Python中关于时间的处理方式Python中关于时间的处理方式由于时间是不同于一般数字的另外一种格式,如何处理包含日期在内的时间问题,和各种之间格式之间的转换在面对财务时间数据分析时特别重要,Python提供了多种时间处理方式,这份笔记简单记录这些方法。 datetim2021-12-20 Data Analysisnumpy pandas
backtrader:设计一个简单的SMA策略backtrader:设计一个简单的SMA策略SMA策略SMA的全称是Simple Moving Average,计算的是给定一个时间区间,该区间内价格的平均,统计上来看SMA结果可以平滑掉一些瞬时波动,所以它在描述波动时会有延迟性。由于这2021-12-19 Quantitative Investmentpandas backtrader
历史回测平台backtrader的快速上手历史回测平台backtrader的快速上手backtrader是目前全球范围内基于Python功能最完善的量化回测平台之一,有比较大的社区环境,所以很容易找到帮助。框架也很容易理解,对于一个回测需求,使用backtrader主要包含以下7个2021-12-17 Quantitative Investmentpandas backtrader
Numpy:数组的基本操作数组的基本操作数组生成后我们需要对数组进行一系列的操作,比如查看数组的特征,读取数组中某一个元素的值,数组切片、重组以及合并和拆分等,本Note总结这部分内容。 读取数组的特征(attribute)数组的特征包含维度,每一维的元素个数,总的2021-12-16 Data Analysisnumpy
使用Python包yfinance读取雅虎财经上的股票数据使用Python包yfinance读取雅虎财经上的股票数据安装yfinanceyfinance是一个使用简单但是功能强大的开源Python包,通过这个包我们可以获取在雅虎财经上列出来的包含历史数据的所有证券信息。除了通过GitHub上的源码2021-12-15 Quantitative Investmentyfinance
NumPy:快速创建数组(Array)快速创建数组(Array)NumPy为Python提供了高阶数组与矩阵运算,因此数组(Array)也成为使用NumPy的最基本数据单元,本Note记录如何快速的创建数组。 将Python List转换成数组如果有现成的Python list2021-12-14 Data Analysisnumpy
Python数据分析:导入在线范例数据集导入在线范例数据集在做数据分析时,经常要使用范例数据集来做模型验证和演示等,其中Iris花卉数据集就是一个比较常见的统计范例数据。该数据包含150个样本,都属于Iris下面三个亚属,数据集通过记录花萼长度和宽度,花瓣长度和宽度,以及所属亚属2021-12-13 Data Analysispandas statsmodels pydataset seaborn quilt sklearn
创建Python运行的虚拟环境创建Python运行的虚拟环境当运行不同的Python项目时,所需要的Python包可能依赖的Python版本不一致,为了“隔离”出一个Python运行环境,在不同的项目运行不同的Python版本而对全局Python版本不产生影响,虚拟环境2021-12-12 Small Techniquevenv
为GitHub Pages上的个人博客绑定GoDaddy域名为GitHub Pages上的个人博客绑定GoDaddy域名很多人通过GitHub Pages来搭建自己的博客网站,默认的地址一般是username.github.io,这里的username一般是你GitHub的用户名。这样的地址不被记住2021-12-11 Small TechniqueGitHub 个人网站 DNS
在Ubuntu上安装Markdown编辑器Remarkable在Ubuntu上安装Markdown编辑器RemarkableRemarkable是一个非常简洁,轻便的用于Linux环境下开源的Markdown编辑器,支持GitHub风格的格式,支持代码高亮,也可以将md文件转成html和pdf格式,非2021-12-07 Small TechniqueRemarkable Markdown Ubuntu