在《零基础学编程021:获取股票实时行情数据》这一节里,我们利用urllib抓取新浪财经中的股票数据,可以取出谷歌股票的开盘价,回顾一下代码: import urllib.request as req with req.urlopen('http://hq.sinajs.cn/list=gb_goog') as f : hq = f.read().decode('GBK') v = hq.split(',') print(v[1]) 但我们很多时候并不需要也不应该从零开始构建一个程
SVM 支持向量机 原理就不赘述了,相关文章可以看这里 支持向量机(SVM)用于上证指数的预测 支持向量机(SVM)入门详解(续)与python实现 支持向量机SVM入门详解:那些你需要消化的知识 SVM是一种十分优秀的分类算法,使用SVM也能给股票进行一定程度上的预测。 核心 因为是分类算法,因此不像ARIMA一样预测的是时序。分类就要有东西可分,因此将当日涨记为1,跌记为0,作为分类的依据。使用历史数据作为训练数据。 处理数据: 股票历史数据来源于yahoo_finance api,获取其中Op
如果你要同时查询多个股票,那么在URL最后加上一个逗号,再加上股票代码就可以了;比如你要一次查询大秦铁路(601006)和大同煤业(601001)的行情,就这样使用URL:
网页爬虫是个非常有趣的玩具。不过不好玩的是,我们需要根据不同网页上的元素不断的调整自己的代码。这就是为什么我要着手实现一个更好的网页爬虫项目——通过该项目可以以最少的更改实现对新网页的爬取。
Scikits 是小型的独立项目,以某种方式与 SciPy 相关,但不属于 SciPy。 这些项目不是完全独立的,而是作为一个联合体在伞下运行的。 在本章中,我们将讨论几个 Scikits 项目,例如:
在这个教程中,我们将学习如何利用交叉指标预测加密货币市场的买入/卖出信号,并在教程结尾提供了完整的Python代码,在市场历史数据上利用此算法可以实现三倍的比特币收益回报率。
在之前的Python教程中,我们介绍了如何获取感兴趣的公司名单(在我们的案例中是S&P 500指数),现在我们将收集所有这些公司的股票数据。
我们正处于一个不确定的环境中,这也反映在金融市场上。您会遇到很多问题,例如COVID19将如何影响金融市场,股市将下跌多少,何时结束以及如何结束。在本文中,我们将分析并借鉴过去的流行病信息来回答这些问题并对未来市场进行预测。
大数据文摘作品 编译:小明同学君、吴双、Yawei xia 新年总是跟黄金密不可分。新年第一天,让我们尝试用python搭建一个机器学习线性回归模型,预测金价! 自古以来,黄金一直作为货币而存在,就是在今天,黄金也具有非常高的储藏价值,那么有没有可能预测出黄金价格的变化趋势呢? 答案是肯定的,让我们使用机器学习中的回归算法来预测世界上贵重金属之一,黄金的价格吧。 我们将建立一个机器学习线性回归模型,它将从黄金ETF (GLD)的历史价格中获取信息,并返回黄金ETF价格在第二天的预测值。 GLD 是最大的以
# 来源:NumPy Biginner's Guide 2e ch9 绘制多项式函数 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建函数 func = x ** 3 + 2 * x ** 2 + 3 * x + 4 # poly1d 根据系数数组创建函数,高项系数在前 func = np.poly1d(np.array([1, 2, 3, 4]).astype(float)) # x 值是 -10 ~ 10 取 30 个点 x = n
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。
# 来源:NumPy Cookbook 2e ch6 创建通用函数 from __future__ import print_function import numpy as np # 我们需要定义对单个元素操作的函数 def double(a): return 2 * a # frompyfunc(或者 vectorize) # 将其转换为对数组每个元素操作的函数 ufunc = np.frompyfunc(double, 1, 1) print("Result", ufunc(np.
