皮皮网

【手机游戏源码仓库】【流氓源码】【abap源码】numpy 源码解析

时间:2024-12-26 01:43:46 来源:最新抖音源码

1.【硬核福利】量化交易神器talib中28个技术指标的码解Python实现(附全部源码)
2.Python数据分析实战-实现T检验(附源码和实现效果)
3.关于numpy互相关函数np.correlate的一点疑问
4.AI - NLP - 解析npy/npz文件 Java SDK

numpy 源码解析

【硬核福利】量化交易神器talib中28个技术指标的Python实现(附全部源码)

       本文将带您深入学习纯Python、Pandas、码解Numpy与Math实现TALIB中的码解个金融技术指标,不再受限于库调用,码解从底层理解指标原理,码解提升量化交易能力。码解手机游戏源码仓库

       所需核心库包括:Pandas、码解Numpy与Math。码解重要提示:若遇“ewma无法调用”错误,码解建议安装Pandas 0.版本,码解或调整调用方式。码解

       我们逐一解析常见指标:

       1. 移动平均(Moving Average)

       2. 指数移动平均(Exponential Moving Average)

       3. 动量(Momentum)

       4. 变化率(Rate of Change)

       5. 均幅指标(Average True Range)

       6. 布林线(Bollinger Bands)

       7. 转折、码解流氓源码支撑、码解阻力点(Trend,码解 Support & Resistance)

       8. 随机振荡器(%K线)

       9. 随机振荡器(%D线)

       . 三重指数平滑平均线(Triple Exponential Moving Average)

       . 平均定向运动指数(Average Directional Movement Index)

       . MACD(Moving Average Convergence Divergence)

       . 梅斯线(High-Low Trend Reversal)

       . 涡旋指标(Vortex Indicator)

       . KST振荡器(KST Oscillator)

       . 相对强度指标(Relative Strength Index)

       . 真实强度指标(True Strength Index)

       . 吸筹/派发指标(Accumulation/Distribution)

       . 佳庆指标(ChaiKIN Oscillator)

       . 资金流量与比率指标(Money Flow & Ratio)

       . 能量潮指标(Chande Momentum Oscillator)

       . 强力指数指标(Force Index)

       . 简易波动指标(Ease of Movement)

       . 顺势指标(Directional Movement Index)

       . 估波指标(Estimation Oscillator)

       . 肯特纳通道(Keltner Channel)

       . 终极指标(Ultimate Oscillator)

       . 唐奇安通道指标(Donchian Channel)

       

参考资料:

乐学偶得系列笔记,开源项目ultrafinance。码解

       深入学习并应用这些指标,将大大提升您的量化交易与金融分析技能。

Python数据分析实战-实现T检验(附源码和实现效果)

       T检验是一种用于比较两个样本均值是否存在显著差异的统计方法。广泛应用于各种场景,例如判断两组数据是否具有显著差异。使用T检验前,需确保数据符合正态分布,并且样本方差具有相似性。abap源码T检验有多种变体,包括独立样本T检验、配对样本T检验和单样本T检验,针对不同实验设计和数据类型选择适当方法至关重要。

       实现T检验的Python代码如下:

       python

       import numpy as np

       import scipy.stats as stats

       # 示例数据

       data1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

       data2 = np.array([2, 3, 4, 5, 6])

       # 独立样本T检验

       t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(data1, data2)

       print(f"T统计量:{ t_statistic}")

       print(f"显著性水平:{ p_value}")

       # 根据p值判断差异显著性

       if p_value < 0.:

        print("两个样本的均值存在显著差异")

       else:

        print("两个样本的均值无显著差异")

       运行上述代码,将输出T统计量和显著性水平。根据p值判断,若p值小于0.,则可认为两个样本的均值存在显著差异;否则,认为两者均值无显著差异。

       实现效果

       根据上述代码,oiv 源码执行T检验后,得到的输出信息如下:

       python

       T统计量:-0.

       显著性水平:0.

       根据输出结果,T统计量为-0.,显著性水平为0.。由于p值大于0.,我们无法得出两个样本均值存在显著差异的结论。因此,可以判断在置信水平为0.时,两个样本的均值无显著差异。

关于numpy互相关函数np.correlate的一点疑问

       在进行数据分析时,互相关函数是elementuiui源码研究两个时间序列间关系的重要工具。以寻找太平洋Nino3.4区和热带印度洋(TI)海温(SST)的最大超前滞后关系为例,使用numpy.correlate函数进行计算。然而,numpy.correlate函数在计算互相关时,仅提供"错位点积"计算结果,而没有提供"无偏化"和"归一化"选项,这引发了关于其完整性的疑问。

       从numpy.correlate的计算定义来看,对于序列a和v,计算在任一时滞k下的互相关值c_{ av}[k] = sum_n a[n+k] * conj(v[n])。在特定时滞下,如a落后b一位或a超前b一位时,"错位点积"计算出的值并不符合互相关函数的实际定义。对于无偏化和归一化问题,查阅资料后发现,类似功能的MATLAB函数xcorr和statsmodels.tsa.stattools.ccf均提供了这些选项。

       具体地,对于无偏化,即协方差分母调整为n-k(n为序列长度,k为时滞绝对值),这与statsmodels.tsa.stattools.ccf的源码思路相符。归一化选项则遵循MATLAB函数xcorr的处理方式。同时,加入"最大时滞"选项maxlags,允许用户根据实际需求截取互相关函数值序列,避免不必要的冗余计算。

       综上所述,numpy.correlate在处理互相关函数时存在缺失关键选项的情况,可能导致计算结果与预期不符。为实现更全面、精确的互相关分析,建议函数中加入"无偏化"、"归一化"以及"最大时滞"选项,以满足不同场景下的分析需求。同时,利用matplotlib.pyplot中的plt.xcorr函数提供了一种较为直观且功能全面的解决方案,满足了特定场景下的互相关分析要求。

AI - NLP - 解析npy/npz文件 Java SDK

       在NumPy中,提供了多种文件操作函数,允许用户快速存取nump数组,使得Python环境的使用极为便捷。然而,如何在Java环境中读取这些文件?此Java SDK旨在演示如何读取保存在npz和npy文件中的Python NumPy数组。

       SDK提供了名为NpyNpzExample的功能示例。运行此示例后,命令行应显示以下信息,表示操作成功完成。

       NumPy提供了多种文件操作函数,用于对nump数组进行存取,操作简便高效。本节将介绍如何生成和读取npz、npy文件。

       使用**np.save()**函数,可以将一个np.array()数组存储为npy文件。

       若需存储多个数组,**np.savez()**函数则更为适用。此函数的第一个参数是文件名,随后的参数为待保存的数组。若使用关键字参数为数组命名,非关键字参数传递的数组将自动命名为arr_0, arr_1, 等。

       欲了解更多详情,请访问官网获取更多资源。

       对于开源爱好者,Git仓库提供了项目源代码,欢迎访问以下链接进行探索:Git链接

推荐资讯
生态环境部:有些发达国家在气候谈判中“严于律人,宽以待己”

生态环境部:有些发达国家在气候谈判中“严于律人,宽以待己”

tinycc 源码

tinycc 源码

tsp 源码

tsp 源码

xda源码

xda源码

膽固醇太多太少都不行 多少算超標?好膽固醇最好大於這個數字

膽固醇太多太少都不行 多少算超標?好膽固醇最好大於這個數字

xpack 源码

xpack 源码

copyright © 2016 powered by 皮皮网   sitemap