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零起点Python大数据与量化交易
2024-09-06
学习推荐《零起点Python大数据与量化交易》中文PDF+源代码
学习量化交易推荐学习国内关于Python大数据与量化交易的原创图书<零起点Python大数据与量化交易>. 配合zwPython开发平台和zwQuant开源量化软件学习,是一套完整的大数据分析.量化交易的学习教材,可直接用于实盘交易.有三大特色:第一,以实盘个案分析为主,全程配有Python代码:第二,包含大量的图文案例和Python源码,无须专业编程基础,懂Excel即可开始学习:第三,配有专业的zwPython集成开发平台.zwQuant量化软件和zwDat数据包. 学习推荐: <零
零起点Python大数据与量化交易
零起点Python大数据与量化交易 第1章 从故事开始学量化 1 1.1 亿万富翁的“神奇公式” 2 1.1.1 案例1-1:亿万富翁的“神奇公式” 2 1.1.2 案例分析:Python图表 5 1.1.3 matplotlib绘图模块库 7 1.1.4 案例分析:style绘图风格 10 1.1.5 案例分析:colormap颜色表 12 1.1.6 案例分析:颜色表关键词 14 1.1.7 深入浅出 17 1.2 股市“一月效应” 18 1.2.1 案例1-2:股市“一月效应” 18 1.
《零起点,python大数据与量化交易》
<零起点,python大数据与量化交易>,这应该是国内第一部,关于python量化交易的书籍. 有出版社约稿,写本量化交易与大数据的书籍,因为好几年没写书了,再加上近期"前海智库·zw大数据"项目,刚刚启动. 因为时间紧,只花了半天时间,整理框架和目录. 说是v0.1版,但核心框架已经ok:从项目角度而言,完成度,已经超过70%,剩下的只是体力活. 完成全本书,需要半年以上连续时间,本人没空,大家不要再问:"什么时间可以完成." 配合zwPython,这
零起点PYTHON足彩大数据与机器学习实盘分析
零起点PYTHON足彩大数据与机器学习实盘分析 第1章 足彩与数据分析 1 1.1 “阿尔法狗”与足彩 1 1.2 案例1-1:可怕的英国足球 3 1.3 关于足彩的几个误区 7 1.4 足彩·大事件 8 1.5 大数据图灵(足彩)原则 10 1.6 主要在线彩票资源 11 1.7 主要在线足彩数据源 15 1.8 足彩基础知识 17 1.9 学习路线图 18 第2章 开发环境 19 2.1 数据分析首选Python 19 ================================== =
Python大数据与机器学习之NumPy初体验
本文是Python大数据与机器学习系列文章中的第6篇,将介绍学习Python大数据与机器学习所必须的NumPy库. 通过本文系列文章您将能够学到的知识如下: 应用Python进行大数据与机器学习 应用Spark进行大数据分析 实现机器学习算法 学习使用NumPy库处理数值数据 学习使用Pandas库进行数据分析 学习使用Matplotlib库进行Python绘图 学习使用Seaborn库进行统计绘图 使用Plotly库进行动态可视化 使用SciKit-learn处理机器学习任务 K-Means聚
零基础入门到精通:Python大数据与机器学习之Pandas-数据操作
在这里还是要推荐下我自己建的Python开发学习群:483546416,群里都是学Python开发的,如果你正在学习Python ,小编欢迎你加入,大家都是软件开发党,不定期分享干货(只有Python软件开发相关的),包括我自己整理的一份2018最新的Python进阶资料和高级开发教程,欢迎进阶中和进想深入Python的小伙伴. 同时还要大数据学习群:784557197 实战练习 在Jupyter Notebook上执行以下代码: import pandas as pd df = pd.Data
零起点PYTHON机器学习快速入门 PDF |网盘链接下载|
点击此处进入下载地址 提取码:2wg3 资料简介: 本书采用独创的黑箱模式,MBA案例教学机制,结合一线实战案例,介绍Sklearn人工智能模块库和常用的机器学习算法.书中配备大量图表说明,没有枯燥的数学公式,普通读者,只要懂Word.Excel,就能够轻松阅读全书,并学习使用书中的知识,分析大数据.本书具有以下特色:独创的黑箱教学模式,全书无任何抽象理论和深奥的数学公式.首次系统化融合Sklearn人工智能软件和Pandas数据分析软件,不用再直接使用复杂的Numpy数学矩阵模块.系统化的
python大数据工作流程
本文作者:hhh5460 大数据分析,内存不够用怎么办? 当然,你可以升级你的电脑为超级电脑. 另外,你也可以采用硬盘操作. 本文示范了硬盘操作的一种可能的方式. 本文基于:win10(64) + py3.5 本人电脑配置:4G内存 说明: 数据大小:5.6G 数据描述:自2010年以来,纽约的311投诉 数据来源:纽约开放数据官网(NYC's open data portal) 数据下载:https://data.cityofnewyork.us/api/views/erm2-nwe9/row
python大数据
http://blog.csdn.net/xnby/article/details/50782913 一句话总结:spark是一个基于内存的大数据计算框架, 上层包括了:Spark SQL类似HiveQL, Spark Streaming 实时数据流计算,MLlib 机器学习算法包,GraphX 图算法包 底层 SparkCore 实现了基本功能:任务调度,内存管理,错误恢复,存储交互等,SparkCore还包含了对RDD(弹性分布式数据集)的API定义 RDD是Spark对计算任务封装,现在不
Python大数据应用
一.三国演义人物出场统计 先检查安装包 1.jieba库基本介绍 (1)jieba库概述 jieba是优秀的中文分词第三方库 中文文本需要通过分词获得单个的词语 jieba是优秀的中文分词第三方库,需要额外安装 jieba库提供三种分词模式,最简单只需掌握一个函数 (2)jieba分词的原理 jieba分词依靠中文词库 利用一个中文词库,确定汉字之间的关联概率 汉字间概率大的组成词组,形成分词结果 除了分词,用户还可以添加自定义的词组 (3)jieba库使用说明 三种模式 :精确模式.全模式.搜
