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Python 是一种非常流行的语言,用于构建和执行算法交易策略。如果您想了解如何使用 Python 构建算法交易的坚实基础,本书可以帮助您。
拥有便捷的金融数据对于进行算法交易至关重要。 金融数据可以是静态的,也可以是动态的。 静态金融数据是在交易时间内不会改变的数据。 静态数据包括金融工具列表、金融...
市场参与者通常觉得市场的广大相当令人生畏。因此,在我们开始将我们在前几章中涵盖的想法转化为结合的投资策略之前,我们将专门撰写一个简短的章节,将市场简化为可管理的...
随着我们今天的机器学习模型变得越来越庞大,它们的(预)训练集也变得难以理解的庞大,人们 对 对 机器反学习 概念越来越感兴趣,以编辑掉不需要的东西,如私人数据、...
当你输入时,它猜测你想要完成什么,并建议它 认为 你将要编写的代码块。如果它猜对了——而它经常猜对——你只需按下 Tab 键,它会为你填写剩下的部分。在 Cha...
括号中跟着逗号的数字表示一个具有一个元素的元组。尾随逗号将一个元素元组与括号n区分开。
这些文档阐明了 NumPy 中的概念、设计决策和技术限制。这是了解 NumPy 基本思想和哲学的好地方。
NumPy(Numerical Python)是一个开源的 Python 库,几乎在每个科学和工程领域中都被使用。它是 Python 中处理数值数据的通用标准,...
NumPy 是 Python 中科学计算的基础包。 这是一个提供多维数组对象、各种派生对象(如掩码数组和矩阵)以及一系列用于数组快速操作的例程的 Python ...
对于来自SAS的潜在用户,本页面旨在演示如何在 pandas 中执行不同的 SAS 操作。
由于许多潜在的 pandas 用户对 SQL 有一定的了解,本页旨在提供使用 pandas 执行各种 SQL 操作的一些示例。
安装 pandas 的最简单方法是作为Anaconda发行版的一部分安装,这是一个用于数据分析和科学计算的跨平台发行版。Conda包管理器是大多数用户推荐的安装...
写时复制 将成为 pandas 3.0 的新默认值。这意味着链式索引永远不会起作用。因此,SettingWithCopyWarning将不再必要。有关更多上下文...
pandas 可以利用PyArrow来扩展功能并改善各种 API 的性能。这包括:
写时复制将成为 pandas 3.0 的默认设置。我们建议现在就启用它以从所有改进中受益。
在 pandas 1.0 之前,object dtype 是唯一的选项。这在很多方面都是不幸的:
pandas 提供了用于操作Series和DataFrame的方法,以改变数据的表示形式,以便进行进一步的数据处理或数据汇总。
Index对象不需要是唯一的;你可以有重复的行或列标签。这一点可能一开始会有点困惑。如果你熟悉 SQL,你会知道行标签类似于表上的主键,你绝不希望在 SQL 表...
numpy.nan适用于 NumPy 数据类型。使用 NumPy 数据类型的缺点是原始数据类型将被强制转换为np.float64或object。
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