这段时间刚好做币圈交易所,运用到了现在最火的金融类图表库 -- TradingView ,就是强大,基本上现在的火币网(https://www.huobi.com),币安网(https://www.binance.com/)等大型交易所都在使用. 简介: 带有开放API的可下载图表库.这是一个独立的解决方案,可以将其下载,托管在自己的服务器上,连接自己的数据,在自己的网站/应用程序免费使用. 适用于手机和桌面应用程序. 门户网站.博客和新闻网站. 当您想要完全控制图表并希望显示您所控制的数据时,

我接触的绘制有两种:gdi+和qt绘图.可以灵活的绘制任何想要的东西. 先上效果图吧. 如下:基于gdi+的股指和股票的绘制.上面是沪深成分股实时生成的股票指数走势,下面是IF主力走势和开平仓位置. 如下,基于qt绘图的期货数据显示,模仿的博易大师. 现在贴上代码: 1.gdi+ #pragma once #include <comdef.h> #include <GdiPlus.h> #include <Windows.h> #include <map>

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第三章:点击流分析的奇妙世界:指标 新的Web Analytics 2.0心态:搞定它.新的闪亮系列工具:是的.准备好了吗?当然! 现在是时候开始构建度量和关键绩效指标(KPI)模块来探索Clickstream分析这个美呆了的世界. 我将捣碎一些神话,摒弃(友好地)一些强烈推荐但却不可行的方法,并且帮助你更好地诊断性能低下的根源. 也意味着,在本章你将开始磨练你的技能以成为一个分析忍者! 章节内容 一.  重新访问标准的指标

# -*- coding: utf-8 -*- # Qt相关和十字光标 from qtpy.QtGui import * from qtpy.QtCore import * from qtpy import QtWidgets, QtGui, QtCore from qtpy.QtWidgets import QApplication, QWidget from uiCrosshair import Crosshair import pyqtgraph as pg # 其他 import num

[内容介绍]上一篇介绍了K线图的基本绘制方法,但很不完善,本篇增加了它直接读取数据的功能,这对于金融市场的数据量大且又需要动态刷新功能的实现很重要. [实现方法] 1.需要一个数据文件,这里用的是直接读取由另一个CTP程序从上期交易所接收的期货合约RB1609所写的行情文件日线数据rb1609_d1.txt 文件格式如下: 日期 时间 开盘 最高 最低 收盘 成交量 持仓量 2.让程序加载后默认打开这个rb1609_d1.txt文件 使用4个函数: ⑴窗体加载函数 1 private void

1.说明: 利用HighStock显示曲线,在右上角的日期间隔选择好日期后,重新请求后台数据,重新加载曲线. 2.实现方法: 在HighStock的rangeSelector中有一个属性inputDateParser,在这里面可以定义一个回调函数,当输入完日期后,会调用这个函数. 3.日期的取得: 右键查看元素可知,开始日期的input有name=‘min’属性,结束日期input有name='max'属性.这样只需要获得value只就可以了. 4.代码: 在回调函数中会用到,自己调用自己,因此

新浪期货数据接口 [例子]http://hq.sinajs.cn/list=M0豆粕连续 M0 返回值如下:var hq_str_M0="豆粕连续,145958,3170,3190,3145,3178,3153,3154,3154,3162,3169,1325,223,1371608,1611074,连,豆粕,2013-06-28"; ----------------------------------------------------------查看 http://finance.

Gold well平台罗琪:叙利亚战火令黄金看涨意愿强烈基本面分析:纸黄金交易通网显示,全球最大黄金上市交易基金(ETF)截至04月14日黄金持仓量较上日持平,当前持仓量为865.89吨,本月止净增持19.77吨.周五(4月13日)公布的美国4月密歇根大学消费者信心指数初值为97.8,低于前值101.4和预期100.5,对金银构成利好. 周四(4月12日)公布的美国经济数据包括当周初请失业金人数为23.3万人,低于前值24.2万但高于预期23万,仍连续162周低于30万关口,连续时间创1970年

什么是 CI/CD? 在软件开发中经常会提到持续集成Continuous Integration(CI)和持续交付Continuous Delivery(CD)这几个术语.但它们真正的意思是什么呢? 在谈论软件开发时,经常会提到持续集成Continuous Integration(CI)和持续交付Continuous Delivery(CD)这几个术语.但它们真正的意思是什么呢?在本文中,我将解释这些和相关术语背后的含义和意义,例如持续测试Continuous Testing和持续部署Conti

谈谈我对证券公司一些部门的理解(前.中.后台) 2018年02月08日 15:11:07 unirong 阅读数:2165   文中对各大部门的分析都是从作者多年经历总结出来的有感之谈,尤其是前台的6大部门(经纪业务总部.投资银行部.资产管理部.证券自营部.研究所),在现在和未来都会继续是金融界从业的主流选择.全篇文章虽然很长,但是干货满满,很有价值! 一.序 刚才看了论坛有一篇“科普 - 证券公司各部门介绍”,想必这位哥们是09年刚进南京(华泰?)证券研究所工作吧.没经历过市场变迁和动荡.想必

水平条形图与绘制柱状图类似,大家可以先看看我之前写的博客,如何绘制柱状图 水平条形图需要在Bar函数中设置orientation= 'h' 其他的参数与柱状图相同.也可以通过设置barmode = 'stack', 绘制层叠水平条形图和瀑布式水平条形图 import plotly as py import plotly.graph_objs as go pyplt = py.offline.plot data = [go.Bar( x=[29.41, 34.62, 30.16], y=['资产1

