bbs.pinggu.org/thread-3631776-1-1.html （本文已获作者授权转载，如需转载请与原作者联系） ---- 【量化小讲堂-python & pandas技巧系列】使用python计算各类移动平均线...计算移动平均线是最常见的需求，下面这段代码将完成以下三件事情： 1....从csv格式的文件中导入股票数据，数据例图如下： ? ? 2.计算各类移动平均线，包括简单简单算术移动平均线MA、指数平滑移动平均线EMA； 3.将计算好的数据输出到csv文件中。...) # 将数据按照交易日期从远到近排序 stock_data.sort('date', inplace=True) # ========== 计算移动平均线 # 分别计算5日、20日、60日的移动平均线...['MA_' + str(ma)] = pd.rolling_mean(stock_data['close'], ma) # 计算指数平滑移动平均线EMA for ma in ma_list:
比如该如何为用户精准推荐他们可能感兴趣的商品；比如分析同一件商品的历史销量走势，制定更加完善的运营策略。...3 移动计算 我们熟知的摩尔定律：“ 集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔18个月便会增加一倍，性能也将提升一倍 ”。...这套方案的核心的思路是：既然数据是庞大的，而程序要比数据小得多，将数据输入给程序是不划算的，那么就反其道而行之，将程序分发到数据所在的地方进行计算，也就是所谓的移动计算比移动数据更划算。...4 如何实现 那么，到底移动计算程序到数据所在位置进行计算是如何实现的呢？ 1....，从而实现在分布式服务器集群中移动计算，并行处理的目标。
某型号电子产品有两三百个测试参数，下图是一批该产品的测试数据，每一行代表一个unit，每一列代表一个测试参数。 ?...下面是利用pandas，依据文本文件中自定义的参数优先级，计算各个参数坏品的百分比： import os import numpy as np import pandas as pd import matplotlib...%Lot) df = pd.read_csv(csvPath,skiprows=[0]) print("初始的总行数(含两行specs)：", df.shape[0]) #有复测，去重，保留靠后的数据...定义所在的两行 del df df_data.drop_duplicates(subset=["Part ID"], keep = "last",inplace = True) print("去重后的测试数据行数...=[] sum_ = 0 for s,qty in pareto: sum_ += qty acc.append(float(sum_) / len(df_data) 再根据计算得到的数据绘制
learn from 从0开始学大数据（极客时间） 数据太大（PB级别），将程序发送到数据所在地方进行计算，比移动数据更划算 如何实现的： 将大规模数据存储在集群的所有服务器上，（HDFS系统，块存储...） 大数据引擎根据服务器的计算能力，在每台服务器启动若干分布式任务执行进程待命 大数据计算框架编程，打包编程模型，如 Java 的 JAR 包 用 Hadoop 或 Spark 执行 JAR 包（解析数据输入路径...、大小、数据切分、数据片分配给任务执行进程） 任务执行进程，检查是否有对应的程序包，没有则下载，通过反射的方式加载程序 加载程序后，读取数据，执行程序
2) 几何图元遍历 对于二维的凹多边形，可以有办法计算其面积。但是对于三维空间的凹多边形，计算其面积却很困难。这是因为三维空间凹多边形甚至都有可能不是共面的。...而我们知道，任何复杂的图形都是通过分解成三角形进行绘制的，只要获取分解成的三角形，计算其面积并相加（空间三角形的面积计算比较简单），就可以得到凹多边形的总面积。...TriangleFunctor> using namespace std; using namespace osg; osg::ref_ptr redPolygon; //计算空间三角形的面积...参考 OSG学习笔记（三）之如何将非三角面转换为三角面 osg几何体的图元的遍历 OSG计算并绘制模型中每一个三角面片的法向量 OSG(OpenSceneGraph)基础学习9：OSG多边形分格化
