如何对data_temp = yf.download(symbol, start="2023-01-01", end="2024-09-03")这句代码进行改进，以读取对应公司的财务数据

时间: 2024-09-28 15:16:34 浏览: 66
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data-science-bowl-2018.zip

这句话是在使用`yfinance`库下载某个股票symbol的历史价格数据，从2023年1月1日到2024年9月3日。如果你想要改进这个代码以获取公司的财务数据，而非价格数据，你需要修改`download`函数的参数并明确指定需要的数据类型，比如收入报告、资产负债表等。 例如，如果你想下载"earnings"（收益报告）数据，可以这样做： ```python import yfinance as yf # 选择股票symbol symbol = "AAPL" # 替换为你想查询的股票代码 # 下载特定类型的财务数据（这里以收益报告为例） data_temp = yf.download(tickers=symbol, period="1y", interval='q', group_by='quarter', statement="earnings", auto_adjust=True) # 注意：`statement`参数可能有其他值，如income（收入）、balance_sheet（资产负债表）等 ``` 在这个例子中，`period="1y"`指一年的数据，`interval='q'`表示每季度的数据，`group_by='quarter'`按季度分组，`statement="earnings"`指定下载收益报告。记得替换股票代码`symbol`为你感兴趣的公司。
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whl

regex-2024.9.11-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.whl

# 官方离线 whl 包 # 离线安装 whl 指令，/data/pkg/whls 为本地 whl 文件路径 pip install --no-index --find-links=/data/pkg/whls *.whl

stock_data = yf.download('AAPL', start='2010-01-01', end='2021-12-31') 这段代码报错是什么原因

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为什么运行这段代码ticker= "TSLA" tsla_data = yf.download(ticker, start="2018-01-01", end="2022-10-14")结果为

如果 yf.download() 函数的返回结果为 []，则表示在指定的时间范围内该股票数据不可用或不存在。 可能的原因包括： 1. 时间范围不正确：请检查你设置的 start 和 end 时间是否正确，并且不要超出该股票...

import numpy as np import pandas as pd import talib def initialize(context): context.symbol = 'BTCUSDT' context.window_size = 5 context.deviation = 1 context.trade_size = 0.01 context.stop_loss = 0.05 context.take_profit = 0.1 schedule_function(rebalance, date_rules.every_day(), time_rules.market_open()) def rebalance(context, data): price = data.history(context.symbol, 'close', context.window_size + 1, '1d') signal = mean_reversion_signal(price, context.window_size, context.deviation) current_position = context.portfolio.positions[context.symbol].amount if signal[-1] == 1 and current_position <= 0: target_position_size = context.trade_size / data.current(context.symbol, 'close') order_target_percent(context.symbol, target_position_size) elif signal[-1] == -1 and current_position >= 0: order_target(context.symbol, 0) elif current_position > 0: current_price = data.current(context.symbol, 'close') stop_loss_price = current_price * (1 - context.stop_loss) take_profit_price = current_price * (1 + context.take_profit) if current_price <= stop_loss_price or current_price >= take_profit_price: order_target(context.symbol, 0) def moving_average(x, n): ma = talib.SMA(x, timeperiod=n) return ma def std_deviation(x, n): std = talib.STDDEV(x, timeperiod=n) return std def mean_reversion_signal(price, window_size, deviation): ma = moving_average(price, window_size) std = std_deviation(price, window_size) upper_band = ma + deviation * std lower_band = ma - deviation * std signal = np.zeros_like(price) signal[price > upper_band] = -1 # 卖出信号 signal[price < lower_band] = 1 # 买入信号 return signal ''' 运行回测 ''' start_date = pd.to_datetime('2019-01-01', utc=True) end_date = pd.to_datetime('2021-01-01', utc=True) results = run_algorithm( start=start_date, end=end_date, initialize=initialize, capital_base=10000, data_frequency='daily', bundle='binance' ) ''' 查看回测结果 ''' print(results.portfolio_value)运行有错误

price = data.history(context.symbol, 'close', context.window_size + 1, '1d') signal = mean_reversion_signal(price, context.window_size, context.deviation) current_position = context.portfolio....

select df.* from t_df_data df where 1=1 -- and df.date <'2023-06-01' and df.date >= '2023-06-01' and df.data is not null and not exists ( select * from t_df_data t2 where df.id < t2.id and df.function_position = t2.function_position -- and t2.date <'2023-06-01' and t2.date >= '2023-06-01' and t2.data is not null )把2023-06-01替换为当前月的第一天

