VWAP(Volume-Weighted Average Price,成交量加权平均价格)是一个非常重要的经济学量,它代表着金融资产的“平均”价格.某个价格的成交量越高,该价格所占的权重就越大.VWAP就是以成交量为权重计算出来的加权平均值,常用于算法交易. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import sys from datetime import datetime i2 = np.eye(2)

numpy 常用工具函数 —— np.bincount/np.average numpy 常用api(一) numpy 常用api(二) 一个函数提供 random_state 的关键字参数(keyword parameter):是为了结果的可再现性(reoccurrence)或叫可重复性. 1. np.bincount():统计次数 接口为: numpy.bincount(x, weights=None, minlength=None) 1 尤其适用于计算数据集的标签列(y_train)的分布

成交量加权平均价是将多笔交易的价格按各自的成交量加权而算出的平均价,若是计算某一证券在某交易日的VWAP,将当日成交总值除以总成交量即可.VWAP可作为交易定价的一种方法,亦可作为衡量机构投资者或交易商的交易表现的尺度.英文Volume Weighted Average Price    计算方法: 例如,下面的数据为3天的股票收盘价,成交量 计算收盘价的成交量加权平均价: VWAP = (336.1+339.32+345.03)/(336.1*21144800+339.32*13473000+

Python3NumPy的常用函数 1. txt文件 (1) 单位矩阵,即主对角线上的元素均为1,其余元素均为0的正方形矩阵. 在NumPy中可以用eye函数创建一个这样的二维数组,我们只需要给定一个参数,用于指定矩阵中1的元素个数. 例如,创建3×3的数组: import numpy as np I2 = np.eye(3) print(I2) [[1. 0. 0.] [0. 1. 0.] [0. 0. 1.]] (2) 使用savetxt函数将数据存储到文件中,当然我们需要指定文件名以及要保

__TITLE__ = "利用Numpy进行历史股价分析" __DATASOURCE__ = "ATAGURU" # CSV文件读取 import numpy as np # 文件名,分隔符,使用字段7\8,分开储存 # 编号,公式名称,日期,空格,开市,最高,最低,收市价,成交量 c,v = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', usecols=(6,7), unpack=True) print c # 收市价 print v

# 六.numpy的常用函数 1. 读取文件 逻辑上可被解释为二维数组的文本文件: 数据项1<分隔符>数据项2<分隔符>...<分隔符>数据项n numpy.loadtxt( 文件路径, delimiter=分隔符(缺省一个空格), usecols=列序列(缺省所有列), unpack=是否展开列(缺省False), # 返回一个二维数组(False)或多个一维数组(True) dtype=元素类型(缺省float), converters=转换器字典(缺省不做转换))

PS:本博文摘抄自中国慕课大学上的课程<Python数据分析与展示>,推荐刚入门的同学去学习,这是非常好的入门视频. #np模块 .ndim :维度 .shape :各维度的尺度 (2,5) .size :元素的个数 10 .dtype :元素的类型 dtype(‘int32’) .itemsize :每个元素的大小,以字节为单位 ,每个元素占4个字节 ndarray数组的创建 np.arange(n) ; 元素从0到n-1的ndarray类型 np.ones(shape): 生成全1 np.

Numpy是科学计算库,是一个强大的N维数组对象ndarray,是广播功能函数.其整合C/C++.fortran代码的工具 ,更是Scipy.Pandas等的基础 .ndim :维度 .shape :各维度的尺度 (2,5) .size :元素的个数 10 .dtype :元素的类型 dtype('int32') .itemsize :每个元素的大小,以字节为单位 ,每个元素占4个字节 ndarray数组的创建 np.arange(n) ; 元素从0到n-1的ndarray类型 np.ones(

转自:https://blog.csdn.net/Muzi_Water/article/details/85104941 mean和average都是计算均值的函数,在不指定权重的时候average和mean是一样的.指定权重后,average可以计算一维的加权平均值.具体如下: import numpy as np a = np.array([np.random.randint(0, 20, 5), np.random.randint(0, 20, 5)]) print('原始数据\n', a

NumPy学习笔记 三 股票价格 <NumPy学习笔记>系列将记录学习NumPy过程中的动手笔记,前期的参考书是<Python数据分析基础教程 NumPy学习指南>第二版.<数学分析>第四版(华东师范大学数学系).<概率论与数理统计>(陈希孺,中科大出版).<概率论与数理统计>第二版(茆诗松.程依明等编).<组合最优化:理论与方法>(现代数学译丛23).笔记三主要操作股票价格数据. 股票价格数据通常包括开盘价.最高价.最低价和收盘价.

