中分辨率成像光谱仪(MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer) -MODIS是Terra和Aqua卫星上搭载的主要传感器之一，两颗星相互配合每1-2天可重复观测整个地球表面，得到36个波段的观测数据，这些数据 将有助于我们深入理解全球陆地、海洋和低层大气内的动态变化过程，因此，MODIS在发展有效的、全球性的用于预测全球变化的地球系统相互作用模型中起着 重要的作用，其精确的预测将有助于决策者制定与环境保护相关的重大决策。
遥感数据众多，但是各类数据均有不同的级别的数据，而同一数据的不同级别所进行过的处理不同。因此，本文对常用的几类遥感数据进行讲述其不同级别的数据处理差异。
EOS（Earth Observation System） 卫星是美国地球观测系统计划中一系列卫星的简称。经过长达8年的制造和前期预研究准备工作，第一颗EOS的上午轨道卫星于1999年12月18日发射升空，发射成功的卫星命名为Terra（拉丁语“地球”的意思），主要目的是观测地球表面。它是一个用一系列低轨道卫星对地球进行连续综合观测的计划。它的主要目的是：实现从单系列极轨空间平台上对太阳辐射、大气、海洋和陆地进行综合观测，获取有关海洋、陆地、冰雪圈和太阳动力系统等信息；进行土地利用和土地覆盖研究、气候的季节和年际变化研究、自然灾害监测和分析研究、长期气候变率和变化以及大气臭氧变化研究等；进而实现对大气和地球环境变化的长期观测和研究的总体（战略）目标。
在过去十年中，人们对高频交易和模型的兴趣成倍增长。虽然我对高频噪音中出现信号的有效性有一些怀疑，但我还是决定使用GARCH模型研究一下收益率的统计模型。与每日和较低频率的收益不同，日内高频数据有某些特殊的特点，使得使用标准的建模方法是无效的。在这篇文章中，我将使用花旗集团2008年1月2日至2008年2月29日期间的1分钟收益率。这个数据集删除了异常值。考虑的日内时间范围是09:30至16:00，即证券交易所的正式交易时间。与大多数此类关于日内数据建模的研究一样，当天的第一个收益被删除。每日数据从雅虎财经下载。
在迅速变化的金融领域中，数据分析和解释的能力至关重要。本文探讨了Python在金融数据分析中的应用，包括使用Pandas、NumPy和Matplotlib等Python库，它们能够处理股票市场数据、展示趋势并构建交易策略。无论你是经验丰富的金融分析师还是初入投资领域者，这些见解和技巧都将增强你的分析技能，拓宽对金融市场动态的理解，并帮助你在股票市场做出明智的决策。
欢迎来到Python for Finance教程系列的第4部分。 在本教程中，我们将基于Adj Close列创建烛形/ OHLC图，这将允许我介绍重新采样和其他一些数据可视化概念。
在当今数字化时代，处理大数据和批量任务变得越来越常见。本文将深入研究Spring Batch的原理、用法和最佳实践，帮助你高效地处理大规模数据处理任务。
今天的中国迫切需要制定低碳政策，同时解决当地的空气污染问题。本研究使用差异中的差异模型来估计直接解决 CO2 排放的中国排放交易计划 (ETS) 也通过减少 PM2.5 产生协同效益的程度。利用2005年1月至2017年12月中国297个城市的月PM2.5浓度和天气数据，我们发现（1）中国ETS使PM2.5浓度降低了4.8%，而且这种降低效果在夏季最强。结果通过稳健性测试得到证实，包括倾向得分匹配、马氏距离匹配、两个安慰剂测试和控制大气策略。（2）ETS试点对试点城市300公里范围内的周边非试点城市具有积极的溢出效应，尤其是对下风的周边非试点城市，ETS的协同效益主要是企业采取减排活动和调整产业结构的结果。（3）中国碳交易试点在碳交易量大、碳交易价格高的地区协同效益更大。(4)中国ETS造成的PM2.5浓度降低，每年可能避免23363人死亡，节省413.8亿美元的GDP。
熊猫烧香从2007年1月肆虐网络到现在。已经过了查不多4个年头了。病毒的作者李俊现在也从监狱里被放了出来。在当时熊猫烧香确实给大家一个意外，它采用了一种新的方式对计算机的程序和系统造成了很严重的破坏。