从大二开始接触A股,有幸见证了15年疯牛,最后落荒而逃,现在工作了又开始买入,可惜大A真是专治各种不服。。。现在的行情真是越来越难做了,所以还是想多多利用手头上的Python来换一套投资理念。接下来的文章,是我从Google上看到的,个人翻译给国内的好友们,希望大家喜欢。
Yahoo 宣布开源解析 HTML 页面结构数据的 Web 爬取工具 Anthelion。 Web 爬行工具是 Yahoo 很重要的核心,甚至超过了其他应用: Yahoo Mail, Yahoo Finance, Yahoo Messenger, Flickr 和 Tumblr。 上一年在上海的一次会议中,Yahoo 也详细提到了 Anthelion:“Anthelion 最初专注于语义数据,使用标记语言嵌入到 HTML 页面,比如 Microdata,Microformat 或者 RDFa。”
欢迎来到Python 在Finance上的应用第二讲,在这一篇文章中,我们将对股票数据做进一步的处理及可视化。最开始使用的Code如下(前一篇文章有提到):
在工作目录中创建一个名为stockVis的新文件夹 下载以下文件放在stockVis中 app.R:https://shiny.rstudio.com/tutorial/written-tutorial/lesson6/stockVis/app.R helper.R:https://shiny.rstudio.com/tutorial/written-tutorial/lesson6/stockVis/helpers.R 使用runApp启动应用程序runApp("stockVis")
NumPy 具有许多从其前身 Numeric 继承的模块。 其中一些包具有 SciPy 对应版本,可能具有更完整的功能。 我们将在下一章中讨论 SciPy。
做股票量化分析,获取股票行情数据是第一步,结合网上的信息,和我用过的一些东西,做个总结。以后有新信息,逐步完善。
AI 开发者按:大多数有抱负的数据科学家是通过学习为开发人员开设的编程课程开始认识 python 的,他们也开始解决类似 leetcode 网站上的 python 编程难题。他们认为在开始使用 python 分析数据之前,必须熟悉编程概念。
作者:林骏翔 想做数据,首先从获取数据开始。但是对于需要获取什么数据,数据可以干什么,很多人还是一头雾水,知乎达人林骏翔给出了参考。 题主问了有什么网站,能用来做什么。我给出几个API网站吧,做APP用的可能比较多,不过也可以用在日常生活中。 一、生活服务 手机话费充值。 天气查询。 快递查询。 健康食谱。 查医院。 水电煤缴费。 电影大全。 谜语、歇后语、脑筋急转弯。 音乐搜索。 健康知识。 百度糯米、团购等信息。 彩票开奖 以上接口都来自网站:http://www.apix.cn/services/
数据准备是一项必须具备的技术,是一个迭代且灵活的过程,可以用于查找、组合、清理、转换和共享数据集,包括用于分析/商业智能(BI)、数据科学/机器学习(ML)和自主数据集成中。具体来说,数据准备是在处理和分析之前对原始数据进行清洗和转换的过程,通常包括重新格式化数据、更正数据和组合数据集来丰富数据等。
我们在前两章提到了线程、进程,还有并发编程。我们在很高的层次,用抽象的名词,讲了如何组织代码,已让其部分并发运行,在多个CPU上或在多台机器上。 本章中,我们会更细致的学习Python是如何使用多个CPU进行并发编程的。具体目标是加速CPU密集型任务,提高I/O密集型任务的反馈性。 好消息是,使用Python的标准库就可以进行并发编程。这不是说不用第三方的库或工具。只是本章中的代码仅仅利用到了Python的标准库。 本章介绍如下内容: 多线程 多进程 多进程队列 多线程 Python从1.4版本开始就支持多
大数据文摘作品,转载要求见文末 编译 | 徐宇文,蒋晔、范玥灿 卞峥,yawei xia 技术早已成为金融业的一项资产:金融交易的高速、高频与超大数据体量结合,促使金融机构在一年一年不断地加深对技术的关注,在今天,技术已经切实成为了金融界的一项主导能力。 在金融界最受欢迎的编程语言中,你会看到R和Python,与C++,C#和Java这些语言并列。在本教程中,你将开始学习如何在金融场景下运用Python。本教程涵盖以下这些方面: 基础知识:对于金融入门阶段的读者,你将会首先学到股票和交易策略,什么是时间序列
丘老师是使用pandas_datareader.DataReader来读取的雅虎提供的阿里巴巴股票数据,现在雅虎已经被弃用。这里我使用Tushare来读取金融数据。 Tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。
StockVis 用R的quantmod包,如果没有应该安装install.packages("quantmod")
