作者寄语 修复 futures_rule 数据接口，增加通过日期查找历史数据的功能，可以通过该接口获取近期期货交易日历数据。...更新接口 "futures_rule" # 期货规则-交易日历表 期货规则-交易日历表 接口: futures_rule 目标地址: https://www.gtjaqh.com/pc/calendar.html...描述: 获取国泰君安期货-交易日历数据表 限量: 单次返回指定交易日所有合约的交易日历数据 输入参数 名称 类型 必选 描述 trade_date str Y trade_date="20200713..."; 需要指定为交易日, 且是近期的日期 输出参数(某些交易日输出的字段数目不统一) 名称 类型 默认显示 描述 交易所 str Y - 品种 str Y - 代码 str Y - 交易保证金比例 str
作者寄语 更新 股票-交易日历 接口，之前一直没有发现合适的股票-交易日历数据，最近发现新浪财经提供了本数据，特提供本接口可以获取股票从 1990-12-19 到 2020-12-31 日期之间的交易日期数据...更新接口 "tool_trade_date_hist_sina" # 股票-交易日历 交易日历 接口: tool_trade_date_hist_sina 目标地址: https://finance.sina.com.cn.../realstock/company/klc_td_sh.txt 描述: 获取新浪财经的股票交易日历数据, 本接口能获取完整的交易日历数据 限量: 单次返回从 1990-12-19 到 2020-12-...31 之间的股票交易日历数据 输入参数 名称 类型 必选 描述 - - - - 输出参数 名称 类型 默认显示 描述 trade_date str Y 从 1990-12-19 至 2020-12-31...的股票交易日数据 接口示例 import akshare as ak tool_trade_date_hist_sina_df = ak.tool_trade_date_hist_sina() print
加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染，最终将目 本文详细介绍了物流交易日均千万订单的存储架构设计与实践
原文地址：http://www.xzbu.com/1/view-6507464.htm 本文提出了一种在高并发环境下交易日志连续输出的机制。...【关键词】交易日志 高并发 连续输出 交易日志对现代交易系统具有极其重要的意义，其作用主要有三个：问题排查、交易信息归档、交易分析与挖掘。交易日志完整记录了每笔交易的具体执行路径。...，同时保证单笔交易日志内部有序。 ...对于一条交易日志，都有一个tkey与其关联。若任何两条交易日志的tkey相同，则认为它们同属一笔交易，应被连续输出。 以下对各个模块详细阐述。 ...另外，对日志输出进行超时控制，必要时强制输出交易日志。具体来讲，遍历Lmap，按tkey逐个取Ldata。
); comment on column TCALENDAR.cal_day is '日历日期'; comment on column TCALENDAR.cal_flag is '是否交易日...T.CAL_DAY,1) OVER(ORDER BY T.CAL_DAY) AS LAST_DAY FROM TCALENDAR T WHERE T.CAL_FLAG=1 image.png 问题 现在只有250条交易日数据...,只能取到交易日的下一个交易日,取不到非交易日的下一个交易日。...1) ca on t.CAL_DAY>=ca.CAL_DAY and t.CAL_DAY<ca.LAST_DAY image.png 2019年1月1日为空是因为，之前造的数据20190101之前的交易日没有绑定到...2019年12月31日为空是因为，之前造的数据20191231之后的交易日并没有。
我在开发这个工具的时候用的是叫做tushare的一个python接口。它是免费的，提供结构化的数据，感觉每天更新也挺快。 预处理 拿到数据后第一步是做预处理。...上面截图里面是训练出的其中一棵决策树，python描述的，代码有60000多行。 验证模型 先说准确率。某一个交易日的准确率等于，工具预测的股票在下一个交易日确实上涨的个数占总的推荐股票个数的比例。...对若干个交易日的准确率取一个平均，可以得到模型的准确率。 而召回率在这里是工具预测的股票在下一个交易日确实上涨的个数占整个股市中股票上涨个数的比例。应该不难理解，对于选股工具我们应该更关心准确率。...本工具旨在做短线推荐，即推荐下一交易日上涨概率较大的股票。 我的数据都是以交易日为单位的，所以很难体现较短时间内的信号变化，比如突然的跟风抛售会造成放量下跌。...第四，开发过程中碰到了python的解析器的局限，读取决策树的时候程序crash，后来想办法绕开了。 由于是工作之余做的，我能够花在整个项目的时间还是很有限。边学边写，比较仓促。
