然后，它将“收盘价”列中的最后 10 个条目分配给变量 ts，并使用 type(ts) 确定其类型，该变量可能是 pandas Series 对象。...首先，对数据进行重新采样，以获取每个月的最后一个工作日，并使用lambda函数选择每个月的最后一个数据点，创建了名为monthly的新时间序列。...最后，它提取了移动平均线的最后 10 个值，以观察股票价格近期趋势的变化。移动平均线有助于平滑短期波动，并凸显长期趋势。...而位置列则用来捕获信号的变化，并在生成新信号时显示。 总的来说，这段代码实现了一个简单的移动平均线交叉策略，用于交易苹果股票。...首先需要初始化一个图形，然后添加一个子图，其中包含股票价格标签。在子图中，使用红色绘制苹果公司股票的收盘价，并加入两条移动平均线。
pandas分析处理时间序列数据时，经常需要对原始时间粒度下的数据，按照不同的时间粒度进行分组聚合运算，譬如基于每个交易日的股票收盘价，计算每个月的最低和最高收盘价。...', parse_dates=['date']) # 以月为统计窗口计算每月股票最高收盘价 ( AAPL .set_index('date') # 设置date为index ....应用resample()方法，传入的参数'M'是resample第一个位置上的参数rule，用于确定时间窗口的规则，譬如这里的字符串'M'就代表「月且聚合结果中显示对应月的最后一天」，常用的固化的时间窗口规则如下表所示...日 H 小时T T或min 分钟 S 秒 L或 ms 毫秒 且这些规则都可以在前面添加数字实现倍数效果： # 以6个月为统计窗口计算每月股票平均收盘价且显示为当月第一天 ( AAPL...它通过参数freq传入等价于resample()中rule的参数，并利用参数key指定对应的时间类型列名称，但是可以帮助我们创建分组规则后传入groupby()中： # 分别对苹果与微软每月平均收盘价进行统计
，经常需要对原始时间粒度下的数据，按照不同的时间粒度进行分组聚合运算，譬如基于每个交易日的股票收盘价，计算每个月的最低和最高收盘价。 ...', parse_dates=['date']) # 以月为统计窗口计算每月股票最高收盘价 ( AAPL .set_index('date') # 设置date为index ....譬如这里的字符串'M'就代表月且聚合结果中显示对应月的最后一天，常用的固化的时间窗口规则如下表所示： 规则 说明 W 星期 M 月，显示为当月最后一天 MS 月，显示为当月第一天 Q 季度，显示为当季最后一天...# 以6个月为统计窗口计算每月股票平均收盘价且显示为当月第一天 ( AAPL .set_index('date') # 设置date为index .resample('6MS'...它通过参数freq传入等价于resample()中rule的参数，并利用参数key指定对应的时间类型列名称，但是可以帮助我们创建分组规则后传入groupby()中： # 分别对苹果与微软每月平均收盘价进行统计
最近苹果的股价一路疯长，继周四突破万亿美元市值后，周五盘中高点、收盘价双创新高。盘中高点达208.74美元，收盘价报207.99美元，上涨0.29%，创历史收盘新高，市值达10045.76亿美元。...为了看下苹果自上市以来的股价变动情况，特地研究了下R和Python中的金融数据接口包，Python中的tushare库虽然非常全面的收录了国内沪深股市的数据，但是港股和美股却不支持。...后来利用pandas中的一个扩展库拿到了苹果的股价数据。...苹果股票自1980年12月12日上市，上市当日股价每股22$,最新的股价为207.99(2018-08-03),股价距上市之日起累计增长约57,403%（期间经过多次拆股） tushare包是一个非常优秀的金融信息数据接口包...#指定要获取的股票名称或代码，以及数据源 setSymbolLookup(JJKR=list(name="AAPL",src="yahoo")) getSymbols("AAPL") chartSeries
