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股价

今天跟大家分享的是股价! ▽▼▽ 虽然股价很容易通过网络获得,没有必要自己动手去做。但是作为excel内置图标库的一种重要图表类型,有必要跟大家介绍以下。...股价:盘高——盘底——收盘 (只需要以上三个数据,按照从左到右的顺序排列) 原数据: ? 选中数据区域,插入图表——股价——盘高——盘底——收盘 ? ?...股价:开盘——盘高——盘底——收盘 原数据: ? 选中之后,插入图表——开盘——盘高——盘底——收盘 (可以改变下中间柱的填充色) ?...股价:成交量——盘高——盘低——收盘 原数据: ? 插入图表——股价:成交量——盘高——盘低——收盘 ? ? 股价:成交量——开盘价——最高价——最低价——收盘价 原数据: ?...插入图表——股价:成交量——开盘价——盘高——盘低——收盘 ? ?

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Python分析苹果公司股价数据

我们通过分析苹果公司的股票价格,来串讲NumPy的常用函数用法 我们在我们python文件的同级目录下放置数据文件AAPL.csv,用excel文件可以打开看看里面是什么样的: ?...那些股价变动过于剧烈的股票一定会给持有者带来麻烦 import numpy as np c = np.loadtxt('AAPL.csv', delimiter=',', usecols=(1,),...strdate,'%Y/%m/%d') print(type(d)) print(d) 2017-03-16 00:00:00 通过python...datetime.datetime.strptime(strdate,'%Y/%m/%d') print(d.date()) print(d.date().weekday()) 2018-03-16 4 最后,我们回到这份苹果公司股价的...import numpy as np a = np.arange(5) print(a.compress(a > 2)) [3 4] 这一小节中,我们利用NumPy的一些实用函数,对苹果公司的股价进行了一些非常非常简单的分析

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    Python分析苹果公司股价数据

    那些股价变动过于剧烈的股票一定会给持有者带来麻烦 import numpy as np c = np.loadtxt('AAPL.csv', delimiter=',', usecols=(1,),...datetime.datetime.strptime(strdate,'%Y/%m/%d') print(d.date()) print(d.date().weekday()) 2018-03-16 4 最后,我们回到这份苹果公司股价的...import numpy as np a = np.arange(5) print(a.compress(a > 2)) [3 4] 这一小节中,我们利用NumPy的一些实用函数,对苹果公司的股价进行了一些非常非常简单的分析...转载声明:本文转载自「Python中文社区」,搜索「python-china」即可关注。...《Python人工智能和全栈开发》2018年07月23日即将在北京开课,120天冲击Python年薪30万,改变速约~~~~ *声明:推送内容及图片来源于网络,部分内容会有所改动,版权归原作者所有,如来源信息有误或侵犯权益

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    Python分析苹果公司股价数据

    我们通过分析苹果公司的股票价格,来串讲NumPy的常用函数用法 我们在我们python文件的同级目录下放置数据文件AAPL.csv,用excel文件可以打开看看里面是什么样的: 依次是日期,收盘价、成交量...那些股价变动过于剧烈的股票一定会给持有者带来麻烦 import numpy as np c = np.loadtxt('AAPL.csv', delimiter=',', usecols=(1,),...strdate,'%Y/%m/%d') print(type(d)) print(d) 2017-03-16 00:00:00 通过python...datetime.datetime.strptime(strdate,'%Y/%m/%d') print(d.date()) print(d.date().weekday()) 2018-03-16 4 最后,我们回到这份苹果公司股价的...import numpy as np a = np.arange(5) print(a.compress(a > 2)) [3 4] 这一小节中,我们利用NumPy的一些实用函数,对苹果公司的股价进行了一些非常非常简单的分析

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    Python分析苹果公司股价数据

    我们通过分析苹果公司的股票价格,来串讲NumPy的常用函数用法 我们在我们python文件的同级目录下放置数据文件AAPL.csv,用excel文件可以打开看看里面是什么样的: ?...那些股价变动过于剧烈的股票一定会给持有者带来麻烦 import numpy as np c = np.loadtxt('AAPL.csv', delimiter=',', usecols=(1,),...strdate,'%Y/%m/%d') print(type(d)) print(d) 2017-03-16 00:00:00 通过python...datetime.datetime.strptime(strdate,'%Y/%m/%d') print(d.date()) print(d.date().weekday()) 2018-03-16 4 最后,我们回到这份苹果公司股价的...import numpy as np a = np.arange(5) print(a.compress(a > 2)) [3 4] 这一小节中,我们利用NumPy的一些实用函数,对苹果公司的股价进行了一些非常非常简单的分析

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    XGBoost:股价预测进阶

    前言 公众号之前发表过一篇文章: 严谨解决5种机器学习算法在预测股价的应用(代码+数据) 我们已经对XGBoost进行了验证,但在本文中,我们将更详细地研究XGBoost在股票价格预测问题中的性能...月 下面的显示了该月复权收盘价每一天均值。平均而言,有一个向上倾斜的趋势,即月底的价格高于前几天。 ? 天 下面的显示了一周中收盘价每一天均值。...具体看这篇文章:严谨解决5种机器学习算法在预测股价的应用(代码+数据) 对每个样本复权收盘价的每个特征组,我们将其缩放为均值0和方差1。...有关这些超参数的定义,请参见这里: https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/python/python_api.html#module-xgboost.sklearn...因此,我们实现了如下流程的逻辑: ? 对于预测范围内的每一天,我们需要预测,取消预测的规模,计算最后N个值的新平均值和标准偏差,调整最近N天的收盘价,然后再次预测。

