于252日趋势线SD个点以上。
本文介绍的是如何创建DataFrame型数据，也是pandas中最常用的数据类型，必须掌握的，后续的所有连载文章几乎都是基于DataFrame数据的操作。...25 男 上海 小张 22 女 杭州 读取数据库文件创建 1、先安装pymysql 本文中介绍的是通过pymysql库来操作数据库，然后将数据通过pandas读取进来，首先要先安装下pymysql...(DataFrame)是pandas中的二维数据结构，即数据以行和列的表格方式排列，类似于 Excel 、SQL 表，或 Series 对象构成的字典。...它在pandas中是经常使用，本身就是多个Series类型数据的合并。 本文介绍了10种不同的方式创建DataFrame，最为常见的是通过读取文件的方式进行创建，然后对数据帧进行处理和分析。...希望本文能够对读者朋友掌握数据帧DataFrame的创建有所帮助。 下一篇文章的预告：如何在DataFrame中查找满足我们需求的数据
本人获取的链家网上的新房和二手房数据，先来看看原始网页的结构： 首先是URL，不管是新房还是二手房，链家网的房产数据都是以列表的方式存在，比较容易获取，如下图： ?...在这里，由于是基于地理位置做的一个统计分析，显然爬取的地理位置必须是准确的才行。但由于售房者填写的地址和楼盘名称可能有误，如何将这些有误的识别出来成为这里数据清洗成败的关键。...市中心依然遵循了寸独存金的原则，销售价格远远高于郊县，一方面原因是位置地段、配套的独特性，一方面也是由于可供销售的土地面积、楼盘数量极为有限。 二手房销售价格和挂牌数量 ?...二手房交易重要集中在市区及一些经济比较发达的郊县，不同区县的价格分化并不大，可能原因是老城区销售的二手房存在一部分老房子、同时二手房的价格卖家写的比较随意。 二手房数据的箱型图 ?...这个就更为明显的印证了上面的结论，主城区的二手房存在一部分价格远低于市场均价的(即老房子)，也有一部分价格昂贵的(新房、豪宅)出售，郊县的价格均方差则会低很多。
pandas库是Python数据分析的核心库 它不仅可以加载和转换数据，还可以做更多的事情：它还可以可视化 pandas绘图API简单易用，是pandas流行的重要原因之一 Pandas 单变量可视化...单变量可视化， 包括条形图、折线图、直方图、饼图等 数据使用葡萄酒评论数据集，来自葡萄酒爱好者杂志，包含10个字段，150929行，每一行代表一款葡萄酒 加载数据 条形图是最简单最常用的可视化图表 在下面的案例中... 直方图看起来很像条形图， 直方图是一种特殊的条形图，它可以将数据分成均匀的间隔，并用条形图显示每个间隔中有多少行， 直方图柱子的宽度代表了分组的间距，柱状图柱子宽度没有意义 直方图缺点：将数据分成均匀的间隔区间...数据倾斜： 当数据在某个维度上分布不均匀，称为数据倾斜 一共15万条数据，价格高于1500的只有三条 价格高于500的只有73条数据，说明在价格这个维度上，数据的分布是不均匀的 直方图适合用来展示没有数据倾斜的数据分布情况...'] < 100].sample(100).plot.scatter(x='price', y='points’) 调整图形大小，字体大小，由于<em>pandas</em><em>的</em>绘图功能<em>是</em>对Matplotlib绘图功能<em>的</em>封装
第一个是索引，第二个是Series中的数据。 输出的每一行代表索引标签（在第一列中），然后代表与该标签关联的值。...我们还对 Pandas Series和DataFrame对象进行了介绍，展示了一些基本功能。 该博览会向您展示了如何执行一些基本操作，以便在深入学习所有细节之前可以用来启动和运行 Pandas。...Series还会自动执行自身与其他 Pandas 对象之间的数据对齐。 对齐是 Pandas 的一项核心功能，其中数据是在执行任何操作之前按标签值匹配的多个 Pandas 对象。...()方法来检查Series中前导（头）或后随（尾）行。...代替单个值序列，数据帧的每一行可以具有多个值，每个值都表示为一列。 然后，数据帧的每一行都可以对观察对象的多个相关属性进行建模，并且每一列都可以表示不同类型的数据。