决策树 决策树是一种基本的分类和回归方法.决策树顾名思义,模型可以表示为树型结构,可以认为是if-then的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布. [图片上传失败...(image-2e6565-1543139272117)] 决策树的中间节点可以看做是对一种特征的判断,也是符合上一次判断特征某种取值的数据集,根节点代表所有数据集;叶子节点看做是判断所属的类别. 决策树学习通常包括3个步骤: 特征选择. 决策树生成和决策树剪枝. 目前常用的决策树算法有ID3, C4.5 和C

本来想用python自带的help命令和dir命令,来写一个关于Tushare库的使用手册呢,但是后来发现了Tushare的官方网站,￣□￣||,网址如下: http://tushare.org/ 把官网都看了一边,发现里面主要是针对股票数据的讲解,对期货没有一个系统的讲解,所以还是自己写吧.略过一切基本的Tushare库的介绍. 一.Tusharei.futures库下的文件目录 下面我们挨个看看里面都包含了什么方法 二.__init__.py 很遗憾,这个文件下是空的...... 三.con

CI/CD是什么? 原文:https://opensource.com/article/18/8/what-cicd 在谈论软件开发时,经常会提到持续集成Continuous Integration(CI)和持续交付Continuous Delivery(CD)这几个术语.但它们真正的意思是什么呢?在本文中,我将解释这些和相关术语背后的含义和意义,例如持续测试Continuous Testing和持续部署Continuous Deployment. 概览 工厂里的组装线以快速.自动化.可重复的方

Documentation 安装和问题 快速使用 高级应用 方法分类 Overlap Studies 重叠的研究 Momentum Indicators 动量指标 Volume Indicators 量指标 Volatility Indicators 波动性指标 Price Transform 价格指标 Cycle Indicators 循环指标 Pattern Recognition 模式识别 Statistic Functions 统计功能 Math Transform 数学变换 Math

TA-Lib 简介: 这是一个Python 金融指数处理库TA-LIB,他是基于 Cython 而不是 SWIG. TA-Lib is widely used by trading software developers requiring to perform technical analysis of financial market data. TA-Lib广泛应用与交易软件,和金融市场数据进行技术分析. Includes 150+ indicators such as ADX, MACD

RNA -seq RNA-seq目的.用处::可以帮助我们了解,各种比较条件下,所有基因的表达情况的差异. 比如:正常组织和肿瘤组织的之间的差异:检测药物治疗前后,基因表达的差异:检测发育过程中,不同的发育阶段,不同的组织之间的基因表达差异 等 在所有检测的差异类型中,最常用的一种检测就是:检测所有mRNA的表达量的差异. 还可以检测 RNA 的结构上的差异.例如:mRNA的剪接方式的差异,即“可变剪接”:还可以检测“融合基因”,同时还可以检测基因单点突变导致的SNP. 测序方法.步骤:人的细胞

最近项目中需要设计一个类似收藏夹的功能保存用户常用的东西,需要客户体验好,所以想到了以前用过的ztree. 在用ztree的过程中遇到一些问题,在此记录,提醒自己,也帮助遇到相同情况的同行们. 1.至少在版本3.5.14中exedit和exhide两个js还是有冲突的.表现为拖拽节点到新建的节点下时无法获取目标节点tId,但是专门用方法获取tId却能成功获取.所以在demo中只好用禁止拖拽和字体颜色变黑代替节点隐藏. 2.变成异步读取保存数据后,跟提供的demo有较大不同,因为我需要实时更新数据

 人类全基因组测序06 SNP(single nucleotide polymorphism):有了10倍以上的覆盖深度以后,来确认SNP信息,就相当可靠了. 一个普通黄种人的基因组,与hg19这个参考基因组序列相比,会有350万个左右的SNP.又有大概2万个是落在外显子上的,而非同义的SNP有大概9千个. 所谓非同义的SNP,就是这些SNP是会引起蛋白质的序列变化的. indel:(insertion & deletion)是指小于50个bp以内的微小的插入.和缺失突变.一个普通黄种人的基因组

[z]https://blog.csdn.net/UniRong/article/details/79289947 文中对各大部门的分析都是从作者多年经历总结出来的有感之谈,尤其是前台的6大部门(经纪业务总部.投资银行部.资产管理部.证券自营部.研究所),在现在和未来都会继续是金融界从业的主流选择.全篇文章虽然很长,但是干货满满,很有价值! 一.序 刚才看了论坛有一篇“科普 - 证券公司各部门介绍”,想必这位哥们是09年刚进南京(华泰?)证券研究所工作吧.没经历过市场变迁和动荡.想必到现在201

https://www.bilibili.com/read/cv562989/ 浦科特NVMe固态硬盘工具箱使用说明 数码 2018-6-7 687阅读7点赞3评论 浦科特已经推出针对NVMe固态硬盘的PlexTool工具箱软件(下载地址http://www.goplextor.com/cn/uploadFile/dd559a7ef765492592bd80a4b84a0609),以下为功能介绍和使用说明. 主界面:DRIVE STATUS状态概览 打开PlexTool之后在驱动器下拉列表中选择