vnpy原生的回测结果没有绘制k线,所以也就没有指标的可视化和开仓平仓的可视化,只有随后交易结果的可视化。笔者自己其实有点点不习惯,没有看到策略的可视化回测结果,有点点不开心,所以打算自己做一下。...那么,首先来尝试一下k线部分pyechats官方的代码吧。 ...k线在pyechats里面定义为Kline类。...有了数据之后是实例化k线对象,传个图像的名称就可以了。...还有一列ma10没有放上去,其实就是5日均线和10日均线。
在无数次面对日志抓瞎以后,决心寻找一个好用的Python K线工具,于是在知乎搜索 Python K线,有很多不错的python K线案例: Python如何绘制K线图?...Echart和tushare的K线工具 https://github.com/willowj/python_dataEE 但是,刨去静态图片啊,上面的动态交互工具,都没办法让我方便地把策略回测的结果放进去...看来自己手撸一个交互K线是免不了的~ 结合商业软件的K线,简单列一下需求: 屏幕K线数少的时候,反应要快 鼠标滚轮缩放,键盘缩放跳转 十字光标,显示K线详细信息 缩放自适应Y轴坐标 策略回测运行中产生的指标可以放到...运行uiKLineTool.py,查看回测K线工具 ?...库后,双击 uiKLine.py 就可以看到K线哦 !
概述 前文中,提到了等值面的生成,后面有人经常会问等值线的生成,本文在前文的基础上做了一点修改,完成了等值线的geotools生成。 效果 ? ?...EquiSurfaceLine { private static String rootPath = System.getProperty("user.dir"); /** * 生成等值面...Contour.tracingContourLines(_gridData, _X, _Y, nc, dataInterval, _undefData, _borders, S1);// 生成等值线
阴跌或者阳涨是一种行情的转变 快速上涨过程中出现黄昏之星,接下来的几天上涨点,但是还在上影线之内,然后开始缓缓阴跌,这可能就是顶,。...如果急跌,然后出现快速下跌,出现小阳线,底部在提高,这个可能就是个底部。
在EmguCV内有许多找轮廓线的方法,但是随着版本更新,不同版本的函数 不见得会一样,每次都要重新查询实在很麻烦,那不如把他们记下来。...其实若是直接把轮廓线画出来就可以看得更清楚,近似后许多细节会消失。 以下是程式码与执行结果。...circle.Radius, new MCvScalar(255, 0, 255, 255), 3); } } } } 在EmguCV内一种轮廓线就一种画法
虽然目前各大理财APP上都有各个股票和指数的K线,但是当我们想看一些定制化的K线,例如以自己选择的定投日为周期的月线时,这些软件可能就支持不了了。...其实画个K线对于我们这些算法搬砖师来说并不难,无非就是找到数据+import个K线绘制python包。...下面我整理了一下我画K线的过程,给有需要的小伙伴提供一个参考~ 1 什么是K线 为了保证这个简单教程的完整性,还是先简单介绍一下K线的基础知识。...这里我们使用python自带的一个用于绘制K线的算法包mplfinance。...使用这个python包绘制K线也是非常简单,只需要传入我们在第一节中介绍的绘制K线的5个参数,直接调用函数就可以了,代码如下(注意这里的数据使用的是虚拟的哟,替换成从接口获取的数据就可以了): stock_code
今天接着学习我们的K线知识,懂得K线,掌握市场趋势争取把每次交易利润最大化,使我们学习的最终目标。...低档五阳线 与高档五阴线 低档五阳线出现在下跌行情中,拉出一根大阴线并且接下来的形成多个小阳线。那么后市看涨,一般小阳线的个数多余5根。 ?...三只乌鸦 出现在涨势中,由三根阴线组成。阴线多为大阴线或者中阴线,每次都是调高开盘以下跌收盘,见顶信号。后市看跌 ?...弧形线 在涨势初期形成,由若干根K线组成。价格上扬形成一个抛物线 ?...但是阳线或者阴线的位置不同,在查看的时候需要注意。 今天的K线很多在图里面没有找出来,所以暂时取的是图中的图,后期遇到,重新补上。