可以将该 SQL 语句中的 '2023-06-01' 替换为当前月的第一天，具体的 SQL 语句如下： SELECT df.* FROM t_df_data df WHERE 1=1 -- AND df.date < '2023-06-01' AND df.date >= DATE_FORMAT(CURRENT_DATE(),...

filepath = r"C:\Users\a0005921\Desktop\各分段比重.xlsx" wb = openpyxl.load_workbook(filepath,data_only=True) # TEST_DATA = [{ 'label': '项目调研', 'start':'2019-02-01 12:00:00', 'end': '2019-03-15 18:00:00'}] Stname = wb["统计"] TEST_DATA = [] for rowdata in Stname.iter_rows(min_row=2,max_row=Stname.max_row,min_col=0,max_col=Stname.max_column): # print(rowdata[6].value) if rowdata[6].value == None: continue else: start_date = datetime.strftime(rowdata[5].value,"%Y-%m-%d") end_date = datetime.strftime(rowdata[6].value,"%Y-%m-%d") actual_s_date = datetime.strftime(rowdata[9].value,"%Y-%m-%d") actual_e_date = datetime.strftime(rowdata[10].value,"%Y-%m-%d") dict = {'分段':rowdata[1].value, 'start':start_date, 'end':end_date, 'actual_s':actual_s_date, 'actual_e':actual_e_date,} TEST_DATA.append(dict)优化这段代码

可以对代码进行如下的优化： 1. 使用 pathlib 模块来更好地处理文件路径，避免使用转义字符； 2. 删除无用的注释和空行，使代码更加简洁； 3. 将日期转换代码的部分提取出来，避免重复代码； 4. 将字典 key 的...

for ticker in tickers_list: data[ticker] = yf.download(ticker, start_date, end_date)其他写法

data = {ticker: yf.download(ticker, start_date, end_date) for ticker in tickers_list} 2. 使用循环和字典的setdefault方法: data = {} for ticker in tickers_list: data.setdefault(ticker, yf....

def data_processing(data): # 日期缺失，补充 data.fillna(method='ffill', inplace=True) date_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 0]) data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 1]) date_history = np.array(date_history) data_history = [x for item in np.array(data_history).tolist() for x in item] # 缺失值处理 history_time_list = [] for date in date_history: date_obj = datetime.datetime.strptime(date[0], '%Y/%m/%d %H:%M') #将字符串转为 datetime 对象 history_time_list.append(date_obj) start_time = history_time_list[0] # 起始时间 end_time = history_time_list[-1] # 结束时间 delta = datetime.timedelta(minutes=15) #时间间隔为15分钟 time_new_list = [] current_time = start_time while current_time <= end_time: time_new_list.append(current_time) current_time += delta # 缺失位置记录 code_list = [] for i in range(len(time_new_list)): code_list = code_list history_time_list = history_time_list while (time_new_list[i] - history_time_list[i]) != datetime.timedelta(minutes=0): history_time_list.insert(i, time_new_list[i]) code_list.append(i) for i in code_list: data_history.insert(i, data_history[i - 1]) # 输出补充好之后的数据 data = pd.DataFrame({'date': time_new_list, 'load': data_history}) return data 优化代码

time_new_list = pd.date_range(start=start_time, end=end_time, freq='15min') 最后，可以使用 pandas 库提供的函数 fillna() 进行缺失值处理，而无需使用循环语句。 优化后的代码如下： def data_...

data.fillna(method='ffill', inplace=True) date_history,data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 0]) data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 1]) date_history = np.array(date_history) data_history = [x for item in np.array(data_history).tolist() for x in item] # 缺失值处理 history_time_list = [] for date in date_history: date_obj = datetime.datetime.strptime(date[0], '%Y/%m/%d %H:%M') #将字符串转为 datetime 对象 history_time_list.append(date_obj) start_time = history_time_list[0] # 起始时间 end_time = history_time_list[-1] # 结束时间 delta = datetime.timedelta(minutes=15) #时间间隔为15分钟 time_new_list = [] current_time = start_time while current_time <= end_time: time_new_list.append(current_time) current_time += delta # 缺失位置记录 code_list = [] for i in range(len(time_new_list)): code_list = code_list history_time_list = history_time_list while (time_new_list[i] - history_time_list[i]) != datetime.timedelta(minutes=0): history_time_list.insert(i, time_new_list[i]) code_list.append(i) for i in code_list: data_history.insert(i, data_history[i - 1]) # 输出补充好之后的数据 data = pd.DataFrame({'date': time_new_list, 'load': data_history}) return data 代码优化

以下是对代码的优化： python data.fillna(method='ffill', inplace=True) date_history, data_history = data.iloc[:, 0], data.iloc[:, 1:].values.flatten() date_history = np.array([datetime.datetime....