Pandas 数据帧是带有标签行和列的多维表格数据结构。 序列是包含单列值的数据结构。 Pandas 的数据帧可以视为一个或多个序列对象的容器。...Pandas 有一种选择行和列的方法，称为loc。 我们将使用loc方法从之前创建的数据集中调用数据帧。.../img/639d0349-a7de-4a12-a6e3-88a0e69d0e05.png)] 如前面的屏幕快照所示，True值是与我们的条件匹配的值，即，它们表示价格高于500000的行。...接下来，我们使用该布尔序列来过滤完整数据集中的行，并仅获取价格高于500000的值。...我们逐步介绍了如何过滤 Pandas 数据帧的行，如何对此类数据帧应用多个过滤器以及如何在 Pandas 中使用axis参数。
在本文中，我们需要三个包，它们是处理数据帧的 Pandas、调用 API 和提取股票数据的requests，以及创建金融图表的 mplfinance。...现在要使用 mplfinance 创建一个 OHLC 图表，只需一行代码： mf.plot(amzn.iloc[:-50,:]) 在上面的代码中，我们首先调用该plot函数，并在其中将我们之前提取的...用 matplotlib 绘制这些数据需要一千年，而 mplfinance 允许我们只用一行代码就可以完成这项任务。...它允许我们添加自定义的技术指标数据，并与实际的图表一起绘制，我们可以自定义整个模板，甚至图表中的每一个元素，添加趋势线，等等。 这个库最好的部分是它的易用性，并帮助我们用一行代码生成高级的财务可视化。...虽然像Plotly这样的包有创建这些图表的内置函数，但不可能在一行代码中完成。 mplfinance现在唯一的缺点是它糟糕的文档，这使得人们甚至不知道这个包是关于什么的。
将当日的开盘价格与前一日的收盘价格进行比较，可能会暗示市场价格在当天对于某个工具是上涨还是下跌。如果开盘价格明显高于前一日的收盘价格，则价格可能会继续上涨。...同样，如果开盘价格明显低于前一日的收盘价格，则价格可能会继续下跌。记录的开盘价格数据是静态的，意味着它在交易小时内不会改变。本教程演示了如何获取金融工具当日的开盘价格。...金融工具当日的记录最高价格 在做出新交易决策之前，交易策略通常使用金融工具当日的最高价格作为一个合格条件之一。这些数据是动态的，因为它们可能在交易小时内不断变化。...如果开盘价显著高于前一天的收盘价，则价格可能会继续上涨。同样，如果开盘价显著低于前一天的收盘价，则价格可能会继续下跌。记录的收盘价数据是静态的，意味着在实时交易时间内不会发生变化。...如果一个日本蜡烛的收盘价高于其开盘价，它的颜色将是绿色。绿色蜡烛也称为看涨蜡烛，因为它表明价格在那段时间内看涨，即上涨。如果一个日本蜡烛的收盘价低于其开盘价，它的颜色将是红色。
在本文中，我们将看到我们如何使用机器学习来预测公司是否会高出或低于其估算。 数 据 我们考虑来自Estimates数据库的EPS分析师估算，并从Sentieo下载。...对于每家公司，我们都会得到估算值的平均值，#估计值，低值，高值和实际值，如下所示： 不幸的是，对于这个数据库，我们每个公司只有70个数据点，这不足以根据之前公布的结果和他们的Beat / Miss vs...我们可以询问估值是高于还是低于实际值，而不是问自己公司是否会超过估计值。 然后，我们将对值进行标准化以便聚合它们。...在这种情况下，我们将为我们的模型考虑的功能是： ＃估计 低于/平均％ 高于/平均％ 实际/平均％ 然后，我们决定按行业汇总估算，以检验分析师（in）准确预测收益的能力与企业性质相关的假设。...为了提高模型的准确性，我们创建了一个新列，表示实际值是高于（1），还是低于（-1）实际值。 我们还可以通过自动生成的直方图可视化数据，并查看Beat / Misses如何分配其他功能。
