作者寄语 修复 futures_rule 数据接口，增加通过日期查找历史数据的功能，可以通过该接口获取近期期货交易日历数据。...更新接口 "futures_rule" # 期货规则-交易日历表 期货规则-交易日历表 接口: futures_rule 目标地址: https://www.gtjaqh.com/pc/calendar.html...描述: 获取国泰君安期货-交易日历数据表 限量: 单次返回指定交易日所有合约的交易日历数据 输入参数 名称 类型 必选 描述 trade_date str Y trade_date="20200713..."; 需要指定为交易日, 且是近期的日期 输出参数(某些交易日输出的字段数目不统一) 名称 类型 默认显示 描述 交易所 str Y - 品种 str Y - 代码 str Y - 交易保证金比例 str
作者寄语 更新 股票-交易日历 接口，之前一直没有发现合适的股票-交易日历数据，最近发现新浪财经提供了本数据，特提供本接口可以获取股票从 1990-12-19 到 2020-12-31 日期之间的交易日期数据...更新接口 "tool_trade_date_hist_sina" # 股票-交易日历 交易日历 接口: tool_trade_date_hist_sina 目标地址: https://finance.sina.com.cn.../realstock/company/klc_td_sh.txt 描述: 获取新浪财经的股票交易日历数据, 本接口能获取完整的交易日历数据 限量: 单次返回从 1990-12-19 到 2020-12-...31 之间的股票交易日历数据 输入参数 名称 类型 必选 描述 - - - - 输出参数 名称 类型 默认显示 描述 trade_date str Y 从 1990-12-19 至 2020-12-31...的股票交易日数据 接口示例 import akshare as ak tool_trade_date_hist_sina_df = ak.tool_trade_date_hist_sina() print
随着数据量的持续增长以及业务对实时性和一致性的严格要求，数据库系统的交易日志管理成为提升性能和保障数据完整性的关键技术环节。...本文针对YashanDB的交易日志管理体系展开技术解构，全面阐述如何通过优化redo日志写入、日志切换、日志回放机制及相关后台线程实现数据库性能的稳步提升。...YashanDB交易日志管理架构及机制在YashanDB系统中，交易日志核心为redo重做日志，用于记录数据库对数据页的修改操作，保证故障恢复和主备复制的可靠性。...交易日志管理性能调优建议合理配置Redo日志文件大小与数量，避免频繁切换日志带来的性能损耗。推荐至少保留三份日志文件，单文件大小根据业务峰值日志写入速率动态调整。...结论YashanDB通过合理设计交易日志管理架构与机制，结合高效的多线程写入、灵活的日志切换、实时日志回放与检查点机制，实现了数据库的高性能和高可用性。
加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染，最终将目 本文详细介绍了物流交易日均千万订单的存储架构设计与实践
| 20240923 | | BBB | 20240924 | | BBB | 20240925 | +------------+-----------+ A股交易日历表...| | 20240919 | | 20240920 | | 20240923 | | 20240924 | | 20240925 | +-----------+ 要求： 分用户合并连续交易日日期结果...维度 评分 题目难度 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 题目清晰度 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 业务常见度 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 三、SQL 1.对交易日历维表进行排序，得到连续日期序列 使用row_number函数开窗...，对交易日历进行排序，得到一个连续交易日期的连续序列，以便进行判断是否连续。...'交易日期' ) COMMENT '交易日历'; --插入数据 insert into t21_user_trade(cust_name,trd_date) values ('AAA','20240913
原文地址：http://www.xzbu.com/1/view-6507464.htm 本文提出了一种在高并发环境下交易日志连续输出的机制。...【关键词】交易日志 高并发 连续输出 交易日志对现代交易系统具有极其重要的意义，其作用主要有三个：问题排查、交易信息归档、交易分析与挖掘。交易日志完整记录了每笔交易的具体执行路径。...，同时保证单笔交易日志内部有序。 ...对于一条交易日志，都有一个tkey与其关联。若任何两条交易日志的tkey相同，则认为它们同属一笔交易，应被连续输出。 以下对各个模块详细阐述。 ...另外，对日志输出进行超时控制，必要时强制输出交易日志。具体来讲，遍历Lmap，按tkey逐个取Ldata。
); comment on column TCALENDAR.cal_day is '日历日期'; comment on column TCALENDAR.cal_flag is '是否交易日...T.CAL_DAY,1) OVER(ORDER BY T.CAL_DAY) AS LAST_DAY FROM TCALENDAR T WHERE T.CAL_FLAG=1 image.png 问题 现在只有250条交易日数据...,只能取到交易日的下一个交易日,取不到非交易日的下一个交易日。...1) ca on t.CAL_DAY>=ca.CAL_DAY and t.CAL_DAY<ca.LAST_DAY image.png 2019年1月1日为空是因为，之前造的数据20190101之前的交易日没有绑定到...2019年12月31日为空是因为，之前造的数据20191231之后的交易日并没有。
