一.Python语言的主要特征 1.开源性 Python和大多数的支撑库和工具都是开源的,通常可以非常灵活的使用而且有开放的协议. 2.解释性 也可以使用Cpython完成将解释性语言转化为实施可执行的Python二进制代码的应用 3.多框架 Python语言支持不同的编程与实现框架,例如面向对象.和必要的函数型或过程化编程. 4.多目的 Python可以用于快速的.交互式的代码开发以及建构大型应用系统,它也可以用于底层系统操作以及高级分析的任务. 二.Python的科学计算库 NumPy: 提

(一)python金融数据爬虫项目 爬取目标:雪球网(起始url:https://xueqiu.com/hq#exchange=CN&firstName=1&secondName=1_0&page=1) 爬取内容:雪球网深沪股市情况 使用工具:requests库实现发送请求.获取响应. json格式的动态加载数据实现数据解析.提取. pymysql进行数据存储 思路:对该网站的动态加载数据的请求方式进行控制变量的发送请求,最终得到实际有效的参数. 项目重点:使用抓包工具分析发送数据

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R语言实现金融数据的时间序列分析及建模 一 移动平均    移动平均能消除数据中的季节变动和不规则变动.若序列中存在周期变动,则通常以周期为移动平均项数.移动平均法可以通过数据显示出数据长期趋势的变动规律.   R可用filter()函数做移动平均.用法:filter(data,filter,sides) 1.简单移动平均   简单移动平均就是将n个观测值的平均数作为第(n 1)/2个的拟合值.当n为偶数时,需进行二次移动平均.简单移动平均假设序列长期趋势的斜率不变.    以我国1992到20

目录 金融数据 pandas-datareader TuShare 金融学图表 案例 金融数据 数据分析离不开数据的获取,这里介绍几种常用的获取金融方面数据的方法. pandas-datareader pandas-datareader 库包含了全球最著名的几家公司所整理的金融数据,这些数据库包括: 雅虎财经 谷歌财经 圣路易斯储备银行 肯尼斯·弗伦其数据库 世界银行 安装 pip install -U pandas-datareader 使用 引入库:import pandas_datarea

i3s,esri主推到ogc的一种三维开源GIS数据标准. 版权声明:原创.博客园/B站/小专栏/知乎/CSDN @秋意正寒 转载请标注原地址并声明转载: https://www.cnblogs.com/onsummer/p/12082584.html 1. i3s及其实现 i3s是一种用树结构来组织大体积量三维数据的数据格式标准,比如在位图界的jpg格式一样,只不过i3s是“标准”,具体实现的文件格式另有一说. i3s采用json文件来描述数据,采用二进制文件(格式为.bin)来存储三维地理数

摘要:客户微细分模型上线华为云ModelArts,看如何以AI科技挖掘金融数据价值. 当前信息化浪潮席卷全球,新一轮的科技革命和产业革命推动金融行业发展到全新阶段.人工智能2.0时代,智慧金融方兴未艾,已经成为社会经济高质量发展的重要助推力. 面对金融科技带来的剧烈变化,“金融+科技+AI”如今已成为大部分金融公司的战略方向.金融公司不断依托自身优势从战略层面强化金融与科技的融合,构建新业务形态,变革其组织.流程.运营.技术等,建立新业务体系.因此,过去几年,金融科技企业和第三方服务公司一直在合

Stata是统计学专业软件,可以很方便的对数据处理,但几乎只能按照整行整列进行,而且每次只能加载一个矩阵(dta文件),如果要用到多个矩阵数据进行操作或进行复杂的循环控制,就力不从心了. 而Matlab工业界广泛使用的数据分析处理工具,对矩阵支持良好,除了可以像c语言一样完成底层的操作之外,还包含很多函数库,囊括工控.信号处理.金融.人工智能各个行业.虽然没有Stata内置的统计学函数全面,但在底层操作方面具有明显优势. 因此,在一次帮助别人完成金融数据分析时,尝试使用Stata对数据进行预处理

Mathworks File Exchange频道近期更新了一个小函数.能够将三维数据矩阵相应的函数u=f(x,y,z)可视化的显示出来. 对我们这些常和数据分析问题打交道的人爱说.还是有点參考价值的.....把它放到这里,供大家參考 1.链接: http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/48483-3-dimensional-data-visualization?utm_campaign=Feed%3A+mathworks%2Fqk

具体技术来源自论文 基于Cesium的倾斜摄影三维模型Web加载与应用研究. 技术架构图 应用实例 利用一个实际实例来详细说明如何利用Cesium加载倾斜摄影数据,并进行可视化和交互操作. 首先,利用Smart3D导出倾斜摄影三维数据模型,示例数据为一个化工厂,导出格式为OSGB,存放在Cesium安装目录里,利用自己开发的格式转换软件把OSGB数据转为3DTiles格式,并在转换过程中加入各对象的属性和空间信息,用于三维模型查询.高亮显示.叠加分析等各种空间分析功能,转换后的数据格式也是按照O