1. 读写文件(基本) savetxt.loadtxt i2 = np.eye(2) print(i2) np.savetxt(r"C:\Users\Thomas\Desktop\eye.txt",i2) c,v = np.loadtxt(r"C:\Users\Thomas\Desktop\data.csv",delimiter=',',usecols=(6,7),unpack=True) print(c,v) #[336.1 339.32 345.03 344.3

数据分析侠A的成长故事 面包君  同学A:22岁,男,大四准备实习,计算机专业,迷茫期 作为一个很普通的即将迈入职场的他来说,看到周边的同学都找了技术开发的岗位,顿觉自己很迷茫,因为自己不是那么喜欢钻研写代码,而自己又没太多的经验.那年他实习,选择了一家国内一线梯队的电商公司,HR问道想选择什么岗位,而他本人自己也比较困惑,说对数据感兴趣.而恰好那年公司打算成立一个数据部门,就把同学A分配到了市场部的数据组.那时候主管是来自新浪背景的网站分析师.赶上了电商大潮,大家交流的比较多的就是网站分析的P

本文由 伯乐在线 - Lex Lian 翻译.英文出处:Anand Krishnaswamy.欢迎加入翻译小组. Hadoop通常被认定是能够帮助你解决所有问题的唯一方案. 当人们提到“大数据”或是“数据分析”等相关问题的时候,会听到脱口而出的回答:Hadoop!实际上Hadoop被设计和建造出来,是用来解决一系列特定问题的.对某些问题来说,Hadoop至多算是一个不好的选择.对另一些问题来说,选择Hadoop甚至会是一个错误.对于数据转换的操作,或者更广泛意义上的抽取-转换-装载的操作(译者注

Code Project精彩系列(转)   Code Project精彩系列(转)   Applications Crafting a C# forms Editor From scratch http://www.codeproject.com/csharp/SharpFormEditorDemo.asp 建立一个类似C#的环境, 实现控件拖拉,属性 Packet Capture and Analayzer 网络封包截获 http://www.codeproject.com/csharp/pa

量化交易中VWAP/TWAP算法的基本原理和简单源码实现(C++和python) 原文地址:http://blog.csdn.net/u012234115/article/details/72830003 .embody{ padding:10px 10px 10px; margin:0 -20px; border-bottom:solid 1px #ededed; } .embody_b{ margin:0 ; padding:10px 0; } .embody .embody_t,.embo

摘要:本篇我们将以分析历史股价为例,介绍怎样从文件中载入数据,以及怎样使用NumPy的基本数学和统计分析函数.学习读写文件的方法,并尝试函数式编程和NumPy线性代数运算,来学习NumPy的常用函数. 一.文件读入 :读写文件是数据分析的一项基本技能 CSV(Comma-Separated Value,逗号分隔值)格式是一种常见的文件格式.通常,数据库的转存文件就是CSV格式的,文件中的各个字段对应于数据库表中的列. NumPy中的 loadtxt 函数可以方便地读取CSV文件,自动切分字段,并

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

问题: 读取gzmt.csv文件所有数据,选取收盘价格(倒数第二列),计算20天均值,权重取成交量(选做:时间权重为半衰期为15天):将该均值修剪为超过600的都设置为1000,并打印出该均值超过550或者低于400的日期是周几的概率,比如周一的概率,周二的概率等. 实现: import numpy as np import datetime close, num = np.loadtxt('gzmt.csv', delimiter=',', usecols=(-2, -1), unpack=T

# from random import randrange # num = int(input('摇几次骰子: ')) # sides=int(input('筛子有几个面: ')) # sum=0 # for i in range(num): # sum+= randrange(sides)+1 # print('最终的点数和是 ',sum,'平均点数是:',sum/num) # from random import shuffle # from pprint import pprint #

import sysimport tushare as tsimport numpy as npdata=ts.get_h_data('601066')print(data)#读出兴业银行7列数据date   open    high close low     volume      amount     data.to_csv('E:/csv statistic/day/601066.csv') 把读取的股票数据存入某个内存空间中 #开始读某列数据 c,v=np.loadtxt('E:/cs