http://blog.csdn.net/liuyukuan/article/details/53560278
NOAA 每月美国气候网格数据集 (NClimGrid) 数据集可作为每日 (NClimGrid-d) 或每月 (NClimGrid-m) 数据集提供。数据集包含美国本土最高、最低、平均温度和降水量的网格字段和区域平均值。NClimGrid 由网格字段组成，覆盖约 24°N 至 49°N 之间以及 67°W 至 125°W 之间的陆地区域，分辨率为 1/24 度 (0.041667°)。这些产品的主要目的是支持干旱监测等需要空间和/或时间聚合网格点值的时间序列的应用。由于基础观测的空间分布、相邻站点之间的观测时间差异以及插值误差，此类产品固有的显着不确定性，因此不鼓励依赖单日值和单个点。空间和时间平均往往会减少这些不确定性的影响，并且此类聚合值的时间序列可以证明适合气候学应用。您可以在此处找到有关数据集的其他信息前言 – 人工智能教程，并在此处找到气候引擎组织页面。
原文是对申万一级行业做的，这里对申万、中信都测了一下， 频率上原文是月频，这里分别测了月频和周频，时间区间同研报
首先说说数据挖掘吧，接触这东西也是机缘巧合，上学期听说ZYN学姐在做科创，于是问了问具体情况，她说跟数据挖掘有关，这词我还是第一次听说，听起来很高级啊，我看了些资料，觉得非常感兴趣，于是就阴差阳错地加入了，还拉了BM和BAQ同学入伙。于是悲剧就开始上演了，我们小组组成以后才发现，原来大家都不懂，什么叫数据挖掘？于是项目没法成立，因为连挖啥都不知道。 于是我们先找了老师问，各种找，找了各种老师，得到了各种资料，什么挖文本的，挖银行的，挖教育的，就差没挖坟了。后面经过大家讨论，决定做股票的，一个是因为股
事实上，比特币优势率是一个广泛使用的指标，跟踪比特币贡献的总加密市值的百分比，从42％升至48％，在31天期间创下7个月新高，货币从替代加密货币转变为比特币的功能。
标题中的“完整指南”并不意味着，它有所有的可视化。在这么多不同的库中有这么多的可视化方法，所以在一篇文章中包含所有这些方法是不实际的。
机器学习等方法基本都是数据驱动的，数据获取是开始的第一步，量化交易也不例外，做量化投资的第一步就是如何获取金融数据，这里给大家推荐一款很不错的工具TuShare，并且基于Python语言做一些简单的示例实现。
今天，公众号刚刚通过ChinaScope（数库）拿到了J.P. Morgan（摩根大通）关于中国A股市场的量化研究报告：
阅读本文章需要读者有一定的Python基础，且对XPATH、正则、selenium有一定程度的了解（知道基础知识和基础语法即可），并且对Python数据持久化手段有一定的了解（本文内使用的是shelve，因为方便）。
信达证券分析师谷永涛和他的团队近日发表研报，为投资者总结A股的十个秘密规律，以下为研报精华摘要。 1 收盘前上涨概率较高 统计数据表明，2009年1月至2015年9月期间，对比指数每五分钟的涨跌幅发现，午盘收盘前和全天收盘前，市场呈现较高概率的上涨，上涨概率高达60.3%和79.1%。 尾盘上涨现象与市场交易机制有较大关系，例如尾盘机构集中建仓、以及大宗交易的影响。但综合而言，对该现象的产生，目前尚没有完美的解释。 2 周一上涨概率大 统计每周的交易时间发现，周一上涨的概率和幅度最大。分段统计后发现，牛市
如果在矩阵中展示一个指标，比如下方的日周业绩，默认的显示效果没有什么值得诟病的地方。
Python对Excel的读写主要有xlrd、xlwt、xlutils、openpyxl、xlsxwriter几种。
很多人反映刚刚接手数据分析工作，不知道怎么来做一份数据日报，不知道取哪些数据，关注哪些重点指标，事实上对于新手而言最好的办法就是去参考前辈和看看行业一些日报的形式，但是核心在于你的产品是页游，还是app，还是手游，还是网站，还是开放平台，还是端游，或者是一款互联网应用，产品定位和属性决定了数据分析日报的形式和内容。 今天要说的这些指标和内容，基本可以保证基本的日报数据需求，换句话这是要关注的一些方面，剩下的要根据你的产品来了，不全或者纰漏错误还请各位批评指正。 在开始之前还要明确一点，仔细想清楚你的报告服务