到底应该如何买卖，市场上大致分为两个技术流派。 趋势跟随 价值回归 趋势跟随 这个流派认为，股票的走势是有延续性的，所以买卖点的机会在于抓住走势。 代表指标: MACD, 移动平均线。...MACD MACD称为异同移动平均线，是从双指数移动平均线发展而来的，由快的指数移动平均线（EMA12）减去慢的指数移动平均线（EMA26）得到快线DIF，再用2×（快线DIF-DIF的9日加权移动均线...--- 摘自百度百科 移动平均线应该是应用最广泛的技术指标了，因为几乎所有的交易软件都会绘制移动平均线，它就是反应了历史的趋势，走势向上则向上，反之亦然。...MACD指标数据 data["macd"], data["sigal"], data["hist"] = talib.MACD(data.close) # 计算移动平均线 data["ma10"] =...data.close) # 计算移动平均线 data["ma10"] = talib.MA(data.close, timeperiod=10) data["ma30"] = talib.MA(data.close
这里将根据若干算法，计算并绘制多种价格通道，从中大家一方面可以积累股市分析的经验，另一方面还能进一步掌握基于pandas的数据分析方法，以及基于matplotlib的可视化技巧。...上唇线是5天周期的价格平滑移动平均线（ SMMA ），向未来延后3天，也就是说第8天才会开始展示上唇线，上唇线一般用绿线绘制。...牙齿线是由8天周期的价格平滑移动平均线，向未来延后5天，一般用红线绘制。 下颚线由13天周期的价格平滑移动平均线向未来延后8天，一般用蓝色绘制。...这里的平滑移动平均线SMMA也叫流畅移动平均线，这里以5天周期为例，讲下具体的算法。...文本相关链接: 用Python爬取股票数据，绘制K线和均线并用机器学习预测股价（来自我出的书） 用Python语言绘制股市OBV指标效果 程序员如何高效学Python，如何高效用Python挣钱 用
简单移动平均线(SMA) 采用移动平均线以消除波动并减少数据中存在的变化数量。这个过程称为时间序列平滑。...可以使用10、20、30天移动平均线，短移动平均线通常用于短期交易，而长移动平均线则用于长期交易。 当我们考虑更多的天数时，这条线变得越来越平滑。...计算收益和分配 下面代码片段计算数据列表中每个公司的日收益，并使用直方图可视化这些收益的分布。...这些模拟的最终价格存储在“sim”数组中并绘制出来。通过这样做，代码提供了对Twitter股票未来价格范围的潜在洞察，这是由蒙特卡洛模拟确定的。...2、使用指数移动平均线(EMA)， EMA的计算强调最近的数据点。EMA对价格变化的反应比简单移动平均线(SMA)更快。 3、在计算移动平均线时考虑的天数的影响及其对平滑的影响。
clc;close all;num = xlsread('D:\paper\1multiscale\figure\introduction\class_stat...
不同于网上其他文章或代码讲解，今天我们集中只关注实时绘制数据功能的实现。为了更精准学习该 pyqtgraph 模块功能，我们将参考官方给出的实例来边学边练。...实时绘制学习 结合着实例代码和演示效果，我们可以看到有如下不同实时展示模式： 模式1: 从 0 开始固定 x 轴数值范围，数据在该范围内向左移动展示 模式2: 数据带着 x 轴坐标一起向左移动展示 模式...'__main__': import sys # PyQt5 程序固定写法 app = QApplication(sys.argv) # 将绑定了绘图控件的窗口实例化并展示...() 函数随着 y 的变化同步进行设置，产生 x 轴同步移动的效果。...小结 今天先只简单整理这两个较简单的实时绘制模式，给定的代码中数据是用的随机正态分布数据，我们结合着模式 1 和 2 的实例代码来分析其原理算法来仿写了常用版本的代码。
