本篇文章是”Python股市数据分析”两部曲中的第一部分,内容基于我在犹他州立大学MATH 3900 (Data Mining)课程上的一次讲座。在这些文章中,我将介绍一些关于金融数据分析的基础知识,例如,使用pandas获取雅虎财经上的数据,股票数据可视化,移动均线,开发一种均线交叉策略,回溯检验以及基准测试。第二篇文章会介绍一些实践中可能出现的问题,而本篇文章着重讨论移动平均线。 注意:本篇文章所涉及的看法、意见等一般性信息仅为作者个人观点。本文的任何内容都不应被视为金融投资方面的建议。此外,在此提供的
摘要:本篇文章是"Python股市数据分析"两部曲中的第一部分,主要介绍金融数据分析的背景以及移动均线等方面的内容。 本篇文章是"Python股市数据分析"两部曲中的第一部分,内容基于我在犹他州立大学MATH 3900 (Data Mining)课程上的一次讲座。在这些文章中,我将介绍一些关于金融数据分析的基础知识,例如,使用pandas获取雅虎财经上的数据,股票数据可视化,移动均线,开发一种均线交叉策略,回溯检验以及基准测试。第二篇文章会介绍一些实践中可能出现的问题,而本篇文章着重讨论移动平均线。 注意:
Echarts 是一个由百度开源的数据可视化工具,凭借着良好的交互性,精巧的图表设计,得到了众多开发者的认可,而 Python 就不用多说了。
前几天美股熔断,据悉这次熔断是自美股有熔断机制30年来第二次,成了头条新闻。令人始料未及的是,昨晚美股又熔断了。对股票一窍不通的我也在此情此景进行了一波学习充电,股市的变化瞬息万千,有一种图可以用来清晰地反应一段时间内股市的变化情况,它就是K线图。
K线图,大家应该不陌生,至少在影视剧里,在平常的财经新闻报道中应该都见过。如果是超过股的朋友那就更不会陌生了,K线图几乎就是在炒股过程中必不可少的工具,我们用它来看价格的变化形式。
股票市场具有高收益与高风险并存的特性,预测股票市场走势一直被普通股民和投资机构所关注。股票市场是一个复杂的动态系统,受多方面因素的影响,例如国家金额正常的调整、公司内部结构的调整、以及媒体舆论的渲染等。
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
有读者说〖PyEcharts〗一贴里的图美如画,但是版本是 pyecharts v0.5,用现在 v1.0 来运行会出错,建议我再写篇 pyecharts v1.0 的。我最不喜欢让读者失望,这不我就来了。
欢迎来到Python for Finance教程系列的第7讲。 在之前的教程中,我们为标准普尔500强公司抓取了雅虎财经数据。 在本教程中,我们将把这些数据放在一个DataFrame中。
作者 张丹(Conan) 来源 http://blog.fens.me Rquant前言最近有读者要求公众号推送几篇关于R语言量化投资的内容。今天推送第一篇。后续我们会推出公众号编辑部更好的原创作品,关于R语言量化投资。 久经股市的老股民,通常都会使用一种常见的交易策略,追涨杀跌交易法。追涨杀跌法,是股市操作的一个重要技巧,就是在股市上涨时买入股票,股市下跌时卖出股票。如果操作得当是很好的赢利手段,在中国股市2015年上半年的牛市中,追涨杀跌交易法就是交易神器法门。 1. 什么是追涨杀跌? 追涨杀跌是金
本文为Pandas进阶修炼120题系列第三期,前两期戳第一期、第二期。今天的内容主要为Pandas处理金融(股票)数据相关操作,包含异常值处理、数据可视化、指标计算等,我们开始吧!
作者:张丹(Conan), 程序员Java,R,Javascript 原文:http://blog.fens.me/finance-chase-sell/#comment-4627 久经股市的老股民,通常都会使用一种常见的交易策略,追涨杀跌交易法。追涨杀跌法,是股市操作的一个重要技巧,就是在股市上涨时买入股票,股市下跌时卖出股票。如果操作得当是很好的赢利手段,在中国股市2015年上半年的牛市中,追涨杀跌交易法就是交易神器法门。 目录 什么是追涨杀跌? 追涨杀跌的建型和实现 模型优化 1. 什么是追涨杀跌?
highstocks 是一个功能强大且丰富的股票资讯类图表的库,其具有代表意义的项目还有 highcharts 和 highmaps。我最近在做一个股票资讯类的项目,所以需要用到这个图表库,由此篇文章开张记录下使用该库的各种问题和小技巧。方便以后他人遇到问题及时解决。首先我们就来谈一谈如何在 react 项目中使用它。
是一个DataFrame结构的数据,index就是交易日期,也就是每个交易日 共有15列;说明如下:
使用原生canvasAPI绘制K线图。(截图以及数据来自于百度Echarts官方示例库【查看示例链接】)。
之前的文章已经介绍了几种预测时间序列的方法:如何规范化数据,以实值或二进制变量的形式进行预测,以及如何处理高噪声中的过拟合。在上一篇文章中,我们只用了经过一些转换的收盘价,如果我们考虑历史数据中的最高价、最低价、开盘价、成交量,将会发生什么?这引出我们处理多元时间序列,每个时间点不止一个变量。在例子中,我们将使用整个OHLCV元组。
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最近在看这本书,感觉很不错,理论,算法,实践兼顾,我只放出我感兴趣的部分章节的笔记,本章分会分步更新,关于数据导入和数据预处理就不写了,直接开始目标描述和定义预测任务。本书中英文版的都有,我共享到文章结尾处,有需要的同学可以去下载。
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