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python股票的最佳时机--贪心

开始刷leetcode算法题 今天做的是“股票的最佳时机”  题目要求       给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。       你可以尽可能地完成更多的交易(多次一支股票)。      注意:你不能同时参与多笔交易(你必须在再次购前出售掉之前的股票)。 和allbuy2的区别为一个是单次 一个是多次和 11 self.curbuy(prices,0,0) #prices 为价格表 0:初始 0: 12 #print 如果跌了则 这样收益会保持固定增长 当然了 有人会提出 我可以选择不等几天再 或不等几天再 的方式 一样可以保持增长 但是如图 ? 如果在第2天入 3天出 4天入 5天出 收益为A+B 如果在第2天入 5天出 收益为 C                                          明显得出A+B大于

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通过 C# Bitcoin

上一章介绍了Exincore,你可以1秒完成资产的市价。如果你想限定价格,或者一些exincore不支持的资产,你需要OceanOne。 方案二: 在去中心化交易所OceanOne上挂单Bitcoin Ocean.one是基于Mixin Network的去中心化交易所,它性能一流。 此处演示用 USDT购BTC 或者 用BTC购USDT。交易前,先检查一下钱包地址。 完整的步骤如下: 检查比特币或USDT的余额,钱包地址。并记下钱包地址。 你要先了解你交易的基础币是什么,如果你想比特币,出USDT,那么基础货币就是USDT;如果你想USDT,出比特币,那么基础货币就是比特币. public class MarketInfoOcean Side 方向,"B" 或者 "A", "B"是购, "A"是出售. AssetUuid 目标虚拟资产的UUID.

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    据路透社报道,GE近期一直为变速驱动器、断路器、继电器以及其他工业电气设备相关的业务单元的出售寻求合适的家。起初,GE对这些代售业务单元的总值预估在30亿美元以上。 施耐德对Asco的收购与GE这次抛售业务将面临重大的反垄断障碍,施耐德已经与本次主基本无缘。

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    浅谈python量化 双均线策略(金叉死叉)

    #小策略,策略逻辑是在金叉时候进,死叉时候出,所谓金叉死叉是两条均线的交叉,当短期均线上穿长期均线为金叉,反之为死叉 ? ,order_value是价值 order_value(security, cash) # 记录这次入 log.info("Buying %s" % security) # 如果n5 #整体结果在12-16年回测测试结果效益不错,阿尔法贝塔最大回撤也还行,难点是在策略和框架的使用和调用,这就是这次的双均线策略记录 补充知识:(多头、空头、金叉、死叉、出信号、出信号)的python 金叉:短期均线向上穿越长期均线 死叉:短期均线向下穿越长期均线 出信号:金叉 + 一定的条件 出出信号:死叉 + 一定的条件 3.Python实现:以KDJ为例 ? 4.测试:筛选沪深股票中出信号的股票 ? 以上这篇浅谈python量化 双均线策略(金叉死叉)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    python中threading的setDaemon、join的用法 python 中的thread的一些机制:python 主线程结束后,会默认等待子线程结束后,主线程才退出。 (func,ctime()) sleep(5) threads = [] t1 = threading.Thread(target=music,args=(u'爱情 #t.join() print "all over %s" %ctime() 运行结果如下: I was listening to 爱情 Mon Mar 13 11:51:55 2017 all over Mon Mar 13 11:51:55 2017 I was listening to 爱情. Mon Mar 13 11:58:08 2017 I was listening to 爱情. Mon Mar 13 11:58:09 2017 I was at the 阿凡达 !

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    python的库学习之 财经数据接口包 1.安装ThShare 直接pip install tushare 可能会出现缺少依赖库的情况,依次安装,大概有lxml,pandas,bs4,requests, ts.get_hist_data('sz50')#获取上证50指数k线数据 ts.get_hist_data('zxb')#获取中小板指数k线数据 ts.get_hist_data('cyb')#获取创业板指数k线数据 Python ,即“一”报价 7:ask,竞价,即“一”报价 8:volumn,成交量 maybe you need do volumn/100 9:amount,成交金额(元 CNY) 10:b1_v,委一 (笔数 bid volume) 11:b1_p,委一(价格 bid price) 12:b2_v,“二” 13:b2_p,“二” 14:b3_v,“三” 15:b3_p,“三” 16:b4_v ,“四” 17:b4_p,“四” 18:b5_v,“五” 19:b5_p,“五” 20:a1_v,委一(笔数 ask volume) 21:a1_p,委一(价格 ask price) ...