与此同时，得益于特斯拉股价的飙升，马斯克的财富在本周五增加了 61 亿美元，跻身全球第七大富豪，排名超越了股神巴菲特，也领先于甲骨文公司创始人拉里 · 埃里森和谷歌创始人谢尔盖 · 布林。...薪酬排行榜上的第二名是苹果 CEO 蒂姆 · 库克，其年薪分为薪酬、奖金（bonus）、股票奖励（stock awards）等几大块，其中股票奖励占比最高，这要得益于他在 2011 年获得的权益薪酬（equity...薪酬指数的数据包括最近一年发放的薪水、奖金和福利，还包括将来可能获得收益的股票期权和限制性股票的价值。 不过，包括马斯克在内，榜单上多数高管都不能保证将全部甚至大部分薪酬收入囊中。...Charter Communications 的 CEO Rutledge 就是一个例子。2016 年，他获得了大量股票期权和限制性股票。...本周四，Charter 在纽交所的收盘价达到了 530.19 美元，四年的时间翻了一翻还要多。截至目前，他在 2016 年获得的期权约有一半已经兑现。
从图上可以看到在 2018 年底 SPX 和 VIX 同时到达最低点和最高点，对应的苹果 K 线看，在那一点前后苹果股价有一个大跌和大涨。...由于我们需要每个股票在每个月底的数据，原来讲的 pandas 里的 split-apply-combine 的方法可以派上用场了。详情参考〖数据结构之 Pandas (下)〗。...数据 stock_data 还是之前用的含有 5 只股票完整信息的 DataFrame，下列代码做 只保留 'Date', 'Symbol', 'Adj Close' 和 ‘Volume‘，最后两列是股票的收盘价和交易量...第 1-2 行获取 5 个股票代号，并且存储股票个数。 第 4 行计算交易额，即收盘价和交易量的乘积。 第 5 行将一维的交易额数组重塑成二维数组，每一行代表一个股票的月末交易额数据。...第 11-15 行遍历每个日期，即在每个月末做三件事 创建一个 Pie 对象，设置标题、背景、以及标题位置。
股票数据可以从雅虎财经、谷歌财经或者其他数据源中获得，而pandas可以轻松访问雅虎财经、谷歌财经以及其他来源中的数据。在本篇文章中，我们从雅虎财经获取股票数据。...交易量表示被交易股票的数量。调整收盘价是根据公司行为调整后的股票收盘价格。...谷歌的股票比苹果和微软的股票贵得多，这种差异使得苹果和微软股票的波动看起来比实际情况小得多。 一种解决方案是在绘制图表时使用两种不同的尺度；一种尺度用于苹果和微软的股票，另一种尺度用于谷歌股票。 ?...而且，我们还能发现这些股票密切相关；它们通常朝同一个方向发展，在其他的图表中很难发现这样的事实。 除此之外，我们还可以绘制每只股票在每一个交易日的变化。...第二部分的文章将介绍如何基于移动均线设计并测试一个交易策略。 更正：本篇文章的早期版本提到过算法交易是高频交易的同义词。实际情况并不是这样；算法也能用于处理非高频率的交易。
股票数据可以从雅虎财经、谷歌财经或者其他数据源中获得，而pandas可以轻松访问雅虎财经、谷歌财经以及其他来源中的数据。在本篇文章中，我们从雅虎财经获取股票数据。...交易量表示被交易股票的数量。调整收盘价是根据公司行为调整后的股票收盘价格。...谷歌的股票比苹果和微软的股票贵得多，这种差异使得苹果和微软股票的波动看起来比实际情况小得多。 一种解决方案是在绘制图表时使用两种不同的尺度；一种尺度用于苹果和微软的股票，另一种尺度用于谷歌股票。 ?...而且，我们还能发现这些股票密切相关；它们通常朝同一个方向发展，在其他的图表中很难发现这样的事实。 除此之外，我们还可以绘制每只股票在每一个交易日的变化。...下周我将发布第二部分的文章，介绍如何基于移动均线设计并测试一个交易策略。 更正：本篇文章的早期版本提到过算法交易是高频交易的同义词。