西南证券成立于1999年,是唯一一家注册地在重庆的全国综合性证券公司,也是中国第九家上市证券公司和重庆第一家上市金融机构.公司现有员工逾2000名,在全国27个省份获批设立109家证券营业部,拥有17个投行业务部门. 2015年4月,K2与西南证券正式签约,准备上线办公类.管理类流程. 对于证券公司而言,数据的重要性不言而喻,而西南证券原来使用的系统太多流程功能不能实现,流程数据不能分析.因此西南证券选择了K2强大的流程引擎来有效激发了内生动力和外生动力,力争迎来发展质量和发展效益的“双丰收”.

终于盼来了不是前言部分的前言,相当于杂谈,算得上闲扯,我觉得很多东西都是在闲扯中感悟的,比如需求这东西,一个人只有跟自己沟通好了,总结出某些东西了,才能更好的和别人去聊,去说. 今天这篇写的是明白需求,其实更多的是想和大家聊天,只有把这个聊开了,后面的东西做起来才有意义,才有价值,在聊天中,思考中发现价值(化身为话唠了?) 有时候你自以为某些东西很重要,其实那只是站在自己的角度觉得很重要,更需要的是站在别人,站在市场的角度去思考这个问题,特么的到底重不重要. 需求我觉得可以分为两类:自己主动去做

参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/35360694 1.获取数据 #定义所需要的数据 gafataDict={"谷歌":"GOOG","亚马逊":"AMZN","Facebook":"FB","苹果":"AAPL","阿里巴巴":"BABA","腾讯":&qu

项目需要对CT数据进行缩放,这里我存储CT数据的格式是numpy数组. 一共尝试了三种方法,分别是numpy.resize,cv2.resize,scipy.ndimage.interpolation.zoom 前两种都不行,原因不大一样. numpy.resize:利用numpy进行缩放,不是不可以,但是数据并不是用插值的方法,而是对不足的部分补零. cv2.resize:这个是完全不可以,只能对二维数据缩放 scipy.ndiamge.interpolation.zoom:很强大,有各种插值

[摘要]pandas是数据分析师分析数据最常用的三方库之一,结合matplotlib,非常强大. 首先我们收集一些数据. 从东方财富客户端导出券商信托板块2018年11月1日的基础行情和财务数据.分别保存为zhengquan1.csv和zhengquan2.csv,文件可以从本文附件中下载. 导入pandas和读取csv文件 import pandas as pd #解析基础行情csv df1 = pd.read_csv(u'zhengquan1.csv',sep=',', encoding='

说明:本文只是通过自己的已学知识对股票数据进行了一个简单的量化分析,只考虑了收盘情况,真实的量化交易中仅仅考虑收盘情况是不够的,还有很多的复杂因素,而且仅仅三年数据是不足以来指导真实的股票交易的,因此本文只是作为一个简单的python练手项目. 一.分析目的 利用预先设定的策略,通过对股票交易的历史数据进行回测,验证该策略是否能指导股票交易. 二.数据处理 1.数据集描述 数据集来源:https://www.nasdaq.com/symbol/baba/historical 数据集简介:此数据集

如图

resample: 重采样函数,可以按照时间来提高或者降低采样频率,fill_method可以使用不同的填充方式. pandas.data_range 的freq参数枚举: Alias Description B business day frequency C custom business day frequency D calendar day frequency W weekly frequency M month end frequency SM semi-month end freq

自2005年开始,python在金融行业中的应用越来越多,这主要得益于越来越成熟的函数库(NumPy和pandas)以及大量经验丰富的程序员.许多机构发现python不仅非常适合成为交互式的分析环境,也非常适合开发文件的系统,所需的时间也比Java或C++少得多.Python还是一种非常好的粘合层,可以非常轻松为C或C++编写的库构建Python接口. 金融分析领域的内容博大精深.在数据规整化方面所花费的精力常常会比解决核心建模和研究问题所花费的时间多得多. 在本章中,术语截面(cross-se

package dwzx.com.get; import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileReader; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.StringTokenizer; //解析指定目录下的所有csv文件,返回三维数组数据 public class GetCsvData { public

财经数据接口包tushare的使用(一) Tushare是一款开源免费的金融数据接口包,可以用于获取股票的历史数据.年度季度报表数据.实时分笔数据.历史分笔数据,本文对tushare的用法,已经存在的一些问题做一些介绍. 一:安装tushare 为避免由于依赖包缺失导致安装失败,请先安装anaconda,百度网盘地址: 链接:http://pan.baidu.com/s/1qYDQUGs 密码:6wq8 安装直接一直下一步即可 安装完成之后,anaconda会自动配置环境变量,直接就可以用了,c