本人最近在尝试着发表“以股票案例入门Python编程语言”系列的文章,在这些文章里,将用Python工具绘制各种股票指标,在讲述各股票指标的含义以及计算方式的同时,验证基于各种指标的交易策略,本文是第一篇,通过K线和均线案例讲述Numpy,Maplotlib等相关库的用法,并且还用代码案例来验证买卖的交易策略。在本系列的后面文章中,将陆续通过python绘制成交量、KDJ、MACD、RSI和OBV等指标,而且还会用Python编写针对这些指标的交易策略,敬请关注。
原文地址:https://machinelearningmastery.com/save-arima-time-series-forecasting-model-python/
How to Save an ARIMA Time Series Forecasting Model in Python 原文作者:Jason Brownlee 原文地址:https://machinelearningmastery.com/save-arima-time-series-forecasting-model-python/ 译者微博:@从流域到海域 译者博客:blog.csdn.net/solo95 如何在Python中保存ARIMA时间序列预测模型 自回归积分滑动平均模型(Aut
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。
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。 数据导入 这里将股票数据存储在stockData.txt文本文件中,我们使用pandas.read_table()函数将文件数据读入成DataFrame格式。 其中参数usecols=range(15)限制只读取前15列数据,parse_dates=[0]表示将第一列数据解析成时间格式,index_col=0则将第一列数据指定为索引。 import pandas as pd i
前不久,收到清华大学出版社赠送的 《深入浅出Python量化交易实战》 一书,也答应了出版社要写一些读书笔记,今天就来交作业了。
前不久收到清华大学出版社赠送的《深入浅出Python量化交易实战》一书,也答应了出版社要写一些读书笔记,今天就来交作业了。
通过参数设置获取日k线、周k线、月k线,以及5分钟、15分钟、30分钟和60分钟k线数据。本接口只能获取近3年的日线数据,适合搭配均线数据进行选股和分析。
数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理02 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理03 备注:如果有帮助,欢迎点赞收藏评论一键三联哈~~
欢迎来到Python for Finance教程系列的第3节。在本教程中,我们将使用股票数据进一步进行基本的数据处理和可视化。将要使用的开始代码(在前面的教程中已经介绍过)是:
> 最近有许多小伙伴问我要入门 Python 的资料,还有小伙伴完全没有入门 Python 就直接购买了我的 pandas 专栏。因此我决定写几篇 Python 数据处理分析必备的入门知识系列文章,以帮助有需要的小伙伴们更好入门。
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,避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
1.创建一个虚拟python运行环境,专门用于本系列学习; 2.数据分析常用模块pandas安装 3.利用pandas模块读写CSV格式文件
不知道公众号有多少读者买基金或者炒股,分享一下如何用python获取证券信息 1、网易财经 import requests from lxml import etree headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.101 Safari/537.36' } def parse_url(url):
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!
数据是金融量化分析的重要基础,包括股票历史交易数据、上市公司基本面数据、宏观和行业数据等。随着信息流量的日益膨胀,学会获取、查询和加工数据信息变得越来越重要。对于鼓捣量化交易的人来说,怎么能说不会玩数据库呢?目前常用的开源(免费)数据库有MySQL、Postgresql 、Mongodb 和 SQLite (Python自带),在2018-2019年DB-Engines 排行榜上位居前十(见下图),可见其使用量和受欢迎程度较高。这几个数据库各有自己的特点和适用环境,关于该学习哪一个或如何学习网上有很多相关资料。本文主要为大家简单介绍如何使用 Python 操作 Postgresql 数据库(其他数据库类似),利用 psycopg2 和 sqlalchemy 实现 postgresql 与 pandas 的 dataframe 进行交互,一步步搭建自己的量化分析数据库。
1)涉及到的金融学知识 正文对一些概念的解释已经很清楚了,但是对于没有操作过股票的人来说,一些最基本的可能会不太明白,比如市价单、限价单(一个是按实时价格交易,一个是按限定价格交易),还比如五档盘口(长按这里:http://jingyan.baidu.com/article/3aed632e6c0d9d7010809137.html) 2)涉及到的Pandas的一些函数 主要是前几集用到的一些函数,大家可以复习一下前几集。 文前话说完,还没关掉页面的都是真爱,么么哒 ---- 【量化小讲堂-Pyth
本文是 Python 系列的 Matplotlib 补充篇。整套 Python 盘一盘系列目录如下:
VS Code好强大,最近看了一些推文发现,有1万+的插件生态,你看,连Jupter Note Book都有了,看来我也要花些时间来玩玩VS Code了。
在本文里,将给出若干精彩范例,包括用爬虫获取股市数据,用matplotlib可视化控件绘制K线和均线,以及用sklean库里的方法,通过机器学习预测股价的走势。
Python是一门广泛在各个行业应用的语言,包括计算机,生物学,金融。可以说,python除了不会生孩子,其他啥都行。本文将使用python来玩转股票数据,让你见识Python的强大。
本文为你介绍Pandas基础、Pandas数据处理、金融数据处理等方面的一些习题。
但如果使用 matplotlib 从 0 开始绘制,一步一步添加日线、均线、MACD、成交量等指标时,则会显得十分麻烦,且代码很难复用。
摘要总结:本教程是安装二进制文件,以Windows10 64位操作系统为例,但是二进制文件对应其他Linux和mac os也同样试用。在开始安装之前,请注意以下前提条件。否则,会出现各种问题。在开始安装之前,请确定要安装的科学栈为目的科学栈(如想安装pandas),并确定要安装科学栈需要的前提(如需要NumPy,dateutil,pytz,setuptools)。然后安装目的科学栈。实际安装实例(以Windows10 64位下安装pandas为例):1.下载pandas对应的机器位数和Python版本。2.查看需要的前提。3.安装pandas二进制文件。如此,你可以安装任意的Numby,pandas,scipy,matpotlib等科学栈,只要根据提示安装前提的依赖即可顺利安装!