当然这只是个玩笑。公众号力求有关量化策略的文章都配代码，这样。可以让大家亲自动手去学习研究。
示例无法涵盖每种可能的用例，但它试图提供广泛的见解，并应强调在使用回测模块或实时数据模块时没有真正的区别。
作者 | Amrit Singh 译者 | 平川 策划 | 刘燕 本文最初发布于 Backblaze 官方博客。 在快消领域，Daltix 是提供完整、透明、高质量零售数据的先行者。GFK 和联合利华等全球行业领导者依靠他们的定价、产品、促销和位置数据来制定入市策略并做出关键决策，对 Daltix 来说，维护一个可靠的数据生态系统势在必行。 自 2016 年成立以来，随着公司的发展，Daltix 处理的数据量呈指数级增长。他们目前管理着大约 250TB 的数据，分散在数十亿个文件中，很快就造成了
新书小广告 《Python爬虫开发与项目实战》基础篇 试读章节链接： http://pan.baidu.com/s/1hrWEOYg 这本书包括基础篇，中级篇和深入篇三个部分，不仅适合零基础的朋友入门，也适合有一定基础的爬虫爱好者进阶，如果你不会分布式爬虫，不会千万级数据的去重，不会怎么突破反爬虫，不会分析js的加密，这本书会给你惊喜。 扯犊子 熊猫烧香病毒在当年可是火的一塌糊涂，感染非常迅速，算是病毒史上比较经典的案例。不过已经比较老了，基本上没啥危害，其中的技术也都过时了。
编者按：自中国爆发新型冠状病毒疫情以来，世界顶尖科学家协会（WLA）副主席、2013年诺贝尔化学奖得主，斯坦福大学结构生物学教授、数据分析专家迈克尔·莱维特（Michael Levitt）教授，持续关注疫情变化，自2月2日以来，已连续更新30版数据分析报告。
贝叶斯方法与量化投资 贝叶斯方法在量化投资中有哪些应用? 股票分类 市场趋势识别 波动率估计 投资组合风险 股票分类 构造投资组合的方法是买入好的 股票(未来收益率高)或卖出(空) 差的股票(未来
Pandas 是数据分析领域中最为流行的库之一，它提供了丰富的功能用于处理时间序列数据。在实际项目中，对时间序列数据的处理涉及到各种操作，包括日期解析、重采样、滑动窗口等。本篇博客将深入介绍 Pandas 中对时间序列数据的处理技术，通过实例演示如何灵活应用这些功能。
https://github.com/lilihongjava/prophet_demo/tree/master/non-daily_data
前两天，作者尝试用easyquatation去获取板块日线，尝试了一波发现其dayline模块对上证、深证板块数据并没支持，所以只能收盘之后获取当日数据，这就比较比较尬了，所以easyquatation比较适合获取分时股票价格。准备放弃的时候有网友提示用akshare，我大概查了一下发现这个akshare是真的好用，但是akshare提供的板块分类并没有easyquatation那么细致，所以这块可能是一个问题点。先不管这么多了。我们先看看如何使用akshare获取板块日线数据吧，当然akshare还提供了板块分时，板块成分股等等接口，这块我们采用akshare提供的东方财富网站的板块数据。
最近在做股票分析系统，数据获取源头成了一大问题，经过仔细的研究发现了很多获取办法，这里整理一下，方便后来者使用。 获取股票数据的源头主要有：数据超市、雅虎、新浪、Google、和讯、搜狐、ChinaStockWebService、东方财富客户端、证券之星、网易财经。 根据最近频繁出现的数据超市，可以无限制获取相关数据，而不再需要使用爬虫等方式获取，这样不仅节省了极大资源，也有利于遍历数据。 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。 聚合数据 https://www.juhe.cn/ 百度A
已经坚持记笔记和做手帐有大概 2 年的时间了，从最开始的只是记，到后来的坚持用手帐进行时间管理，让我获益良多，从最开始的记到后来的边记边思考，到再后来的不停的换手帐的内容，随着改变，也越来越习惯于手帐本身。