下面给出一段代码：class AudioDataset(Dataset): def init(self, train_data): self.train_data = train_data self.n_frames = 128 def pad_zero(self, input, length): input_shape = input.shape if input_shape[0] >= length: return input[:length] if len(input_shape) == 1: return np.append(input, [0] * (length - input_shape[0]), axis=0) if len(input_shape) == 2: return np.append(input, [[0] * input_shape[1]] * (length - input_shape[0]), axis=0) def getitem(self, index): t_r = self.train_data[index] clean_file = t_r[0] noise_file = t_r[1] wav_noise_magnitude, wav_noise_phase = self.extract_fft(noise_file) start_index = len(wav_noise_phase) - self.n_frames + 1 if start_index < 1: start_index = 1 else: start_index = np.random.randint(start_index) sub_noise_magnitude = self.pad_zero(wav_noise_magnitude[start_index:start_index + self.n_frames], self.n_frames) wav_clean_magnitude, wav_clean_phase = self.extract_fft(clean_file) sub_clean_magnitude = self.pad_zero(wav_clean_magnitude[start_index:start_index + self.n_frames], self.n_frames) b_data = {'input_clean_magnitude': sub_clean_magnitude, 'input_noise_magnitude': sub_noise_magnitude} return b_data def extract_fft(self, wav_path): audio_samples = librosa.load(wav_path, sr=16000)[0] stft_result = librosa.stft(audio_samples, n_fft=n_fft, win_length=win_length, hop_length=hop_length, center=True) stft_magnitude = np.abs(stft_result).T stft_phase = np.angle(stft_result).T return stft_magnitude, stft_phase def len(self): return len(self.train_data)。请给出详细注释

这段代码定义了一个 AudioDataset 类，继承自 PyTorch 中的 Dataset 类。主要用于处理音频数据。 python class AudioDataset(Dataset): def __init__(self, train_data): self.train_data = train_data self....

time_data = (time_col - pd.Timestamp("1970-01-01")) // pd.Timedelta("1s")，将time_data保存为Dataframe

time_col = pd.Series([pd.Timestamp("2021-01-01 00:00:00"), pd.Timestamp("2021-01-01 00:05:00"), pd.Timestamp("2021-01-01 00:10:00")]) # 将时间戳转换为秒数并保存为 DataFrame time_data = pd.DataFrame(...

update datawarehouse.cube_contract_detail_info cube left join business.contract co on co.id = cube.pt_contract_id set cube.pt_house_space_id=co.house_space_id where cube.pt_build_date = '2023-02-19';

更新 datawarehouse.cube_contract_detail_info cube 左联接 business.contract co on co.id = cube.pt_contract_id 设置 cube.pt_house_space_id=co.house_space_id where cube.pt_build_date = 2023-02-19;

优化这段函数：FUNCTION fb_get_pointer(a, b , c, d AS FLOAT(), rtn AS INTEGER(), ratio AS FLOAT) DIM i , j AS INTEGER DIM start_i, start_j , stop_j , stop_i AS INTEGER DIM rtn1 , rtn2 AS INTEGER DIM exit_temp , data_temp , flag_temp , exit_temp2 AS INTEGER start_i = start_j = stop_j = stop_i = exit_temp = 0 data_temp = flag_temp = exit_temp2 = 0 FOR j = 0 TO 899 FOR i = 0 TO 1799 IF ABS(a(j) - b(i)) < ratio AND _ ABS(c(j) - d(i)) < ratio THEN 'PRINT j , i, a(j) , b(i), c(j), d(i) , start_j , start_i IF start_i = 0 THEN start_i = i IF start_j = 0 THEN start_j = j IF stop_i < i THEN stop_i = i IF stop_j < j THEN stop_j = j ENDIF data_temp = i exit_temp = 1 flag_temp = 1 ELSEIF data_temp <> i AND i= 1799 AND exit_temp = 0 AND flag_temp = 1 THEN ' PRINT j , i exit_temp2 = 1 EXIT_LOOP ENDIF NEXT i exit_temp = 0 IF exit_temp2 = 1 THEN EXIT_LOOP ENDIF NEXT j rtn1 = INT((start_j + stop_j) / 2) rtn2 = INT((start_i + stop_i) / 2) ' PRINT rtn1 , rtn2 rtn = rtn1 , rtn2 ENDFUNC

这段函数可以进行以下优化： 1. 将循环中的 ABS 函数提前计算并存储，避免重复计算。 2. 将循环中的 IF 判断语句合并，减少判断次数。 3. 将循环中的变量赋值语句提前计算并存储，避免重复计算。 优化后的代码如下...