上一次写了一部分K线知识,我们接下来继续写关于K线相关的知识。还是按照我们的规则继续归类内容写。...吊颈线与射击之星 平底与双顶 平底是在下降的趋势中出现,一般是有两根K线组成,变形状态可以是多根K线。但是底部是一致的。见底信号,后市看涨。...平底 双顶是在上升趋势中出现的,也是两根K线组成,变形形态也可以是多跟状态,但是顶部是一致的。见顶信号,后市看跌。...塔型顶 圆底与圆顶 圆底信号是出现在下降趋势,K线新城一个圆弧状,以向上跳空开盘,形成一个缺口来确认圆底形态成立。同样是见底信号,后市看涨。...圆顶 总结 这几个形态都是对比着来,在看K线图时,需要结合量的关系来做为判断的依据。当然K线图时提供市场的参考度,最重要的还是考虑人性。人性是市场交易的最终节点。
正好遇到一名好老师,跟着老师开始学习K线。这篇文章就当做自己学习的学习笔记。图中的各个图来自币圈AICOIN.笔记的内容大部分来自股市操练大全第一册。 1....早晨十字星与早晨之星 这两种形态主要出现在下跌途中,含义一般为见底信号,后面的市场看涨,图形一般是左侧为阴线,中间为十字线或者小阴线。右侧为阳线。这种形态可以称为早晨之星。...第一根一般为阳线,中间为十字线,或者十字星。第三根为阴线。 ? 3. 好友反攻,曙光初现,旭日东升 这三者属于一个类型中的形态,都是属于见底信号,后期看涨。...一根阴线与阳线组成,三个区别在于阴线相对于阳线的位置不同。转世信号强度不同。强度是旭日东升>曙光初现>好友反攻。阳线深入阴线的实体越多或者阳线越过阴线越多。信号强度越多。总体就是阴线在前,阳线在后。...淡友反攻,乌云盖顶,倾盆大雨 这三者与上面的形态属于相反信号,阳线在前,阴线在后,属于见顶信号见到此信号注意减少仓位。
这里的序列必然是个有限的点集,而不是我们想象中的无穷个点组成一条线。如果你的点很稀疏,那么图形看起来就像折线,如果点很多,看起来就比较圆滑,形似曲线。
在用python的matplotlib和numpy库绘制股票K线均线的整合效果(含从网络接口爬取数据和验证交易策略代码)一文里,我讲述了通过爬虫接口得到股票数据并绘制出K线均线图形的方式,在本文里...2 引入成交量 在K线和均线整合成交量的效果图里,出于美观的考虑,我们对整合的效果提出了如下三点要求。 第一,绘制上下两个子图,上图放K线和均线,下图放成交量效果。...plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] 38 plt.show() 从第8行到第20行,我们一方面是从csv文件里读取数据,另一方面在第一个子图里绘制了K线和均线图...在下文里,我们将通过Python语言验证量价理论中的两个规则。 4 验证“量增价平“的买点 在如下的calBuyPointByVol.py案例中,我们将验证“量增价平“的买点。...6 求推荐,后文预告与版权说明 在本系列的后面文章中,将陆续通过python绘制成交量、KDJ、MACD、RSI,BIAS和OBV等指标,而且还会用Python编写针对这些指标的交易策略,敬请关注
如何快速生成工件的边界范围线?这样可以编程效率提升方法,具体步骤如图所示: 创建一把0.05刀,做一个等高外形参数设置如图所示
目前基于高频数据可以构造很多不同的采样切片方式,目前比较主流的方式包括:tick等分K线,成交量等分K线,成交额等分K线,信息量等分K线。...其中tick等分K线,成交量等分K线,成交额等分K线的构造方式顾名思义都非常直观。而信息量等分K线的构造方式则依赖于对信息的定义。 ? ?...相比与时间K线,非时间K线,尤其是成交量K线与成交额K线,更接近非自相关假设。 ? 我们在测试池里所有股票上验证上述观点,并测试了在不同等价频率下的统计表现。...为了更直观地比较不同K线结构的数据在算法效果上的差异,我们这次只使用与K线相关的数据。最直接的包括以K线收盘价计算的收益率数据,以K线收益率序列标准差计算的历史波动率等。...线、成交额K线与时间K线的预测效果差异较小。
问题描述 Python中含有丰富的库提供我们使用,学习数学分支线性代数时,矩阵问题是核心问题。...Numpy库通常用于python中执行数值计算,并且对于矩阵操作做了特殊的优化,numpy库通过向量化避免许多for循环来更有效地执行矩阵操作。本文针对矩阵的部分问题使用numpy得到解决。...3.秩:矩阵的秩是由它的列或行张成(生成)的向量空间的维数。换句话说,它可以被定义为线性无关的列向量或行向量的最大个数。可以使用matrix_rank()函数来查找矩阵的秩。 ?
