MSFT botbuilder3.9期 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

文章/答案/技术大牛

发布

什么是股票的收益率

，非常的重要 # 案例使用微软的股票 import numpy as np from pandas_datareader import data as wb import pandas as pd MSFT...= wb.DataReader('MSFT', data_source='iex', start='2015-1-1')#使用iex接口 # 微软 MSFT.head() open high low...MSFT['simple_return'] = (MSFT['close'] / MSFT['close'].shift(1)) - 1 MSFT.head() open high low close...在这里插入图片描述 # 平均收益率 sim_return_d = MSFT['simple_return'].mean() sim_return_d 0.0011047908541084086 #...MSFT['log_return'] = np.log(MSFT['close'] / MSFT['close'].shift(1)) MSFT.head() open high low close

5382 0

pandasNote4

corrwith() all_data = {ticker: web.get_data_yahoo(ticker) for ticker in ['AAPL', 'IBM', 'MSFT...-0.006137 -0.025209 2010-01-07 -0.001849 -0.003461 -0.010400 -0.023280 # 计算相关系数和协方差 print(returns["MSFT...-05 returns.MSFT.corr(returns.IBM) # 通过属性的形式 0.49161308372179857 # 协方差和相关系数矩阵 print(returns.corr())...print(returns.cov()) AAPL IBM MSFT GOOG AAPL 1.000000 0.387306 0.458039...0.463707 0.407577 0.539243 1.000000 AAPL IBM MSFT GOOG AAPL 0.000267

4161 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

邻近模糊匹配？你可能不知道的pandas骚操作，确实很好用！

"MSFT", ... "MSFT", ... "MSFT", ......"MSFT" ... ], ......51.95 51.96 2 2016-05-25 13:30:00.030 MSFT 51.97 51.98 3 2016-05-25 13:30:00.041 MSFT..."ticker": ["MSFT", "MSFT", "GOOG", "GOOG", "AAPL"], ......51.95 75 MSFT 51.95 51.96 1 2016-05-25 13:30:00.038 MSFT 51.95 155

2.4K2 1

用R语言预测股票价格涨跌—基于KNN分类器

数据包由Date、Apple、Google、MSFT、Increase五列数据构成，Increase列表示的是苹果股价当日的涨跌情况。 3D散点图中，红色表示股价上涨，绿色表示下跌。...= 210.73), lag(stocks$Google, default = 619.98), lag(stocks$MSFT..., default = 30.48)) colnames(predictors)=c("Apple","Google","MSFT") train <- predictors[stocksTrain...stocks$Apple) #查看自相关图 pacf(stocks$Apple) #查看偏相关图 acf(stocks$Google) pacf(stocks$Google) acf(stocks$MSFT...) pacf(stocks$MSFT) ?

6.4K7 1

【数据分析可视化】股票市场分析实战之风险分析

542.799988 521.400024 524.250000 524.250000 4031000 start = datetime(2015,1,1) company = ['AAPL','GOOG','MSFT...warnings.warn(msg.format(sym), SymbolWarning) top_tech_df.head() Symbols GOOG MSFT AMZN FB AAPL Date...bennyrhys/Desktop/数据分析可视化-数据集/homework/top5.csv',index_col=0) top_tech_df.head() AAPL AMZN FB GOOG MSFT...# 画局部 top_tech_df[['AAPL','FB','MSFT']].plot() <matplotlib.axes....# 相关性相对小（上移且宽） sns.jointplot('MSFT', 'FB', top_tech_dr, kind='scatter') <seaborn.axisgrid.JointGrid

6705 0

使用 Python 进行财务数据分析实战

= all_returns.iloc[all_returns.index.get_level_values('Ticker') == 'MSFT'] msft_returns.index = msft_returns.index.droplevel...'AAPL', 'MSFT'] X = sm.add_constant(return_data['AAPL']) model = sm.OLS(return_data['MSFT'],X).fit(...plt.plot(return_data['AAPL'], return_data['MSFT'], 'r.')...散点图使用红点比较“AAPL”和“MSFT”的收益，而直线图则显示基于“AAPL”收益的模型预测。该代码直观地显示了 Apple 和 Microsoft 股票收益之间的关系，包括模型的预测。...该代码还计算了同一时期的最大每日跌幅，这代表了从峰值下降的最大百分比。然后，将这些值绘制在图表上，以直观显示在选定期限内持有AAPL股票的潜在风险。

2.7K1 1

云计算：从建设期走向利用期

已经不再是IT产业中新趋势的云计算，对中国IT产业的影响以及其自身的热度，最近以来看似已不断下降。近日来，关于各地利用云计算概念圈地搞房地产项目，以及区域级云计...

