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python函数
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Irene181
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用Python编程借助现有量化平台编写股票交易策略和回测分析
一、简介大家好,我是Snowball。今天给大家分享的内容是基于Python编程,实现股票交易相关功能开发,如果读者对股票或金融衍生物交易不太了解,又比较感兴趣的话可自行查询相关资料。接下来笔者会给大家介绍股票交易中的常见几种交易策略实现思路和源码编写过程,如果大家听说过量化交易这个词语的话,对其中的交易策略或许了解过,大概意思就是在股票、加密货币或者金融衍
Aidan075
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4年前
爬取五大平台621款手机,告诉你双十一在哪买最便宜!
↑关注置顶有趣的不像个技术号今晚0点,相约剁手大家好,我是朱小五明天就是双十一了,看了看自己手里的卡的像IE浏览器的手机,感觉可能等不到5G普及了。我!要!换!手!机!去哪买呢?作为一个机(pin)智(qiong)boy,肯定要比价啊,哪家便宜去哪家我用Python爬取了某比价网站的手机数据,获取了其中五大平台(天猫,京东,
Karen110
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3年前
实战|手把手教你用Python爬取存储数据,还能自动在Excel中可视化!
大家好,在之前我们讲过如何用Python构建一个带有GUI的爬虫小程序,很多本文将迎合热点,延续上次的NBA爬虫GUI,探讨如何爬取虎扑NBA官网数据。 并且将数据写入Excel中同时自动生成折线图,主要有以下几个步骤。本文将分为以下两个部分进行讲解在虎扑NBA官网球员页面中进行爬虫,获取球员数据。清洗整理爬取的球员数据,对其进行可视化。
Karen110
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3年前
利用 Python 分析了某化妆品企业的销售情况,我得出的结论是?
【导语】本篇文章是关于某化妆品企业的销售分析。从分析思路思路开始带大家一步步的用python进行分析,找出问题,并提出解决方案的整个流程。需求:希望全面了解此某妆品企业的销售情况,帮助企业运营领导层了解企业整体销售运营情况及商品销售情况,为该企业的营销策略提供相对应的建议和销售策略。业务分析流程1、场景(诊断现状)对象:用户;销售关注点:找到
红橙Darren
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3年前
C进阶 - 内存四驱模型
一.内存四驱模型不知我们是否有读过《深入理解java虚拟机》这本书,强烈推荐读一下。在java中我们将运行时数据,分为五个区域分别是:程序计数器,java虚拟机栈,本地方法栈,java堆,方法区。在c/c中我们将运行时数据,分为四个区域分别是:栈区,堆区,数据区,代码区。我们详细来介绍下:1.栈区:由编译器自动分配释放,存放函数的
Kubrnete
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3年前
某个加密大马的解密
我们先来大致看看这个webshell长什么样下面的就是用base64进行编码后的样子,因为太长我就不给图了这里就是这个脚本余下的内容了,最下面的那个函数也就是解开这个加密whellshell的秘钥了,进过观察后我们发现了两个可以点,第一个就是那一大段的base64编码,然后就是那下面的一段,查了一下说是ECMAScript既然这样,我们先按照常规思路将被b
Stella981
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3年前
Android OpenCV(十七):高斯噪声
高斯噪声高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声。常见的高斯噪声包括起伏噪声、宇宙噪声、热噪声和散粒噪声等等。这类噪声主要来源于电子电路噪声和低照明度或高温带来的传感器噪声,也成为正态噪声,是在实践中经常用到的噪声模型。区别于椒盐噪声随机出现在图像中的任意位置,高斯噪声出现在图像中的所有位置。且概率密度函
Wesley13
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3年前
Java基础学习心得笔记
对于很多只会C语言的初学者而言,面对java基础语法学习,反而感觉很难,其实其中最大的问题不是语法难,而是一种编程思想的转变。面向过程就是把你的代码封装成函数,然后依次去做一件事情,面向过程是把你要做的事情抽象成对象,告诉对象去做。所以要想学好java入门,必须知道类和对象的概念。类是对生活中事物的抽象描述,比如人类,动物类,交通工具类;对象即是对类的具
小白学大数据
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3年前
安居客房源信息获取
最近身边有几个做房产销售的朋友经常在诉苦,找不到客户,没有业绩,所以就比较好奇他们现在的行情,所以今天我们就使用python获取下安居客的一些房源数据。之前分享过很多关于爬虫的实践示例,今天这个也算是实践内容。我们就以户型结构、装修情况、水肥情况进行房源数据获取。爬取数据的通用流程:1、根据url请求页面,获取页面响应对象2、将页面响应对象转化为对象3、定
小万哥
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1年前
NumPy 二项分布生成与 Seaborn 可视化技巧
二项分布是描述固定次数独立试验中成功次数的概率分布,常用于分析二元结果的事件,如抛硬币。分布由参数n(试验次数)、p(单次成功概率)和k(成功次数)定义。概率质量函数P(k)C(n,k)p^k(1p)^(nk)。NumPy的random.binomial()可生成二项分布数据,Seaborn可用于可视化。当n大且p接近0.5时,二项分布近似正态分布。练习包括模拟不同条件下的二项分布和应用到考试场景。
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