在讯投QMT中判断今天是否为交易日 在讯投QMT平台中，你可以通过以下几种方法来判断当天是否为交易日： 方法一：使用ContextInfo.get_trading_dates()函数 def is_trading_day...(): # 获取最近一段时间的交易日历 trading_dates = ContextInfo.get_trading_dates('SH', 0, 10) # 获取从今天开始的10个交易日...# 获取当前日期 today = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d') # 判断今天是否在交易日列表中...is_trading_day(): # 获取今天的日期 today = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d') # 查询上证指数的交易日历...第一种方法通常是首选，因为它直接查询交易所的交易日历。
在ChatGPT中输入如下提示语： 接口：daily，可以通过数据工具调试和查看数据 数据说明：交易日每天15点～16点之间入库。...停牌期间不提供数据 描述：获取股票行情数据，或通过通用行情接口获取数据，包含了前后复权数据 输入参数 名称类型必选描述 ts_codestrN股票代码（支持多个股票同时提取，逗号分隔） trade_datestrN交易日期...20180701', end_date='20180718') 我的TOKEN ：28f1ab494320f8cae62f80df5dcf586c0f2e46fadaa5de18f512f15a 写一段Python...查询贵州茅台（SH:600519）在2023年6月27日的日线行情 ts_code = '600519.SH' trade_date = '20230627' print(f"查询股票代码：{ts_code}，交易日期...pro.daily(ts_code=ts_code, trade_date=trade_date) # 输出查询结果 print(f"查询结果：\n{df}") 这是雪球上贵州茅台的股价信息： 这是Python
我在开发这个工具的时候用的是叫做tushare的一个python接口。它是免费的，提供结构化的数据，感觉每天更新也挺快。 预处理 拿到数据后第一步是做预处理。...上面截图里面是训练出的其中一棵决策树，python描述的，代码有60000多行。 验证模型 先说准确率。某一个交易日的准确率等于，工具预测的股票在下一个交易日确实上涨的个数占总的推荐股票个数的比例。...对若干个交易日的准确率取一个平均，可以得到模型的准确率。 而召回率在这里是工具预测的股票在下一个交易日确实上涨的个数占整个股市中股票上涨个数的比例。应该不难理解，对于选股工具我们应该更关心准确率。...本工具旨在做短线推荐，即推荐下一交易日上涨概率较大的股票。 我的数据都是以交易日为单位的，所以很难体现较短时间内的信号变化，比如突然的跟风抛售会造成放量下跌。...第四，开发过程中碰到了python的解析器的局限，读取决策树的时候程序crash，后来想办法绕开了。 由于是工作之余做的，我能够花在整个项目的时间还是很有限。边学边写，比较仓促。
首先，之前写的stock_util补充一个获取指定日期前某个交易日期的函数，毕竟后期写到买卖点指标的时候，难免要用到前后两个交易日指标值的计算。接着，data包中再新增一个从数据集中提取数据的模块。...1 更新后的stock_util.py 这个模块，修改完之后就是3个函数了：获取交易日、获取某日期的前一交易日、获取某日所有股票代码。.../usr/bin/env python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-07-13 18:19 # @Author : Ed Frey # @.../bin/python /Users/Ed_Frey/Desktop/MyQuant_v1/util/stock_util.py 3646 ['000001', '000300', '399001',.../usr/bin/env python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-08-04 09:51 # @Author : Ed Frey # @
带着这些猜想，笔者在业余时间做了一些尝试： 原理 笔者初步的想法是：假设有 n 个交易日数据，我们把每个交易日的 4 个价格展开，形成 4n 个数值，作为一条向量，它的维度就是 4n。...这要借助于一个 Python 库 Tushare(https://tushare.pro/document/2)。...笔者这里把 n 设为 100，也就是 100 个交易日，大约是 5 个月时间。...选股 我们需要写一个 Python 脚本，每天拉取股市里的最新数据。...同样，我们可以写一个 Python 脚本遍历 2020 年 8 月份之后每一天的行情，从每天的行情里推荐出 20 只股票，分别观察它们在 5 个交易日以及 10 个交易日之后的涨幅。
（PS:除NumPy和SciPy，pandas也是Python的重要库之一） ? ?...这里我们读取了从2000年的第一个交易日到结束日期的S&P500指数事件序列数据，而且自动地用TimeStamp对象生成一个时间索引。 收盘价的时间序列图如下： ? ?...此处的趋势策略是基于两个月（42个交易日）和一年（252个交易日）的趋势（也就是两种期间指数水平的移动平均数）。Pandas可以高效地生成各个时间序列。 首先先生成趋势数据： ?...在最后一个可用交易日上，42日趋势线远远高于252趋势线。尽管两个趋势列中的项目数量不相等，pandas通过在相应的指数位置放入NaN处理这种情况： ?...即在1489个交易日中，42日趋势线高于252日趋势线SD个点以上，1232个交易日中，42日趋势线低于252日趋势线SD个点以上。