1.1K8 0

How to Implement an MI Provider

Step 4: Create the MSFT_Qualifiers File If you have downloaded the MI API Samples, you will already have...Scope(class, association, indication), Flavor(EnableOverride, Restricted); Save the file as MSFT_Qualifiers.mof...Create an environment variable called MIINCLUDEDIR and point it to the location where you placed the MSFT_Qualifiers.mof...SET MIINCLUDEDIR=MSFT_Qualifiers.mof file> A Windows Management Infrastructure

7533 0

逆向一期016本期结束！

最后一贴恒大的VIP1的第一期看完了，其实并没有把每一课都对应这做成一篇图文，没必要，有的思路上没有什么需要拓展的就直接忽略了正文开始载入 OD ，F9 运行，直接终止，那就要在退出的时候下断重新载入后右键

4903 0

python 期物

future image.png concurrent from tqdm import tqdm 显示进度

3923 0

python实现简单的soap客户端

response.findtext("Result")) # Parse the answer and return it q = QuoteService() print "MSFT...", q.getQuote("MSFT") print "LNUX", q.getQuote("LNUX")

9002 0

python实现简单的soap客户端

response.findtext("Result")) # Parse the answer and return it q = QuoteService() print "MSFT...", q.getQuote("MSFT") print "LNUX", q.getQuote("LNUX")

8461 0

python实现简单的soap客户端

response.findtext("Result")) # Parse the answer and return it q = QuoteService() print "MSFT...", q.getQuote("MSFT") print "LNUX", q.getQuote("LNUX")

7923 0

apache synapse使用（2）

MSFT...Daddurl=http://localhost:9000/services/SimpleStockQuoteService -Dtrpurl=http://localhost:8280/ -Dsymbol=MSFT...执行查询MSFT的股价，因为没有对应的端点查找最接近的错误处理，服务端看到提示 INFO LogMediator text = An unexpected error occured, message..."http://services.samples" source="//m0:getQuote/m0:request/m0:symbol"> MSFT...Daddurl=http://localhost:9000/services/SimpleStockQuoteService -Dtrpurl=http://localhost:8280/ -Dsymbol=MSFT

1.1K5 0

原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

让我们绘制一个折线图，看看微软在过去 12 个月的表现如何： df.plot(y='MSFT', figsize=(9,6)) Output: figsize 参数接受两个参数，以英寸为单位的宽度和高度...例如，让我们看看这三家公司在去年的表现如何： df.plot.line(y=['FB', 'AAPL', 'MSFT'], figsize=(10,6)) Output: 我们可以使用 plot()...df[['MSFT', 'FB']].plot(kind='hist', bins=25, alpha=0.6, figsize=(9,6)) Output: 在上面的示例中， bins 参数指定...也可以堆叠直方图： df[['MSFT', 'FB']].plot(kind='hist', bins=25, alpha=0.6, stacked=True, figsize=(9,6)) Output...像这样： df.plot(kind='scatter', x='MSFT', y='AAPL', figsize=(9,6), color='Green') Output: 正如我们在上图中看到的，

6.6K5 0

AI办公自动化：批量将Excel单元格中的英文和中文分开

举例如下：如果单元格C2的内容是：电脑软件提供商MSFT.O，应该提取的英文内容是：MSFT.O 如果单元格C2的内容是：COUR.N 在线提供网络公开课程，应该提取的英文内容是：COUR.N 注意：...示例假设C2的内容是“电脑软件提供商MSFT.O”，公式将提取出“MSFT.O”。

8011 0

精通 NumPy 数值分析：6~10

Change'] = (msft['Adj. Close'] - msft['Adj. Open']) / msft['Adj....= quandl.get('WIKI/MSFT') msft['Daily Pct....Change'] = (msft['Adj. Close'] - msft['Adj. Open']) / msft['Adj....Open'], high=msft['Adj. High'], low=msft['Adj. Low'], close=msft['Adj....以下代码段将通过计算平均值每月汇总记录： msft_monthly = msft.resample('M').mean() msft_monthly.tail(10) 下图显示了msft_monthly.tail

2K2 0

基于JavaScript的Web端股票价格查看器——大道

stock=aapl&stock=goog&stock=msft&like=true 得到： {"GOOG":{"price":"113.04","like":2},"AAPL":{"price":"149.64...","like":3},"MSFT":{"price":"257.84","like":1}} 好了，基本的功能实现了。...stock=aapl&stock=goog&stock=msft&like=true 得到： {"stockData":[{"stock":"AAPL","price":"151","like":1},...{"stock":"GOOG","price":"114.62","like":1},{"stock":"MSFT","price":"259.53","like":1}]} 五、结语万物之始，大道至简

3.9K4 0

ES每日tip往期回顾（第二期）

在假设正常情况下并发更新概率很小的前提下，为了性能考虑，es通过乐观锁解决文档并发更新问题，创建文档时如果不设置version，默认初始version=1，之后...

3531 0

《HelloGitHub》第 67 期

全方位帮你调参，自动找到最优参数地址：https://github.com/optuna/optuna 最后感谢您的阅读，以上就是第 67 期的所有内容。

1.4K3 0

点击加载更多

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