做数据和用数据的人绕不开的问题是数据的时效性，离线数据、实时数据分别指的是什么，业务应用时，究竟该以什么标准选择呢?很多业务产品或运营搞不懂两者的区别。提数据分析需求，想着肯定越实时越好，数据团队怎样
很久没有更新公众号了，这里大猫的R语言课堂给大家说声抱歉。由于两位作者这半年以来实在是太忙了，捱到了国庆假期，终于抽出时间来更新公众号，在此也祝各位水友双节快乐！！！
重采样是时间序列分析中处理时序数据的一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率，它可以更改数据的时间间隔，通过上采样增加粒度，或通过下采样减少粒度。在本文中，我们将深入研究Pandas中重新采样的关键问题。
三、图中为DB的备份方式，DB总的有四份备份：生产存储一份、移动硬盘一份、备份存储一份、灾备存储一份。备份方式为，平时通过生产系统的介质服务器传输到移动硬盘，通过CS传输数据到灾备中心的介质服务器，在通过介质服务器传输到备份存储、灾备存储。
从现在开始，我们将重复使用实用工具脚本 "utilities.R "中的函数。在这种情况下，我们将使用。
获取股票数据的源头主要有：数据超市、雅虎、新浪、Google、和讯、搜狐、ChinaStockWebService、东方财富客户端、证券之星、网易财经。
远程抄表,即小区的无线水，电，气表智能采集系统。计讯物联无线数传终端DTU广泛应用于园区远程抄表系统，连接水表、电表、煤气表的计量仪表信息采集、信息远传，结合云平台处理，进行自动抄录、自动计费、状态查询、远程阀门开关控制，实现小区抄表计费远程智能化管理。
Microsoft Excel的XLSX格式以及基于文本的CSV（逗号分隔值）格式，是数据交换中常见的文件格式。应用程序通过实现对这些格式的读写支持，可以显著提升性能。在本文中，小编将为大家介绍如何在Java中以编程的方式将【比特币-美元】市场数据CSV文件转化为XLSX 文件。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 牛津大学英仕曼量化化金融研究所（OMI）是世界领先的金融市场跨学科研究中心。OMI主要研究量化金融的基本问题，重点关注机器学习和数据驱动的模型。OMI研究汇总是一份精心策划的月度摘要，涵盖了量化相关领域的最新研究、见解
连日来，在境内的新冠肺炎疫情得到有效的控制之下，境外的疫情却迅速蔓延，除了南极洲之外，世界六大洲已有53个国家发现病毒确诊病例，并且每日不断激增。今天小编就用数据可视化的方式来为大家一一呈现，新冠肺炎在世界其他国家的具体严重程度（数据来自世界卫生组织的最新病情报告）。
- 每一天的方向与之前的变化不同，对该策略来说都是亏损的一天，所以这样的日子不应该有大的价格波动。
其中pend是策略最终总资产，pstart是策略初始总资产，n是回测的交易日数量，那250是什么东西呢？表示一年中可交易的天数，因为我们的指标是年化收益，一年不能用365表示，要用25。
交易日历代表单个市场交易所的时间信息。时间信息由两部分组成：时段和开/闭市时间。这由 Zipline 的TradingCalendar类表示，并作为所有新的TradingCalendar类的父类。
PREVIOUS函数系列一共包含四个函数：PREVIOUSDAY函数，PREVIOUSMONTH函数，PREVIOUSQUARTER函数和PREVIOUSYEAR函数。
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本文将使用最简单的KNN算法，基于真实的股票数据集来制定交易策略，并计算它所带来的收益。
在证券市场中，存在着大量历史交易数据。近年来随着大数据兴起，数据挖掘技术在股市中也得到了广泛的关注，在阅读文献的基础上我们小组对股市中不同情况如行业板块联动、行业指数涨跌预测、个股价格涨跌预测分别采用不同的机器学习算法进行分析。
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