python二项分布的概率使用 概念 1、在概率论和统计学中，两个分布是n个独立的[是/非]试验中成功次数的离散概率分布。...df.sort_index() ret = df.pct_chg['2020'] # 估算平安银行股价上涨的概率 p = len(ret[ret > 0]) / len(ret) print(p) # 估计十个交易日中...，平安银行有六个交易日上涨的概率 prob = stats.binom.pmf(6,10,p) print(prob) 以上就是python二项分布的概率使用，希望对大家有所帮助。
Python 的学习者中，有相当一部分是冲着爬虫去的。因为爬虫可以帮你解决很多工作和生活中的问题，节约你的生命。不过 Python 还有一个神秘而有趣的应用领域，那就是量化交易。...Python 由于开发方便，工具库丰富，尤其科学计算方面的支持很强大，所以目前在量化领域的使用很广泛。市面上也出现了很多支持 Python 语言的量化平台。...handle_data 则是回测代码的核心，用来实现每个交易日（或每分钟）的交易指令。 具体的变量含义，这里不做特别细致的解释，文档里都有说明。...文档里给了一个最简单的日线策略代码： def handle_data(account): for stock in account.universe: order(stock,100) 此策略就是，在每个交易日...我拍脑袋想了这样一个策略： 如果一只未持有的股票 2 个交易日累计涨了 10% 以上，就以当前资金的 5% 买入它。反过来，如果累计跌了 10% 以上，就全部卖出止损。
摘要：本篇文章是"Python股市数据分析"两部曲中的第一部分，主要介绍金融数据分析的背景以及移动均线等方面的内容。...本篇文章是"Python股市数据分析"两部曲中的第一部分，内容基于我在犹他州立大学MATH 3900 (Data Mining)课程上的一次讲座。...相反，我打算向大家介绍一些用于处理和分析股市数据的Python工具。我还将讨论移动均线、如何使用移动均线来构建交易策略、如何在进入仓位时制定退出策略以及如何使用回溯检验评估交易策略等方面的内容。...开盘价是指股票在交易日开市时的股价（并不一定是前一交易日的收盘价格），最高价是指在交易日当天股价的最高价格，最低价是指在交易日当天股价的最低价格，收盘价是指股票在交易日收盘时的股价。...在蜡烛图中，黑色蜡烛表示交易日当天收盘价高于开盘价（盈利），而红色蜡烛表示交易日当天开盘价高于收盘价（亏损）。
比如我们要取某股票 2025 年第 5、10、15、20…交易日的数据。简单的思路是在交易日有序的股票数据中，过滤出 2025 年的记录集合，从中取第 5、10、15、20…条记录就可以了。...比如求某股票上市后，经过多少个交易日涨到了 100 元以上。简单思路是在交易日有序的股票数据中，找出第一个超过 100 元记录的位置序号，就是想要的结果。...Python 使用 Dataframe 索引写出的代码：stock [stock['price'] > 100].index[0] + 1相当于常规过滤后取出索引，略有些繁琐。...,'price']- stock.loc[first_index - 1,'price']不过 Python 没有提供类似 calc 的函数，就只能将 loc 写两次。...Python 有整数索引，也可以按位置取成员，比 SQL 要方便很多，但索引不够自动化，常常要重置，位置运算也不够丰富，类似任务的实现方法也不一致，较复杂些的任务仍显啰嗦，理解难度也大。
本篇文章是”Python股市数据分析”两部曲中的第一部分，内容基于我在犹他州立大学MATH 3900 (Data Mining)课程上的一次讲座。...相反，我打算向大家介绍一些用于处理和分析股市数据的Python工具。我还将讨论移动均线、如何使用移动均线来构建交易策略、如何在进入仓位时制定退出策略以及如何使用回溯检验评估交易策略等方面的内容。...开盘价是指股票在交易日开市时的股价（并不一定是前一交易日的收盘价格），最高价是指在交易日当天股价的最高价格，最低价是指在交易日当天股价的最低价格，收盘价是指股票在交易日收盘时的股价。...在蜡烛图中，黑色蜡烛表示交易日当天收盘价高于开盘价（盈利），而红色蜡烛表示交易日当天开盘价高于收盘价（亏损）。...://ntguardian.wordpress.com/2016/09/19/introduction-stock-market-data-python-1/?
(close_prices, model='additive', period=252) # 252个交易日≈1年56result.plot()7plt.suptitle('股价季节性分解', y=1.02...close_prices.dropna(), lags=60, alpha=0.05) # 显示60阶自相关5plt.title('股价自相关图', fontsize=16)6plt.xlabel('滞后阶数（交易日...七、常见问题Q&AQ1：如何处理非交易日数据缺失？...A：使用resample方法填充非交易日：python1# 生成完整日期范围2full_dates = pd.date_range(start='2020-11-17', end='2025-11-17...A：Matplotlib保存方法：python1plt.savefig('stock_analysis.png', dpi=300, bbox_inches='tight')Plotly保存方法：python1fig.write_html
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