Python大数据:jieba 中文分词,词频统计
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Python大数据:信用卡逾期分析
# -*- coding:utf-8 -*- # 数据集成 import csv import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #客户信息 basicInfo = pd.DataFrame.from_csv('datas/basicInfo_train.csv', header=0, sep=',', index_col=0, parse_dates=True, encoding=None, tupl
seo与python大数据结合给文本分词并提取高频词
最近研究seo和python如何结合,参考网上的一些资料,写的这个程序. 目的:分析某个行业(例如:圆柱模板)用户最关心的一些词,根据需求去自动调整TDK,以及栏目,内容页的规划 使用方法: 1.下载安装cygwin:http://www.cygwin.com/ 2.cygwin安装时别忘记安装curl,wget,iconv,lynx,dos2unix,Python等常用工具,特别是Python,这次主要就是用它了. 3.去下载jieba中文分词组件: 首选:https://github.com
Python大数据系列-01-关系数据库基本运算
关系数据库基本运算 .tg {border-collapse:collapse;border-spacing:0;} .tg td{font-family:Arial, sans-serif;font-size:14px;padding:10px 5px;border-style:solid;border-width:1px;overflow:hidden;word-break:normal;border-color:black;} .tg th{font-family:Arial, sans-
Python大数据:外部数据获取(网页抓取)
import urllib2 as url import cookielib,StringIO,gzip,json import pandas as pd import numpy as np #定义一个通用函数,用于抓取指定商品的指定页评论 def GetPage(link, page): # 伪造请求头 req=url.Request(link) req.add_header("Cookie","ykjjdc=jjcc=e94cc85e72c94e55a098c78e19
python大数据初探--pandas,numpy代码示例
import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range(',periods=6) dates import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range(',periods=6) mytbl = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=list('ABCD')) mytbl mytbl.sort_val
大数据,why python
大数据,why python ps, 2015-12-4 20:47:46 python" title="大数据,why python">http://www.open-open.com/news/view/fbffc4 <机器学习编程语言之争,Python夺魁>,又是一只黑天鹅 -------- 在<zwPython 3.0 初步规划>blog中,我们极大地强化了大数据功能,并作为首个All-in-one大数据分析平台.参见:http://bl
zw·10倍速大数据与全内存计算
zw·10倍速大数据与全内存计算 zw全内存10倍速计算blog,早就在博客园机器视觉栏目发过,大数据版的一直挂着,今天抽空补上. 在<零起点,python大数据与量化交易>目录中 http://blog.sina.com.cn/s/blog_7100d4220102vlpa.html 我们已经介绍了多种:大数据与Python十倍速性能优化 软加速:矢量优先 软加速:cpython SSD加速大法 KBD全内存数据库 Gpu终极加速方案 zw全内存10倍速计算,是根据实践,在工程中提出了一种全
zw版足彩大数据&报价
zw版足彩大数据&报价 ::zw增强版足彩大数据,文件名后缀是'.dat' ::文件格式是标准文本格式,逗号分隔 ::zw增强版,在标准版赔率基础上,增加了倒数.比率两组归一化数据 ::zw版2010-2015年,近6万场足彩实盘数据,包含:官方数据,欧平,立博.bet365,澳门.伟德.SNAI.威廉等欧赔.亚赔数据包: ::zw版足彩大数据索引文件,目前是免费提供的, ps:: 有时间 再整理一套股票版本的大数据包 股票数据,目前我只有9x年开盘到2012的 2012以后的要重新采集,12
TOP100summit:【分享实录-WalmartLabs】利用开源大数据技术构建WMX广告效益分析平台
本篇文章内容来自2016年TOP100summitWalmartLabs实验室广告平台首席工程师.架构师粟迪夫的案例分享. 编辑:Cynthia 粟迪夫:WalmartLabs实验室广告平台首席工程师.架构师 在大数据平台架构设计.消息中间件.分布式系统等领域有丰富经验. 作为技术负责人,帮助多家企业搭建了大数据平台和分布式系统. 目前主导WMX大数据平台.广告效益分析系统和实时数据管道的开发. 导读:作为世界上最大的商品零售商,沃尔玛每天都投放大量的广告.产生大量的商品交易,生成大量数据,需要
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