01 2020 档案

摘要:Python量化投资——时间序列数据指数平滑移动平均值的高效计算 定义EMA循环生成方法Pandas提供的方法基于Numpy的向量化方法性能对比Numpy方法的局限性及解决方案 定义 在对股票的历史价格数据进行分析的过程中,不同的移动平均值是非常常用的技术手段。在多种移动平均值中,指数平滑移动平均( 阅读全文
posted @ 2020-01-31 01:47 JackiePENG 阅读(66) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Python学习笔记——如何高效地应用一个函数到整个矩阵 问题问题定义使用Numpy的方法Numpy方法的局限性应用函数的同时还能动态改变参数两种方法的速度比较结论 问题 如果用python做量化投资,少不了对大量股票的大量历史数据进行回测或进行交易策略的计算,如果数据量大,往往计算的效率会成为一个 阅读全文
posted @ 2020-01-31 00:09 JackiePENG 阅读(23) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Python量化投资——包含NA值的时间序列移动平均值计算效率比较 目的基于pandas迭代器的方法基于list的方法基于apply的方法基于numpy结合pandas的方法基于纯Numpy的方法速度比较总结 目的 之所以要提出这个题目,是因为处理包含NA值的时间序列移动平均值计算在量化投资领域中是 阅读全文
posted @ 2020-01-26 22:22 JackiePENG 阅读(22) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Python 学习笔记——py2与py3的区别 python2.7与python3.x的区别python2.7与python3.x之间的语法区别:print的区别整数除法的区别:逻辑判断符号的区别:byte类型的支持iterator对象的区别对象的比较取消raw_input()函数不再直接输出lis 阅读全文
posted @ 2020-01-24 15:04 JackiePENG 阅读(49) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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