/usr/bin/env python #coding=utf-8 import paramiko import time,datetime,threading def ssh(ip,user,...quotient = linesum/num threads = [] # 创建一个锁 mutex = threading.Lock() # 先创建线程对象 for k...in xrange(1, num+1): if k == num: linerange = quotient*(k-1)+1,linesum else...: linerange = quotient*(k-1)+1,quotient*k threads.append(threading.Thread(target=
在本文里,将给出若干精彩范例,包括用爬虫获取股市数据,用matplotlib可视化控件绘制K线和均线,以及用sklean库里的方法,通过机器学习预测股价的走势。...2 用matplotlib绘制k线和均线 K线是由开盘价、收盘价、最高价和最低价这四个要素构成。在得到上述四个值之后,首先用开盘价和收盘价绘制成一个长方形实体。...通过K线可以形象地记录价格变动的情况,常用的有日K线,周K线和月K线。...在如下的drawKAndMAMore.py范例程序中,将用到上文提到的爬取股票数据的代码,从网络接口里获取股票数据,并绘制k线和均线,请大家不仅注意k线和均线的含义,还要重视matplotlib库里绘制图形...至于绘制K线的candlestick2_ochl方法和绘制均线的rolling方法与之前drawKAndMA.py范例程序中的代码是完全一致的。
本节提要:关于等值线的一些操作,解决等值线标签无法正常显示的问题,等值线填色图的阴影操作。...一、等值线基础的设定 从matplotlib的底层中,我们可以知道,等值线是基于绘图功能中的线条属性的,所以对于等值线来说,plt.plot命令的很多参数可以直接使用。...二、等值线标签的问题与解决方法 与等值线填色图不一样,等值线的标签需要另外的clabel命令以绘制出来。其简要步骤如下: ac=ax.contour(...)...#这一步绘制等值线,并名为 ac ax.clabel(cc)#这一步说明是在cc上绘制等值线标签 然后问题来了,很多朋友在用再分析资料绘制时会发现该区域没有等值线标签,就几根光秃秃的线,不清楚其值究竟为多大...三、等值线填色图的阴影区操作 在前面某些章节提到了等值线填色图的一些操作,下面是一个关于等值线填色图阴影绘图的方法。
这些写过的文章里,既有沿线生成点的FME方式,也有生成线段的ArcGIS方式。其中FME方式可以沿线生成均匀的节点,通过调整参数,可以实现生成线的功能,也可以实现生成非均匀节点。...而ArcGIS方式,可以直接生成线、均匀的、不均匀的都写了,通过调整,也可以实现生成点的功能。 有朋友有个需求:将一段线、按照均匀的距离生成点。...经过了解,发现线段是三维的线,有Z值。以往的数次推送中,生成点或者拆分线,针对的都是二维对象,这次增加了一个维度,直接用之前的方法,会有些问题。不过,简单调整下就可以了,至于怎么调,往下看就行!...之前就介绍过循环的方式,本篇推送,我分别使用循环与克隆来进行线的拆分。 循环 在这篇文章中使用了FME自带的循环来进行线的拆分。这次我们来点不一样的,搞个Py循环,直接拆分。...拆分 然后拆分的时候,选择拆分的模式与拆分的起始终止长度(生成点或者线,参数设置略有差别)。 生成线参数: 生成点参数: 拆分后数据 拆分后的线,跟py的结果一样,没有区别。
1、生成 servie.yaml 1.1、yaml转json service模板yaml apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: ${jarName...new_spec_ports.append(new_port) # 修改.spec.ports为新列表 service_data['spec']['ports'] = new_spec_ports 2、生成.../usr/bin/python # encoding: utf-8 """ The Script for Auto Create Deployment Yaml....): create_service_yaml(service_name, service_ports) create_deploy_yaml(service_name, tag) 4、执行效果 ➜ python3...Auto_Create_K8S_YAML.py 请输入要生成的tag: 0.0.1 0.0.1/info-gateway_svc.yaml: Success!
1.生成工具类; import java.awt.Color; import java.awt.Font; import java.awt.Graphics; import java.awt.image.BufferedImage...import java.io.FileOutputStream; import java.util.Random; import javax.imageio.ImageIO; /** * 登陆图形验证码生成工具类...//验证码字符串 private String codeV; public String getCode() { return codeV; } //生成验证码...// 写出字符 g.drawString("" + codeEnglish, i * 30, 10 + r.nextInt(20)); } //干扰线...g.drawLine(r.nextInt(120), r.nextInt(30), r.nextInt(120), r.nextInt(30)); } //图片生成
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