这是Spark架构前进的一小步，也是业界开始朝计算和存储分离走了坚实的一步。计算和存储分离的好处我们就不多讲，而计算和存储的分离的前提是内网速度要足够快，所以也意味着内网速度已经基本达到要求了。...大数据生态的典型计算框架是Spark， AI以前是各个独立的计算框架，现在也有了一个可以统一支撑各种AI生态的分布式计算框架Ray。如果能打通二者之间，那么融合大数据和AI也就是水到渠成的事情。...数据流转是通过表来衔接的，20newsgroups经过Spark的两条SQL进行处理，会被自动发送给Ray,在Python代码里我们可以通过RayContext获取到这个表里的数据，然后进行计算，计算完成后将模型...以前这种数据移动，而非计算移动，会非常耗时，原因是因为在不同语言之间，必然涉及到序列化反序列化的巨大开销，同时数据跨机器进行传输，也会极大的影响效率，而现在Arrow解决了前者，随着硬件（网络的）的发展...我们相信，未来数据的处理，类似MLSQL这种融合多个生态的项目会越来越多，这是因为，移动数据而非移动计算，也变得愈加可能。
概述 和Python计算环境中的tushare包一样，在R中我们使用quantmod包接入第三方数据源，实现自定义量化分析平台的构建。...本文打算以陌陌的股票分析为背景，介绍如何通过quantmod包构建专属的量化分析平台。...什么是quantmod quantmod就是提供给宽客们使用的专业模块，Quantmod本身提供强大的数据接入能力，默认是雅虎财经的数据源，此外quantmod还以绘制专业的行情分析图表以及各种技术指标计算等功能著称...DPO addDPO 指数平滑移动平均线 EMA addEMA 价格信封 N/A addEnvelope 指数量权移动平均线 EVWMA addEVWMA 期权期货到期 N/A addExpiry 异同平均线...随机动量指数 SMI addSMI 三重平滑振荡指数 TRIX addTRIX 成交量 N/A addVo 加权移动平均法 WMA addWMA 零延迟指数移动平均线 ZLEMA addZLEMA
Prometheus的主要特点 多维度数据模型，由指标名称和键/值对标识的时间序列数据。 作为一个时间序列数据库，其采集的数据会以文件的形式存储在本地中。...如何监控远程Linux主机 安装Prometheus组件其实很简单，下载包--解压--后台启动运行即可，不做具体演示。...可通过API获取数据，然后再进行数据排序、过滤、运算、聚合，最后写入Mysql数据库。 CPU峰值计算 取最近一周CPU数值，再排序取最高的值。...values = da.get('values') cpu_values = [float(v[1]) for v in values] # 取出数值并存入列表 # 取出IP并消除端口号...cpu_load) * 0.2)]) / round(len(cpu_load) * 0.2) # print(avg_cup_load) # 将计算后的数据以
）分析 5、移动平均线 ---- 一、量化交易概述 1、量化交易（投资方法） 以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响...5、移动平均线 移动平均线（Moving Average，MA）是用统计分析的方法，将一定时期内的证券价格（指数）加以平均，并把不同时间的平均值连接起来，形成一根MA，用以观察证券价格变动趋势的一种技术指标...使用股票数据中每日的收盘价，算出5日均价和20日均价，并将均价的折线图（也称移动平均线）与K线图画在一起。 选取该股票2013-03-11日——2016-05-31的数据进行模拟。...为了找出交易的时机，我们计算5日均价和20日均价的差值，并取其正负号，作于下图。当图中水平线出现跳跃的时候就是交易时机。...这里的分析只是演示移动平均线策略的思想，而并非真正的投资建议。 如果考虑更长的时间跨度，比如2年、5年，并考虑更长的均线，比如将20日均线和50日均线比较；虽然过程中也有亏损的时候，但赢的概率更大。
对于分布式框架来说，我们经常听到的一句话就是：移动计算，不移动数据。那么对于 Flink 来说是如何移动计算的呢？...我们一起重点看一下 ExecuteGraph 基本概念 ExecutionJobVertex：表示 JobGraph 的一个计算顶点，每个 ExecutionJobVertex 可能会有很多个 并行的...globalModVersion, createTimestamp); /* //这里要处理所有的JobEdge //对每个edge，获取对应的intermediateResult，并记录到本节点的输入上...JobManagerOptions.MAX_ATTEMPTS_HISTORY_SIZE.defaultValue(); // create all task vertices // 移动计算...throw new JobException("Creating the input splits caused an error: " + t.getMessage(), t); } } 至此移动计算