分析,调试和测试是开发过程的组成部分。 您可能熟悉单元测试的概念。 单元测试是程序员编写的用于测试其代码的自动测试。 例如,这些测试可以单独测试函数或函数的一部分。 每次测试仅测试一小部分代码。 这样做的好处是提高了对代码质量的信心,可重复进行的测试,以及副作用,使代码更清晰,更正确。 单元测试还促进了协作编辑,因为通常没有人会自己理解复杂项目中的所有代码,因此,单元测试可防止贡献者破坏现有代码。 Python 对单元测试有很好的支持。 NumPy 添加了numpy.testing包,以帮助 NumPy 对单元测试进行编码。
Python中,matplotlib可以视为数据可视化的基准和主力。尽管有许多其他的可视化库,但是matplotlib已经确立了一个标杆,在许多情况下,它都是健壮、可靠的可视化工具。在标准的绘图工作中
“量化投资”是指投资者使用数理分析、计算机编程技术、金融工程建模等方式,通过对样本数据进行集中比对处理,找到数据之间的关系,制定量化策略,并使用编写的软件程序来执行交易,从而获得投资回报的方式。其核心优势在于风险管理更精准,能够提供超额收益。
大多数有抱负的数据科学家是通过学习为开发人员开设的编程课程开始认识 python 的,他们也开始解决类似 leetcode 网站上的 python 编程难题。他们认为在开始使用 python 分析数据之前,必须熟悉编程概念。
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
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。
https://aroussi.com/post/python-yahoo-finance
斐波那契数的第 n 项 # 来源:NumPy Cookbook 2e Ch3.1 import numpy as np # 斐波那契数列的每个新项都由之前的两项相加而成 # 以 1 和 2 开始,前 10 项为: # 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, ... # 斐波那契数列的通项公式为: # fn = (phi ** n - (-phi) ** (-n)) / 5 ** 0.5 # 其中 phi 是黄金比例,phi = (1 + 5 ** 0.5) / 2
欢迎阅读 Python 3+ Matplotlib 系列教程。 在本系列中,我们将涉及 Matplotlib 数据可视化模块的多个方面。 Matplotlib 能够创建多数类型的图表,如条形图,散点图,条形图,饼图,堆叠图,3D 图和地图图表。
最近苹果的股价一路疯长,继周四突破万亿美元市值后,周五盘中高点、收盘价双创新高。盘中高点达208.74美元,收盘价报207.99美元,上涨0.29%,创历史收盘新高,市值达10045.76亿美元。
内置函数是python自带的函数方法,拿来就可以用,比方说zip、filter、isinstance等
核心 因为是分类算法,因此不像ARIMA一样预测的是时序。分类就要有东西可分,因此将当日涨记为1,跌记为0,作为分类的依据。使用历史数据作为训练数据。 处理数据: 股票历史数据来源于yahoo_finance api,获取其中Open,Close,Low,High,Volume作为基础。因为除去Volume以外,其余数据都是Price,基于Price并不能很好的表达股票的特性,或者说并不太适用于SVM分类算法的特性。基于SVM算法的特性,股票并不是到达一个价格范围就有大概率涨或跌(不知道我这个表达大家能不
# 来源:NumPy Cookbook 2e Ch10 加载示例数据集 from __future__ import print_function from sklearn import datas
本文介绍用python3的多进程 + 协程处理MySQL的数据,主要逻辑是拉取MySQL的数据,然后使用flashtext匹配关键字,在存回MySQL,代码如下(async_mysql.py):
本篇为廖雪峰官网 JavaScript教程复习,记下一些基本知识和API供自己复习用
最近又到了大公司密集出财报的时候。每季度的这几天,商业记者的日子都不太好过。 写财报是一件有点无聊、又压力山大的工作。既要保证数据的准确性,又要求在第一时间迅速报道。对于想写深入报道的记者来说,速度和角度往往不可兼得。而数据上的重大失误更有可能让他们丢掉饭碗。 几天前,苹果发出 2015 Q1 财报的几分钟后,美联社就发布了一篇名为《苹果 Q1 收入超华尔街预测》的报道,不同的是,这篇报道没有作者,看到最后,你才会发现文末有 “这篇报道由 Automated Insights 生成” 的字样。 这不是第一篇
最近股票、基金市场一片哀嚎,今天从技术的角度来聊聊如何基于编程+统计学来分析股票市场,仅供学习!