首先，之前写的stock_util补充一个获取指定日期前某个交易日期的函数，毕竟后期写到买卖点指标的时候，难免要用到前后两个交易日指标值的计算。接着，data包中再新增一个从数据集中提取数据的模块。...1 更新后的stock_util.py 这个模块，修改完之后就是3个函数了：获取交易日、获取某日期的前一交易日、获取某日所有股票代码。.../usr/bin/env python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-07-13 18:19 # @Author : Ed Frey # @.../bin/python /Users/Ed_Frey/Desktop/MyQuant_v1/util/stock_util.py 3646 ['000001', '000300', '399001',.../usr/bin/env python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-08-04 09:51 # @Author : Ed Frey # @
带着这些猜想，笔者在业余时间做了一些尝试： 原理 笔者初步的想法是：假设有 n 个交易日数据，我们把每个交易日的 4 个价格展开，形成 4n 个数值，作为一条向量，它的维度就是 4n。...这要借助于一个 Python 库 Tushare(https://tushare.pro/document/2)。...笔者这里把 n 设为 100，也就是 100 个交易日，大约是 5 个月时间。...选股 我们需要写一个 Python 脚本，每天拉取股市里的最新数据。...同样，我们可以写一个 Python 脚本遍历 2020 年 8 月份之后每一天的行情，从每天的行情里推荐出 20 只股票，分别观察它们在 5 个交易日以及 10 个交易日之后的涨幅。
（PS:除NumPy和SciPy，pandas也是Python的重要库之一） ? ?...这里我们读取了从2000年的第一个交易日到结束日期的S&P500指数事件序列数据，而且自动地用TimeStamp对象生成一个时间索引。 收盘价的时间序列图如下： ? ?...此处的趋势策略是基于两个月（42个交易日）和一年（252个交易日）的趋势（也就是两种期间指数水平的移动平均数）。Pandas可以高效地生成各个时间序列。 首先先生成趋势数据： ?...在最后一个可用交易日上，42日趋势线远远高于252趋势线。尽管两个趋势列中的项目数量不相等，pandas通过在相应的指数位置放入NaN处理这种情况： ?...即在1489个交易日中，42日趋势线高于252日趋势线SD个点以上，1232个交易日中，42日趋势线低于252日趋势线SD个点以上。
python二项分布的概率使用 概念 1、在概率论和统计学中，两个分布是n个独立的[是/非]试验中成功次数的离散概率分布。...df.sort_index() ret = df.pct_chg['2020'] # 估算平安银行股价上涨的概率 p = len(ret[ret > 0]) / len(ret) print(p) # 估计十个交易日中...，平安银行有六个交易日上涨的概率 prob = stats.binom.pmf(6,10,p) print(prob) 以上就是python二项分布的概率使用，希望对大家有所帮助。
Python 的学习者中，有相当一部分是冲着爬虫去的。因为爬虫可以帮你解决很多工作和生活中的问题，节约你的生命。不过 Python 还有一个神秘而有趣的应用领域，那就是量化交易。...Python 由于开发方便，工具库丰富，尤其科学计算方面的支持很强大，所以目前在量化领域的使用很广泛。市面上也出现了很多支持 Python 语言的量化平台。...handle_data 则是回测代码的核心，用来实现每个交易日（或每分钟）的交易指令。 具体的变量含义，这里不做特别细致的解释，文档里都有说明。...文档里给了一个最简单的日线策略代码： def handle_data(account): for stock in account.universe: order(stock,100) 此策略就是，在每个交易日...我拍脑袋想了这样一个策略： 如果一只未持有的股票 2 个交易日累计涨了 10% 以上，就以当前资金的 5% 买入它。反过来，如果累计跌了 10% 以上，就全部卖出止损。
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。...相反，我打算向大家介绍一些用于处理和分析股市数据的Python工具。我还将讨论移动均线、如何使用移动均线来构建交易策略、如何在进入仓位时制定退出策略以及如何使用回溯检验评估交易策略等方面的内容。...开盘价是指股票在交易日开市时的股价（并不一定是前一交易日的收盘价格），最高价是指在交易日当天股价的最高价格，最低价是指在交易日当天股价的最低价格，收盘价是指股票在交易日收盘时的股价。...在蜡烛图中，黑色蜡烛表示交易日当天收盘价高于开盘价（盈利），而红色蜡烛表示交易日当天开盘价高于收盘价（亏损）。
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。...相反，我打算向大家介绍一些用于处理和分析股市数据的Python工具。我还将讨论移动均线、如何使用移动均线来构建交易策略、如何在进入仓位时制定退出策略以及如何使用回溯检验评估交易策略等方面的内容。...开盘价是指股票在交易日开市时的股价（并不一定是前一交易日的收盘价格），最高价是指在交易日当天股价的最高价格，最低价是指在交易日当天股价的最低价格，收盘价是指股票在交易日收盘时的股价。...在蜡烛图中，黑色蜡烛表示交易日当天收盘价高于开盘价（盈利），而红色蜡烛表示交易日当天开盘价高于收盘价（亏损）。...://ntguardian.wordpress.com/2016/09/19/introduction-stock-market-data-python-1/?
