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。...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。
= ta.sma(xPrice, Length1) SMA2 = ta.sma(xPrice, Length2) SMA3 = ta.sma(xPrice, Length3) // condt Long_MA...= SMA1 < close and SMA2 < close and SMA3 < close Short_MA = SMA1 > close and SMA2 > close and SMA3 >..., title=' 3-SMA Lenght', minval=1, group='SMA') // calc xPrice = close //收盘价赋予xPrice SMA1 = ta.sma(xPrice...，length为Length2的移动平均线SMA2 SMA3 = ta.sma(xPrice, Length3) //计算source为xPrice ，length为Length3的移动平均线SMA3...// condt Long_MA = SMA1 < close and SMA2 < close and SMA3 < close //收盘价都大于三个移动平均线 Short_MA = SMA1
今天要介绍的是是全世界第一款可配对互动的情侣必备神器Sma Watch智能手表。 这不是为“牛郎织女”们的一大福利嘛？当牛郎想织女时，按了手表上键，织女就收到了牛郎的“我爱你”！一丝甜蜜浮上心头。...Sma Watch智能手表给情侣们一个可以时刻感觉到对方爱意的机会，让甜蜜时刻在彼此的心中蔓延。 ?...同时，Sma Watch智能手表有180天续航，出厂赠送2块电池，一年的相思之苦就靠SMA智能手表来传输，小小的一块腕表却承载了两人浓浓的思念，可谓立下了汗马功劳。 ?...Sma Watch智能手表不仅功能强大，而且颜值爆表。表盘外周围镶嵌着水钻，看上去熠熠夺目，举手投足间吸人眼球。罗马数字的设计加上真空电镀玫瑰金的指针与条钉刻度，非常有品味，轻奢而不浮夸。...七夕来临之际，为了给大家带来福利，让天下有情人终成眷属，Sma Watch也是操碎了心，提供刻字服务。如此一来，可以将对方的名字刻在手表底盖，戴在腕间，定制专属你们的唯一的情侣智能腕表。
今天是读《python数据分析基础》的第16天，今天的读书笔记内容为使用statsmodels模块对数据进行最小二乘线性回归。...代码如下（详细内容请见代码备注）: 注： 1.数据来源于 https://github.com/cbrownley/foundations-for-analytics-with-python/tree...statsmodels.regression.linear_model.OLS #运用wine变量进行线性回归并预测葡萄酒的评分 import pandas as pd import statsmodels.api as sma...quality'])]) #将wine第一行到倒数第11行的数据作为训练集,并为自变量加上常数项 wineHead=wine.iloc[0:-10,:] #生成自变量并添加常数项 wineTrainInd=sma.add_constant...'type','quality'])]) #生成因变量 wineTrainDep=wineHead['quality'] #调用statsmodels模块的api.ols进行最小二乘线性回归 lm=sma.OLS
今天是读《python数据分析基础》的第19天，读书笔记内容为使用statsmodels进行逻辑回归。 以下代码将按数据清洗、训练模型、得出测试集的预测值这三个步骤展示 逻辑回归模型的使用。...注： 1.数据来源于https://github.com/cbrownley/foundations-for-analytics-with-python/tree/master/statistics/...构建逻辑回归模型之前，需要手动为自变量添加常数项 #使用逻辑回归预测客户流失概率 import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.api as sma...intl_plan') vmail_plan_dummy=pd.get_dummies(churn.vmail_plan,prefix='vmail_plan') #添加常数项及生成自变量和因变量 churnInd=sma.add_constant...churnInd.iloc[0:-10,:] churnDepTrain=churnDep.iloc[0:-10] churnIndTest=churnInd.tail(10) #根据训练集训练获取模型参数 lr=sma.Logit
Python用matplotlib绘制K线图，需要配合talib、numpy、mpl_finance等第三方库来使用，效果展示如下： 简单讲讲K线图的结构，我不搞股票，所以不太懂，特地查了资料。...start_time,end_time): # 处理数据 global data data = data[start_time:end_time] # 10天均线 sma..._10 = talib.SMA(np.array(data['close']), 10) # 30天均线 sma_30 = talib.SMA(np.array(data['close'...colorup='r', colordown='g', alpha=0.6) ax.set_xticks(range(0, len(data.index), 10)) ax.plot(sma..._10, label='10 日均线') ax.plot(sma_30, label='30 日均线') global stock_name ax.set_title("{0}K