2.绘制移动平均线 获取上证指数5.21日分笔历史数据 import tushare as ts df = ts.get_tick_data('000001', date='2018-05-21') 返回值说明...绘制当日前20条数据成交金额变动折线图 df = df.head(200) df['amount'].plot(kind='line', figsize=[15,3], legend=True, title...绘制移动平均线 移动平均线，Moving Average，简称MA，MA是用统计分析的方法，将一定时期内的证券价格（指数）加以平均，并把不同时间的平均值连接起来，形成一根MA，用以观察证券价格变动趋势的一种技术指标...on：字符串，可选用于计算滚动窗口的DataFrame列，而不是索引 closed：字符串，默认无在'右'，'左'，'双'或'既非'端点上关闭间隔。...3.绘制直方图 我们找出5.21号14:55 - 14:57 这两分钟内的上证指数数据，观察它的成交金额变化 df.ix[(df.time>='14:55:00')&(df.time<='14:57:00
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本文将使用Python来可视化股票数据，比如绘制K线图，并且探究各项指标的含义和关系，最后使用移动平均线方法初探投资策略。...，但计算方式有两种： 这两者可能导致不同的分析结果，样例数据中的涨跌幅使用的是第一个公式，并乘上了100%。...，所以我们需要自己算出5日均价和10日均价，并将均价的折线图（也称移动平均线）与K线图画在一起。...为了找出交易的时机，我们计算5日均价和20日均价的差值，并取其正负号，作于下图。当图中水平线出现跳跃的时候就是交易时机。...我之前就警告过，这里的分析只是演示移动平均线策略的思想，而并非真正的投资建议。股票市场是何其的复杂多变，又如何是一个小小的策略所能战胜的呢？ 那么这个策略就一无是处吗？非也！
本文介绍基于Python语言，读取Excel表格文件数据，以其中某一列数据的值为标准，对于这一列数据处于指定范围的所有行，再用其他几列数据的数值，加以数据筛选与剔除；同时，对筛选前、后的数据分别绘制若干直方图...在这一过程中，我们还希望绘制在数据删除前、后，这4列（也就是blue_dif、green_dif、red_dif与inf_dif这4列）数据各自的直方图，一共是8张图。...最后，我们还希望将删除上述数据后的数据保存为一个新的Excel表格文件。 知道了需求，我们就可以撰写代码。本文所用的代码如下所示。...、red_original和inf_original的新Series中，这些数据为我们后期绘制直方图做好了准备。 ...其次，我们依然根据这四列的筛选条件，计算出处理后的数据的子集，存储在blue_new、green_new、red_new和inf_new中。
从技术上来讲，可以通过pandas的rolling方法，以指定时间窗口的方式来计算移动均值，在如下的CalMA.py范例中，就将演示通过收盘价，演示通过rolling方法计算移动平均线的做法。...在第9行rolling方法里，通过window参数指定了移动分析的窗口是5天，再结合mean方法，绘制了基于收盘价的5天移动平均线。...如果对比其中的收盘价和移动平均线，会发现后者平滑了许多，从中大家能感受到，基于时间序列的移动平均线能一定程度消除随机性的波动，能更有效地展示样本数据的波动趋势。 ? ? ...在第3行里，引入了计算自相关系数的statsmodels库，在第5行里，从指定的文件里读到股票收盘价的数据，并在第6行，通过stats.graphics.tsa.plot_acf方法来计算并绘制收盘价的相关性系数的图表...在得到数据后，会在第22行和第24行的代码里，两两计算各股间的相关性，并绘制成热力图，并在右边显示图例性质的颜色刻度条。运行本范例，能看到如下图所示的效果。 ? ?
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