前言 公众号之前发表过一篇文章： 严谨解决5种机器学习算法在预测股价的应用（代码+数据） 我们已经对XGBoost进行了验证，但在本文中，我们将更详细地研究XGBoost在股票价格预测问题中的性能...在这个例子中，我们将使用VTI在2013-01-02到2018-12-28这6年的历史价格，数据集如下： ? ? 收盘价 为了有效地评估XGBoost的性能，仅在一个日期运行一个预测是不够的。...下图显示了每个月复权收盘价法人均值。可以根据数据集推断，就平均值而言，后几个月的值比前几个月的值高。 ? 月 下面的图显示了该月复权收盘价每一天均值。...平均而言，有一个向上倾斜的趋势，即月底的价格高于前几天。 ? 天 下面的图显示了一周中收盘价每一天均值。平均而言，复权后的周四和周五收盘价高于一周中的其它日期。 ?...因此，我们实现了如下流程图的逻辑： ? 对于预测范围内的每一天，我们需要预测，取消预测的规模，计算最后N个值的新平均值和标准偏差，调整最近N天的收盘价，然后再次预测。
通过本案例，能够达到以下教学效果： 培养学生对真实数据进行可视化分析的能力。案例基于苹果公司2013-2018年的股票数据，进行股票数据涨跌的可视化分析。 帮助学生熟悉常用图表的绘制方法。...1.数据载入及预处理 本案例我们将分析一个股票数据集，此数据集包含美国500家上市公司2013-2018年的股票数据，我们选择其中苹果公司的股票作为分析对象，来进行股票涨跌的分析。...结合上一个图，我们看出，虽然股票的价格升高，但是股票的成交量降低，所以由这两个图不能很明确的体现股票真正价值的变化，其股票价格的升高，可能是由于货币价值的变化，通货膨胀等，具体原因需要结合更多的数据集进行分析...我们将数据以年为单位进行分组，把股票最低价格的平均值和最高价格的平均值绘制于同一个画布上。...绘制2015年苹果股票开盘，收盘，最高及最低价格的分布。
Apple苹果（AAPL）是一支很好的股票，因为目前为止（2018年9月）它已经是世界上价值最高的公司，不仅拥有相对稳定的股票价格，而且拥有足够多与品牌相关的体量、新闻和人气。...这是一个非常重要的指标；它标志着股票拆分发生。...这个结果很好，因为我们可以利用潜在的趋势和模式进行预测。 与其他股票的相关性 Apple被认为是一个巨头技术品牌。假如我们能够计算与其他股票的强相关性会怎么样？...所以让我们查看下INTC七天前的收盘价的相关性，来获得更可行的指标： # seven day lead np.corrcoef(INTC.Close[:-7], aapl_split.Close[7:]...搜索请求数据总和图表，以及该周最后一个工作日的收盘价格： # trend and price corr np.corrcoef(aapl_trends['Apple: (Worldwide)'], aapl_split_week.Close
这些诉讼是在马斯克在推特上宣布震惊业界的 “特斯拉退市” 消息的三天之后提起的。马斯克说，他可能会以 “每股 420 美元回购公开发行的特斯拉股票，将特斯拉私有化”。...这笔交易将会是创纪录的 720 亿美元，而马斯克表示 “资金” 已经 “获得”。 ?...卖空者借入他们认为定价过高的股票，然后卖掉，再以他们期望的较低价格回购股票，从而获利。 这些投资者长期以来一直令马斯克感到恼火，马斯克有时会在 Twitter 上批判他们。...马斯克在 8 月 7 日发布的 “特斯拉退市” 推文推高了特斯拉的股价，比前一交易日收盘价高出 13％。...特斯拉的市值已经超过 600 亿美元，其股价在周五收盘上涨 3.04 美元，至 355.49 美元。 ?