如何让Pandas更快更省心呢?快来了解新库Modin,可以分割pandas的计算量,提高数据处理效率,一行代码即刻开启Pandas四倍速。
一般情况是数据文件没有在当前路径,那么它是无法读取数据的。另外,如果路径名包含中文它也是无法读取的。
本文分享和总结微软公司的VSCode编程开发工具,构建Python工作环境,提升Python开发效率。阅读此文,你可以获得:
我下了很多次最后都下载失败了,现在说第二种方法。 直接下载打包好的安装包:下载地址1:云盘密码znx7,下来的包nltk_data.zip 解压到C盘根目录下,这样是最保险的,防止找不到包。下载地址2:云盘密码4cp3
如果你连续看了博主的各类Python的库引用,你会发现这都是套路!!! 先上正儿八经的流程,后面一句话总结一下这些库的安装套路。不知道安装库的你们用的什么操作? 请耐心看到最后哦!保证未来的安装一举成功!
本文是 Python 系列的第十五篇,也是深度学习框架的 Keras 下篇。整套 Python 盘一盘系列目录如下:
今天讲的是各位一定会接触到的PDF转换,关于各种格式的文件转换为PDF有很多第三方工具与网站可以实现,但是使用Python的好处不仅可以批量转换,同时一旦脚本写完了以后就可以一键执行,彻底解放双手,那么本文就来盘一盘如何使用Python来将Word/Excel/PPT/Markdown/Html等各种格式的文件转换为PDF!
在今日,Python 俨然已成为一门非常受欢迎的语言,在掌握了Python后,你是不是已经发现了 Python 非常有意思呢?
时间序列是按照时间顺序排列的一系列随时间变化而变化的数据点或观测值。时间序列可以是离散的,例如每月的销售数据,也可以是连续的,例如气温和股票价格等。时间序列常用于预测和分析未来的趋势,例如经济增长、股票走势、天气变化等。
最近想扩展一下vnpy,优化一些功能和代码的性能。在看backtesting部分代码的时候,发现,vnpy其实回测功能挺弱的,可以自己扩展一下。随之而来的就是一个回测结果可视化的问题。vnpy原生的回测结果没有绘制k线,所以也就没有指标的可视化和开仓平仓的可视化,只有随后交易结果的可视化。笔者自己其实有点点不习惯,没有看到策略的可视化回测结果,有点点不开心,所以打算自己做一下。首先就是选择可视化的工具,pyecharts应该是一个首选了,而且现在发展的越来越好了。
vnpy [1] 基于python的开源交易平台开发框架。项目的用户包括:私募基金,证券自营、资管,期货公司,高校的金融研究院系,个人投资者等,机构用户加起来至少20多家。 该项目拥有较为丰富的Py
Pandas进阶修炼120题系列一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作,希望通过120道精心挑选的习题吃透pandas。并且针对部分习题给出了多种解法与注解,动手敲一遍代码一定会让你有所收获!
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/33
↑ 关注 + 星标 ,每天学Python新技能 后台回复【大礼包】送你Python自学大礼 最近有一个粉丝问过我一个问题,觉得挺有意思,分享给大家。经过简化后大概就是有一个长这样的时间序列数据? 可以
Python pandas包用于数据操作和分析,旨在让您以更直观的方式处理标记或关系数据。
今天要跟大家分享的内容是数据分析工具库系列三——趋势平滑! 在时间序列数据中,往往存在很多周期性趋势以及随机干扰因素,给我们的分析工作工作带来很多不便。 当然有很多种方法可以剔除掉这些趋势以及干扰,但
有小伙伴向我反映到,本系列前面的章节主要还是在讲 pandas ,几乎与 xlwings 没有啥关系。
随着个人手机终端的普及,手机移动网络也基本实现了城乡空间区域的全覆盖。根据手机信号在真实地理空间上的覆盖情况,将手机用户时间序列的手机定位数据,映射至现实的地理空间位置,即可完整、客观地还原出手机用户的现实活动轨迹,从而挖掘得到人口空间分布与活动联系的特征信息。
pandas是python数据分析中一个很重要的包; 在学习过程中我们需要预备的知识点有:DataFrame、Series、NumPy、NaN/None;
本文偏长(4k+字),实用性高,老表建议先收藏,然后转发朋友圈,然后吃饭、休闲时慢慢看,反复看,反复记,反复练。
如何安装配置anaconda与Pycharm?相信很多没有经验的人对此束手无策,为此本文总结了问题出现的原因和解决方法,通过这篇文章希望你能解决这个问题。
玩转Pandas系列已经连续推送5篇,尽量贴近Pandas的本质原理,结合工作实践,按照使用Pandas的逻辑步骤,系统地并结合实例推送Pandas的主要常用功能,已经推送的5篇文章:
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