单元测试,就是对单元进行测试,英文叫 unit testing,是指对软件中的最小可测试单元进行检查和验证,比如一个函数,一个类。
最近这一两年,股市虽谈不上大牛市,倒也稳步向上,原来一直无法挣脱3000点魔咒的上证指数,今年年初也一路高歌,迈过了3500点。
Cython 是基于 Python 的相对年轻的编程语言。 它允许编码人员将 C 的速度与 Python 的功能混合在一起。 与 Python 的区别在于我们可以选择声明静态类型。 许多编程语言(例如 C)具有静态类型,这意味着我们必须告诉 C 变量的类型,函数参数和返回值类型。 另一个区别是 C 是一种编译语言,而 Python 是一种解释语言。 根据经验,可以说 C 比 Python 更快,但灵活性更低。 通过 Cython 代码,我们可以生成 C 或 C++ 代码。 之后,我们可以将生成的代码编译为 Python 扩展模块。
HTTP cookies,通常称之为“cookie”,已经存在很长时间了,但是仍然没有被充分理解。首要问题是存在许多误解,认为 cookie 是后门程序或病毒,却忽视了其工作原理。第二个问题是,对于 cookie 的操作缺少统一的接口。尽管存在这些问题,cookie 仍旧在 Web 开发中扮演者重要的角色,以至于如果没有出现相应的代替品就消失的话,我们许多喜欢的 Web 应用将变的不可用。 cookie 的起源 早期的 Web 应用面临的最大问题之一就是如何维持状态。简言之,服务器无法知道两个请求是否来自于
本章是关于特殊数组和通用函数的。 这些是您每天可能不会遇到的主题,但是它们仍然很重要,因此在此需要提及。**通用函数(Ufuncs)**逐个元素或标量地作用于数组。 Ufuncs 接受一组标量作为输入,并产生一组标量作为输出。 通用函数通常可以映射到它们的数学对等物上,例如加法,减法,除法,乘法等。 这里提到的特殊数组是基本 NumPy 数组对象的所有子类,并提供其他功能。
上次写了《自动录入机器人》后,很多朋友问我能不能帮做各种场景的问题,回答了几个问题后,总结一下:需求集中在把Excel表中数据录入系统。我在这里统一回答:只要有网页端的系统,都可以自动录入!
通常情况下,在PL/SQL中,处理单行单列的数据可以使用标量变量,而处理单行多列的数据则使用PL/SQL记录是不错的选择。单列多行数据 则由联合数组或嵌套表来完成,其特点是类似于单列数据库表。在Oracle 9i 之前称为PL/SQL索引表,9i 之后称之为联合数组。嵌套表也是集合 类型中的一种,下面分别介绍这两种集合数据类型的使用方法。
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