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    开启“”模式的惠普,正在布局混合云&物联网? 关注惠普最近的动作,就会发现和以往有些不一样,惠普企业正在由“”向“”转变。

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    LeeCode 每日一题121:股票出的最佳时机

    如果你最多只允许完成一笔交易(即入和出一支股票),设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。 注意你不能在入股票前出股票。 示例 1: 输入: [7,1,5,3,6,4] 输出: 5 解释: 在第 2 天(股票价格 = 1)的时候入 在第 5 天(股票价格 = 6)的时候出,最大利润 = 6-1 = 5 。 注意利润不能是 7-1 = 6, 因为出价格需要大于入价格。 示例 2: 输入: [7,6,4,3,1] 输出: 0 解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。 prices[j]-prices[i] return max_profit 动态规划 查找整个数组的最大利润 转化为查找到当前位置的最大利润, 而到当前的最大利润又可以转化为此前最大利润与当前出和最小入股票之差 转化为伪代码试试: 前i天的最大收益 = max{前i-1天的最大收益,第i天的出价格-前i-1天最小入价格} C实现 int maxProfit(int* prices, int pricesSize

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    每日算法系列【LeetCode 714】股票的最佳时机含手续费

    如果你已经购了一个股票,在出它之前你就不能再继续购股票了。 返回获得利润的最大值。 题解 这是 【股票的最佳时机】 系列题目的第五题。 这题其实就是在系列题目第二题基础上加了个手续费,也就是无限次股票,但是每次的时候都得交一笔手续费。 这时候就不能和第二题一样,每次连续上升子区间都一次了,因为如果一次都不够交手续费的话,就不能进行。 令 为第 只股票之前(包含)(最后一次操作是)可以获得的最大利润, 为第 只股票之前(包含)(最后一次操作是)可以获得的最大利润。 代码 python class Solution: def maxProfit(self, prices: List[int], fee: int) -> int: dp0, dp1

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    每日算法系列【LeetCode 309】最佳股票时机含冷冻期

    在满足以下约束条件下,你可以尽可能地完成更多的交易(多次一支股票): 你不能同时参与多笔交易(你必须在再次购前出售掉之前的股票)。出股票后,你无法在第二天入股票 (即冷冻期为 1 天)。 示例1 输入: [1,2,3,0,2] 输出: 3 解释: 对应的交易状态为: [入, 出, 冷冻期, 入, 出] 题解 这是 【股票的最佳时机】 系列题目的第六题。 这题其实就是在系列题目第二题基础上加了个限制条件,也就是每次了之后,隔一天才能继续。 模仿第五题,还是采用动态规划。 令 为第 只股票之前(包含)(最后一次操作是)可以获得的最大利润, 为第 只股票之前(包含)(最后一次操作是)可以获得的最大利润。 代码 python class Solution: def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int: n = len(prices)

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    股票最多K次

    设计一个算法,计算在最多允许k次(一记为一次)的条件下的最大收益。 需要注意的是,你不能同时拥有两份股票。也就是说在下次入前,你必须把手头上原有的股票先掉。  f (i-1,k) ,  max {  f( j,k-1) + prices[i]-prices[ j]  |  0<=j<i } } ,  即,第i天不做生意,那么是f(i-1,k),或者第i天要, 那么这次应该来自第j 天,所以是  f(j,k-1) +prices[i] - prices[j]  ,然后取最大值。

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    股票问题合集

    给定不同面额的硬币 coins 和一个总金额 amount。编写一个函数来计算可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额,返回 -...

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    Python 实现你的量化交易策略

    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。 order 是指令,函数原型是:order(symbol, amount) 参数 symbol 是股票代码,amount 是数量,正为入,负为出。此处入 100 股,即 1 手。 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% 入它。反过来,如果累计跌了 10% 以上,就全部出止损。 如果满足出条件则执行: order_to(s, 0) OK,一个简单到不行的策略已完成。运行一下: ?

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    每日算法系列【LeetCode 188】股票的最佳时机 IV

    题解 这是 【股票的最佳时机】 系列题目的第四题。 这题是最一般的情况了,也就是最多可以 次。那么我们采用动态规划来求解。 令 为第 只股票之前(包含) 次(且最后一次操作为入)可以获得的最大利润, 为第 只股票之前(包含) 次(且最后一次操作为出)可以获得的最大利润。 一种是不第 只股票,那么最大利润就是前 只股票 次(且最后一次操作为入)的最大利润: 一种是第 只股票,那么最大利润就是前 只股票 次(且最后一次操作为出)的最大利润: 而对于 一种是不第 只股票,那么最大利润就是前 只股票 次(且最后一次操作为出)的最大利润: 一种是第 只股票,那么最大利润就是前 只股票 次(且最后一次操作为入)的最大利润: 综上转移方程就是 代码 python class Solution: def maxProfit(self, k: int, prices: List[int]) -> int: n = len(

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