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    Python实现股价的简单移动平均值(SMA)

    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。...根据书中的内容,我自己也做了一点改进的工作——用Python绘制出股价的5日均线和20日均线。众所周知,5日均线是短线交易的生死线,而20日均线是中长线趋势的分水岭。...mean() price['ma20'] = price['Adj Close'].rolling(20).mean() price.tail() 数据中就可以看到了: 为了便于观察,我用代码画了个:...如果大家对类似的内容感兴趣,不妨也阅读一下这本《深入浅出Python量化交易实战》。我个人感觉跟着代码敲一敲,自己动手改进一下,还是很有乐趣的。

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    新闻流与股价跳跃、数据应用综述、机器学习与有效前沿

    本文是数据在股票分析与预测场景的一篇综述文章。数据不同于常见的行列式数据结构,包含点和边,比传统数据增加了不同点之间的连接关系。...本文从以下五个角度整理了近年相关的研究论文: 1、构建:图中节点的选择,特别是节点与节点间边权重的选择,常见的有用股价相关系数作为边权重。...2、过滤:在金融场景中,很多时候,图中节点的边是非常密集的。这当中有很多噪音,如果提取有效的边关系,也是算法很重要的一部分,比如常见的最小生成树MST。...3、聚类:数据结构在无监督学习中,主要是用于聚类,发现一组内在关联较大的股票。常见的算法比如层次化聚类。...4、股价预测:这是数据在量化中很重要的应用场景,比如用动态结合因子与结构信息预测未来股价的涨跌方向或涨跌幅。 5、组合优化:层次化风险评价(HRP)就是一种基于聚类的组合优化方法。

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    视频 | 如何用 AI 预测股价

    我们能用机器学习准确地预测股价吗? 一种普遍的说法是股价是完全随机和不可预测的——让一只猴子蒙住眼睛在报纸的金融版面用飞镖选出来的投资组合,也能和投资专家精心选择的一样好。...它研究的是某些特定的变量与股价形势有何种关联。 在70年代,两位英国统计学家 BOX和Jenkins就利用大型计算机进行了早期尝试。他们能够获取的唯一数据就是价格和交易量。...在过去的几年里,我们看到 有许多相关的学术论文出版,它们用神经网络来预测股价而且都取得了不同程度的成功。但是也仅限于专家们有能力构建这些模型。...Step 4 画预测 用MapPlot Live把预测图画出来。 总结 对于很多股价波动,特别是那些大的波动,我们的模型预测情况看起来和实际数据还是相当一致的。

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    python绘制条形柱状_Python柱状

    竖放条形 bar(x, height, [width], **kwargs) 2. 横放条形 bar(x, width, [height], **kwargs) 3....并列条形 条形(bar chart),也称为柱状,是一种以长方形的长度为变量的统计图表,长方形的长度与它所对应的变量数值呈一定比例。 1....竖放条形 画条形要用到 pyplot 中的 bar 函数,该函数的基本语法为: bar(x, height, [width], **kwargs) x 数组,每个条形的横坐标 height 个数或一个数组...横放条形 若要生成横的条形,则可以使用 barh 函数,其语法与 bar 函数非常类似。...并列条形 若要将男生与女生的调查情况画出两个条形图一块显示,则可以使用 bar 或 barh 函数两次,并调整 bar 或 barh 函数的条形图位置坐标以及相应刻度,使得两组条形能够并排显示。

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    使用Python绘制点击、热

    via: http://blog.csdn.net/wenyusuran/article pyHeatMap是一个使用Python生成热的库,基本代码是我一年多之前写的,最近把它从项目中抠出来做成一个独立的库并开源...for i in a] data.append(a) hm = HeatMap(data) hm.clickmap(save_as="d://python.../hit.png") hm.heatmap(save_as="d://python/heat.png") if __name__ == "__main__": main() 输入的数据为形如...目前这个库可以生成两种图片:点击、热。 点击效果如下: ? 热效果如下: ? 绘制图片时,还可以指定一个底图,这个底图可以是任意图像,也可以是另一个点击。...关于绘制热图中用到的方法,可以参考我以前的文章,比如 关于网页点击热区、 http://oldj.net/article/page-heat-map/ 关于热区的色盘 http://oldj.net

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    是的,股价不遵循随机游走!

    然而,从下面的两个密度和随后的两个时间序列图中可以清楚地看到随机波动的期望效果,即较大的尾部分布和更高的波动性。 ?...最后,下面的两个线图显示了正态分布随机变量(第二张)的QQ与计算z^*-分数的QQ的对比。我们觉得它们都很合理。 ? ?...最后,下面的两个线图显示了正态分布随机变量(第二张)的QQ与计算z^*-分数的QQ的对比。我们觉得它们都很合理。 ? ? 从上述结果中我们可以得出什么?...红色显示在模拟资产上计算的z^*-分数密度,其具有与股票市场指数相同的μ和σ。蓝色显示在指数本身上计算的z^*-分数密度。大部分指数超出预期分布范围,因此被认为不是随机的。...红色显示在模拟资产上计算的z^*-分数密度,其具有与标准普尔500指数中的股票相同的μ和σ。蓝色显示在标准普尔500指数中的股票本身上计算的z^*-分数密度。

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