This repo contains a python implementation (and IPython notebook) of KNN & DTW classification algorithm...第 t 个交易日的收盘价格和日成交量是一个观测样本 ? 需要通过模式识别对持仓至下一个交易日的收益率 ? 进行估计，以决定当日收盘时的建仓方向。 对于此前 L 个交易日的收盘价格和日成交量序列 ?...如果 rt 大于0（预测下一个交易日上涨） ，则在第 t 个交易日收盘前可以进行做多，下一个交易日收盘前平仓；如果如果 rt 小于0（预测下一个交易日下跌），则在第 t 个交易日收盘前可以进行做空，下一个交易日收盘前平仓...采取1%的固定止损线的策略，即前一个交易日按照收盘价建仓以后，如果第二个交易日的盘中价格“反向”超出建仓价格的1%，则执行平仓。...“反向”是指，做多情况下，第二个交易日盘中价格相比建仓价格跌了1%，则平仓止损；做空情况下，第二个交易日盘中价格相比建仓价格涨了1%，则平仓止损。
作者：邢不行 原文链接： http://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....- 注意：这里请填写数据文件在您电脑中的路径 stock_data = pd.read_csv('stock data/sh600000.csv', parse_dates=[1]) # 将数据按照交易日期从远到近排序...for ma in ma_list: stock_data['EMA_' + str(ma)] = pd.ewma(stock_data['close'], span=ma) # 将数据按照交易日期从近到远排序
利用python进行金融数据分析 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt pd.set_option...apple.index.is_unique) 将index设置为升序 apple = apple.sort_index(ascending=True) print(apple.head()) 找到每个月最后一个交易日...(apple_month.head()) 数据集最早的日期和最晚的日期相差多少天 print((apple.index.max()-apple.index.min()).days) 数据集中共有多少个交易日
本人之前写过若干“给程序员加财商”的系列文，目的是通过股票案例讲述Python知识点，让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识，所谓一举两得。...以6日RSI指标为例，从当日算起向前推算6个交易日，获取到包括本日在内的7个收盘价，用每一日的收盘价减去上一交易日的收盘价，以此方式得到6个数值，这些数值中有正有负。...把每个交易日的RSI值在坐标图上的点连成曲线，即能绘制成RSI指标线，也就是说，目前沪深股市中RSI指标线是由三根曲线构成，如下图所示。 ?...在第8行里，我们把本交易日和上个交易日收盘价的差价存入了'diff'列，这里是用shift(1)来获取df里上一行（即上个交易日）的收盘价。...，这些交易日即为卖点。
─ data_crawler.py #爬取指数、股票数据 ├──util # 公用程序 │ ├── __init__.py │ ├── stock_util.py#获取股票交易日期...然后，第五篇就介绍了stock_util.py，如何提取a股所有的股票代码get_all_codes（从第四篇爬取的数据库取）、提取交易日期get_trading_dates（根据第四篇指数数据提取，个股可能会交易日停盘而指数不会...如果满足不了自己的胃口，平台还支持自己写指标组合使用，相比python从头到尾捋一遍简直爽到炸……几分钟就能搞一个策略测测结果神马的 ? 好了，今天没有什么硬干货，洗洗睡吧～
就选它 Backtrader 是 2015 年开源的 Python 量化回测框架（支持实盘交易），功能丰富，操作方便灵活： 品种多：股票、期货、期权、外汇、数字货币； 周期全：Ticks 级、秒级...如果你想在本地通过 Python 尽可能“随心所欲”的进行策略回测和交易，选它！选它！选它！就选它！...在导入多只股票数据时需注意以下细节： ▪ 各股交易日不统一：上市日期不一致、退市日期不一致、回测区间内出现停牌等，都会使得不同股票各自的交易日数量不统一，所以要以回测区间内所有交易日为基础，对每只股票缺失的交易日进行补齐...； ▪ 行情数据缺失：在补齐交易日过程中，会使得补充的交易日缺失行情数据，需对缺失数据进行填充。...在 next() 里，判断每个交易日是否为调仓日，如果是调仓日就按调仓权重卖出旧股，买入新股。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