可视化神器Plotly玩转股票图 本文是可视化神器Plotly绘图的第7篇，讲解的是如何通过Plotly来绘制与股市相关的图形，比如基础K线图、OHLC图等。...以竖立的线条表现股票价格的变化，可以呈现“开盘价、最高价、最低价、收盘价”，竖线呈现最高价和最低价间的价差间距，左侧横线代表开盘价，右侧横线代表收盘价 ?...具体日期的OHLC图 上面的图形都是连续型日期(基于月份)的OHLC图形，下面介绍的是如何绘制具体某些日期的OHLC图形 # 如何生成一个datetime时间对象 import plotly.graph_objects...上面图中的红色部分就是悬停信息 基于时间序列 绘图数据 下面开始介绍的是如何绘制基于时间序列time series的股票图形，使用的是Plotly中自带的股票数据： stocks = px.data.stocks...第一个字段是日期时间，其余字段是不同的公司名称：谷歌、苹果、亚马逊等 基于px实现 我们利用plotly_express来实现基础图形的绘制，选取的公司是FB：Facebook # 绘制FB股票走势
我们通过分析苹果公司的股票价格，来串讲NumPy的常用函数用法 我们在我们python文件的同级目录下放置数据文件AAPL.csv，用excel文件可以打开看看里面是什么样的： ?...现在我们来看看每天的收益率，这个计算式子很简单： ? ，即用今天的收盘价减去昨天的收盘价，再除以昨天的收盘价格。...，我们回到这份苹果公司股价的csv文件，来做一个综合分析，来看看周几的平均收盘价最高，周几的最低： import numpy as np import datetime def datestr2num...后面的处理就很简单了，用循环依次取出每个工作日的收盘价构成的数组，对其求平均值。然后得到周一到周五，五个平均值的最大值、最小值。...最后我们再介绍两个实用函数，一个是数组的裁剪函数，即把比给定值还小的值设置为给定值，比给定值大的值设置为给定上限 import numpy as np a = np.arange(5) print
我们通过分析苹果公司的股票价格，来串讲NumPy的常用函数用法 我们在我们python文件的同级目录下放置数据文件AAPL.csv，用excel文件可以打开看看里面是什么样的： 依次是日期，收盘价、成交量...现在我们来看看每天的收益率，这个计算式子很简单： ，即用今天的收盘价减去昨天的收盘价，再除以昨天的收盘价格。...，我们回到这份苹果公司股价的csv文件，来做一个综合分析，来看看周几的平均收盘价最高，周几的最低： import numpy as np import datetime def datestr2num...后面的处理就很简单了，用循环依次取出每个工作日的收盘价构成的数组，对其求平均值。然后得到周一到周五，五个平均值的最大值、最小值。...最后我们再介绍两个实用函数，一个是数组的裁剪函数，即把比给定值还小的值设置为给定值，比给定值大的值设置为给定上限 import numpy as np a = np.arange(5) print
学习一时爽，一直学习一直爽，学完再复习下更爽 Hello，大家好，我是 もうり，一个从无到有的技术+语言小白 学完再复习下更爽 什么是股票的收益率 股票收益率是反映股票收益水平的指标。...投资者购买股票或债券最关心的是能获得多少收益，衡量一项证券投资收益大小以收益率来表示。反映股票收益率的高低，一般有三个指标 本期股利收益率。是以现行价格购买股票的预期收益率。 持有期收益率。...简单收益率 用上一天的收盘价减去今天的收盘价在除以上一天的收盘价 ?...对于大多数人不可能只买一只股票，下面来计算多支股票 # 英国石油公司（BP） 福特汽车公司（F） 埃克森美孚公司(XOM) 有限责任公司（LNC）苹果（AAPL） tickers = ['BP',...个人觉得波动挺大的，果然股票有风险 苹果在2018下半年股票暴跌 投资需谨慎
阶段四 收盘价一个信息不够，在趋势追踪模型中，价格和交易量是在股票走势中相当重要的因素。...2 维张量：加入股票维度 # 苹果 (AAPL) 和脸书 (FB) # 从2019年1月3日起的5天历史收盘价 X2 = prices( assets=symbols(['AAPL','FB']),...以下代码创建一个数据表 (dataframe)，限定关注的信息是收盘价和交易量，限定关注的股票是苹果和脸书。...一个聪明的办法是找到 s 的最大值，然后分别减去它。这样最后的结果不会受影响，而且排除了上溢和下溢的可能性。 ?...先不用管权重 W 和偏置 b 如何优化出来的，假设已经有了最优 W 和 b，我们主要是想验证一下在实际问题中，张量运算是如何进行的。
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