今天给大家拿到Python的核心资料！实实在在在工业界会要用到！ 公众号后台回复“Python数据科学”全部获取得到！ 先看下目录哈！！ 1. 通用函数2....数据分析视频/第4周/data.csv', delimiter=',', usecols=(6,), unpack=True) sma = np.convolve(weights, c)[N-1:-N+...数据分析视频/第4周/data.csv', delimiter=',', usecols=(6,), unpack=True) sma = np.convolve(weights, c)[N-1:-N+...dev = c[i: i + N] else: dev = c[-N:] averages = np.zeros(N) averages.fill(sma...) upperBB = sma + deviation lowerBB = sma - deviation c_slice = c[N-1:] between_bands = np.where((c_slice
本篇给出写择时策略回测的详细步骤，并用代码展示全过程，代码用python写，数据和代码后台回复“择时”获取，可以自己测试。...其他 除此外，还有波动率、下行风险、索提诺比率等各种指标，python中有专门的模块可以计算各种指标，这里我们自己算出各种指标，供参考。...price_in = 1 for i in range(max(1,win_long),pdatas.shape[0] - 1): # 当前无仓位，短均线上穿长均线，做多 if (pdatas.sma...[i-1] pdatas.lma[i]) & (pdatas.position[i]==0): pdatas.loc[i,'...= 0 priceout.append([pdatas.DateTime[i],pdatas.loc[i,'CLOSE']]) # 当前持仓，死叉，平仓 elif (pdatas.sma
为简单滑动 # ema_weight 为指数滑动 sma_weight = np.ones(win_sz).astype(float) / win_sz ema_weight = np.exp(np.linspace...() mstd.append(std) sma = np.asarray(sma) mstd = np.asarray(mstd) # 上布林带是简单滑动均值加上两个滑动标准差 # 下布林带是简单滑动均值减去两个滑动标准差...upper = sma + 2 * mstd lower = sma - 2 * mstd # 要注意横轴从 N - 1 开始 ser_slice = series[win_sz - 1:] x =...x[:5] # 绘制函数 plt.plot(x, ser_slice, 'b', label='series') print u'序列: ', ser_slice[:5] plt.plot(x, sma..., 'g', label='sma') print u'简单滑动均值: ', sma[:5] plt.plot(x, ema, 'r', label='ema') print u'指数滑动均值: ',
Python现在是越来越热了，Hedge fund在用，一些银行也在用。 因为我恰巧要给本科生上一个introduction的课程，因此把我自己做的课件也跟大家分享一下。...为无任何基础的人设计，带你串一遍Python的基本操作。 这几天因为在准备Python授课的课件，所以没有及时更新这部分内容。...但我现在手头其实攒了几个很有意思的东西，包括OpRisk SMA的具体analysis，波动率衍生品的交易与对冲。等我教完这几天课会来更新，谢谢大家的耐心等待和支持。
1.pyalgotrade的交易 这里，还是老样子，用简单的SMA策略来学习一下pyalgotrade的基本交易方法。...当现在价格上穿SMA时，开多单；当现在的价格，下穿SMA时，平掉先前的多头头寸。...def onBars(self, bars):# 每一个数据都会抵达这里，就像becktest中的next # SMA的计算存在窗口，所以前面的几个bar下是没有SMA的数据的....__sma = ma.SMA(feed[instrument].getCloseDataSeries(), 150) self....，所以前面的几个bar下是没有SMA的数据的.
Python现在是越来越热了，Hedge fund在用，一些银行也在用。 因为我恰巧要给本科生上一个introduction的课程，因此把我自己做的课件也跟大家分享一下。...为无任何基础的人设计，带你串一遍Python的基本操作。 这几天因为在准备Python授课的课件，所以没有及时更新这部分内容。...但我现在手头其实攒了几个很有意思的东西，包括OpRisk SMA的具体analysis，波动率衍生品的交易与对冲。等我教完这几天课会来更新，谢谢大家的耐心等待和支持。 ? ? ? ? ? ? ? ?