获取股票数据 首先我们使用之前学过的 datareader 来获取股票数据，这里需要导入一些必要的库，输入代码如下： #导入Pandas import pandas as pd #导入金融数据获取模块datareader...稍等片到之后我们便可以我到程序告知数据下载完成。如果读者朋友想要查看己经下载的数据，则可以使用下面这行代码。 #查看数据的前五行 zgpa.head() 运行代码，可以得到如表所示的结果。...同时，如果股票次日收盘价高于当日收盘价，则标记为 1，代表次日股票价格上涨；反之，如果次日收盛价低于当日收盘价，则标记为-1，代表股票次日价格下跌或者不变。...由于我们通过股票价格变化的情况对数据进行了分类，即1代表价格上涨，-1代表价格下跌或不变，这个交易条件可以用来训练分类模型。让模型预测某只股票在下一个交易日价格上涨与否。...Predict Sienal 存储的是KNN模型票涨跌的预测，而 Retumn 是指当日股票价格变动所带来的收益。
让我们从导入库并将数据集读入Pandas数据帧开始。...柱状图在右边有一条长尾，这表明价格非常高的房子很少。 减少这种异常值影响的一种方法是对值取对数。displot函数可以使用log_scale参数执行此操作。...这个图为我们提供了2条信息: 每个类别的大小与房屋的数量有关。h类是最大的一类。 每类房屋的价格分布。 示例5 另一个检查每个类别分布的选项是创建单独的子图。...南方大都市区的平均房价似乎最高。 示例9 另一种检查变量分布的方法是使用ecdf图。它表示低于给定列中每个唯一值的观察值的比例或计数。 这是一种可视化的累计和。因此，我们能够看到更密集的值范围。...对于数据分析或机器学习任务，了解变量(即特征)的分布是非常重要的。我们如何处理给定的任务可能取决于分布。 在这篇文章中，我们看到了如何使用Seaborn的displot函数来分析价格和距离栏的分布。
在本文中，我们需要三个包，它们是处理数据帧的 Pandas、调用 API 和提取股票数据的requests，以及创建金融图表的 mplfinance。...现在要使用 mplfinance 创建一个 OHLC 图表，只需一行代码： mf.plot(amzn.iloc[:-50,:]) 在上面的代码中，我们首先调用该plot函数，并在其中将我们之前提取的 Amazon...用 matplotlib 绘制这些数据需要一千年，而 mplfinance 允许我们只用一行代码就可以完成这项任务。...它允许我们添加自定义的技术指标数据，并与实际的图表一起绘制，我们可以自定义整个模板，甚至图表中的每一个元素，添加趋势线，等等。 这个库最好的部分是它的易用性，并帮助我们用一行代码生成高级的财务可视化。...虽然像Plotly这样的包有创建这些图表的内置函数，但不可能在一行代码中完成。 mplfinance现在唯一的缺点是它糟糕的文档，这使得人们甚至不知道这个包是关于什么的。
这篇文章，咱们就用实际的开放数据样例，分别为你介绍如何把CSV、XML和JSON这三种常见的网络开放数据格式读取到Python中，形成结构化数据框，方便你的后续分析操作。 是不是跃跃欲试了？...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。...把最旧的日期和对应的数值放在第一行，最新的日期和对应的数值置于末尾； 把时间设置为数据框的索引，这主要是便于后面绘图的时候，横轴正确显示日期数据。 下面我们调用这个函数，整理数据框变量df。...显示一下前5行： 数据被正确转换成了浮点数。 我们手里，分别有了日期和交易价格中位数记录列表。下面我们将其转换成为Pandas数据框，并且存储于df2变量里。...小结 至此，你已经尝试了如何把CSV、JSON和XML数据读入到Pandas数据框，并且做最基本的时间序列可视化展示。
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