趋势跟踪策略以SMA 50/200交叉建模：当SMA（50）> SMA（200）时为Long，否则为Short。...data$weight\[ # 均值回归（MR）策略 rsi2 = bt.apply.ma # 趋势跟踪（TF）策略 sma.short...= apply.matrix(prices, SMA, 50) sma.long = apply.matrix(prices, SMA, 200) data$weight\[\] =...#****************************************************************** vol.rank = percent.rank(SMA...> sma.l #***************************************************************** #创建报告 #***************
如N型、BNC型、TNC型、SMA型、SMB型、SMC型、SSMA型、SSMB型、SSMC型、SC型、APC7型、APC3.5型、K型、OS-50型、F型、E型、L型等。...一般的线缆构造如下： 对于稳相同轴电缆等电缆设计要求更高一点，如： 通常见的较多的就是同轴连接线配上SMA/TNC/N头，一般SMA/TNC/N头型号有以下四种叫法： 内螺内针，叫公头SMA-J...内螺内孔，叫反极公头RP-SMA-J 外螺内孔，叫母头SMA-K 外螺内针，叫反极母头RP-SMA-K 连接匹配上一般有如下两种：
Python通常结合selenium模块来完成一些web的自动化测试以及RPA（Robotic Process Automation）工作 事实上，Selenium还可以支持插入js语句、执行js语句...、返回js语句的执行结果到python程序中。...这里针对于小编公司应用终端是植入在第三方系统上，例如我们公司有个H5应用就必须在企微授权获取对应员工工号才能登录，那么这种不能通过网页端正常登录的移动端应用我们用selenium在网页端如何进行登录操作呢 访问地址如下：https://sma...cls.dr.set_window_size(600, 1000) # 分辨率展示为597*802 time.sleep(2) ulr1 = 'https://sma...localStorage.setItem("token", ******004)') time.sleep(1) # 再次访问环境 进行登录 ulr2 = 'https://sma
在两项fMR1研究中，患者在接受来自辅助运动区(SMA)的神经反馈的同时，在少数几个疗程中想象全身运动。除了受PD影响的皮层下脑区外，在这些个体中SMA是已知的高度不活跃区域。...为了给未来的fNIRS SMA上调神经反馈训练方案铺平道路，我们在此研究了fNIRS是否能可靠地捕获运动执行和运动想象诱导的SMA激活。...对于SMA，如fMRI所证实，预测ME和Ml会激活SMA，并且激活在空间上明显对应fNIRS的通道。预计SMA fNIRS数据的时间过程与SMA fMRI时间过程（空间特异性）相匹配。...此外，预计fMRI SMA与任务相关的激活差异在fNIRS SMA数据中也很明显，特别是预期ME的激活比的MI任务更强（任务敏感性）。...SMA激活验证。在受试者之间的水平上，通过比较fMRI CHANLOCSβ图与Δ[HbO]和Δ[HbR]的β图来确定空间特异性。这些图涵盖SMA和左右M1分区。
Adj Close可以没有或者空白 4.technical与DataSeries 接下来，我们实现简单移动均线的计算，也就是SMA。...pyalgotrade中的technical提供了计算SMA的函数。...__sma = ma.SMA(feed[instrument].getCloseDataSeries(), 2) self....__sma = ma.SMA(feed[instrument].getCloseDataSeries(), 2) 这里，不是getClose，而是得到了一个close价格的DataSeries也就是，...__sma = ma.SMA(self.__rsi, 15)
python: 模块导入： from 模块名 import 方法名 变量 a = 100 s = 'hello world' d = 1.99 b...异常 try: f=file('sma') print 'File opend!'
buffer'][int(state['step'] % 10)] if state['step'] == buffered[0]: N_sma...= 2 / (1 - beta2) - 1 N_sma = N_sma_max - 2 * state['step'] * beta2_t / (1 - beta2...value if N_sma >= 5: step_size = math.sqrt((1 - beta2_t)...* (N_sma - 4) / (N_sma_max - 4) * (N_sma - 2) / N_sma * N_sma_max / (N_sma_max - 2)) / (1 - beta1 **...step_size # more conservative since it's an approximated value if N_sma
其中，Quad109和Quad110是FMC_HPD，Quad111支持Channel0是FMC_LPC，Channel1使用SMA接口输出，Channel2连接光纤SFP+，Channel3直接TX和...在ZC706板上，如下图所示，有一个一上电就会输出的差分时钟USRCLK，默认输出频率156.25MHz，恰好可以用来作为时钟，并将其通过SMA接头的USER_SMA_CLOCK输出，外部使用SMA接头射频线将...USRCLK和USER_SMA_CLOCK连接，即为Quad111引入了一组156.25MHz的差分时钟。...标号9和10的两对SMA接口使用等长的射频线连接，丝印号P端连接P端，N端连接N端。 ? 3....IOSTANDARD LVDS_25 [get_ports USRCLK_P_I] set_property PACKAGE_PIN AD18 [get_ports USER_SMA_CLOCK_P_O
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