Error in window.default(weather_data$date, start = as.Date("2020-05-01"), : 'start'不能大于'end'

这个错误提示是因为在创建时间窗口时，你指定的起点（start）在终点（end）之后，所以时间窗口无法创建。你需要确保起点在终点之前。 你可以检查一下数据中的最小日期和最大日期，确保你选择的起点和终点是在数据...

python 中 time start = time.time() end = time.time() latency = end - start 的单位

- *1* *2* *3* [翻译[RFC6238] TOTP: Time-Based One-Time Password Algorithm](https://blog.csdn.net/anhe1364/article/details/102154530)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630",...

data= data[["本车加速度",'车头间距',"原车道前车速度",'本车速度']] data = data.dropna() print(data.tail()) cs = 1 if cs == 1: data = data batch_size = 2 # 批训练大小 epoch = 50 # 迭代次数 windows = 2 # 时间窗 else: pass #把数据处理成lstm接受的输入形式 y = data['本车加速度'] #归一化 data = np.array(data)/scale cut = round(test_ratio* data.shape[0]) amount_of_features=data.shape[1] lstm_input=[] data_temp=data for i in range(len(data_temp)-windows): lstm_input.append(data_temp[i:i+windows,:,:]) lstm_input=np.array(lstm_input) lstm_output=y[:-windows] lstm_output=np.array(lstm_output) x_train,y_train,x_test,y_test=\ lstm_input[:-cut,:,:,:],lstm_output[:-cut:],lstm_input[-cut:,:,:,:],lstm_output[-cut:]如果我要添加一列作为输入，代码如何修改

注意，在这个代码块中，我们使用 data_temp 而不是 data 变量，因为 data 变量中包含了新的输入数据，而这些数据还没有进行窗口切分。 4. 在之前的代码中，我们使用 amount_of_features 变量来存储输入数据...

import pandas as pd from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA # 构造补贴数据 data = [289.25,0.6,345.53,20.68,387.95,286.91,1.36,0.34,11.4,72.9,303.46,420.6,282.59,104.15,52.2] # 替换为实际的补贴数据 index = ['2022年1月','2022年3月','2022年5月','2022年7月','2022年8月','2022年9月','2022年10月','2022年11月','2022年12月','2023年1月','2023年2月','2023年3月' ,'2023年4月','2023年5月','2023年6月'] # 补贴数据的时间索引 df = pd.DataFrame(data, index=index, columns=['subsidy']) # 拟合ARIMA模型 model = ARIMA(df['subsidy'], order=(1, 0, 0)) # (p, d, q) 参数根据需求进行调整 model_fit = model.fit() # 预测2023年7月-2023年12月的补贴数据 forecast_start = pd.to_datetime('2023-07-01') forecast_end = pd.to_datetime('2023-12-01') forecast = model_fit.get_forecast(steps=6) forecast_values = forecast.predicted_mean # 打印预测结果 forecast_index = pd.date_range(start=forecast_start, end=forecast_end, freq='MS') forecast_df = pd.DataFrame(forecast_values, index=forecast_index, columns=['forecast']) print(forecast_df) 预测结果怎么是nan

对ARIMA模型的预测结果出现NaN值的情况，可能有以下几个原因： 1. 数据不足：如果历史数据的样本数量少，模型可能无法准确地捕到时间序列的趋势和季节性导致预测结果不准确。 2. 参数选择不当：ARIMA型的参数(p, d...

import numpy as np import time import scipy.signal # 定义一维卷积操作 def one_dimensional_convolution(data, kernel): return np.convolve(data, kernel, mode='same') # 生成预定义的卷积数据和卷积核 data = np.random.rand(1000000) kernel = np.random.rand(100) # 使用MMX/SSE/AVX指令集进行卷积计算 def vectorized_convolution(data, kernel): result = np.zeros_like(data) kernel_len = len(kernel) data_len = len(data) for i in range(data_len - kernel_len + 1): result[i:i+kernel_len] += data[i:i+kernel_len] * kernel return result # 使用FFT完成卷积计算 def fft_convolution(data, kernel): fft_size = 2 ** int(np.ceil(np.log2(len(data) + len(kernel) - 1))) data_fft = np.fft.fft(data, fft_size) kernel_fft = np.fft.fft(kernel, fft_size) result = np.fft.ifft(data_fft * kernel_fft)[:len(data)+len(kernel)-1] return np.real(result) # 进行性能比较 start_time = time.time() direct_result = one_dimensional_convolution(data, kernel) direct_time = time.time() - start_time start_time = time.time() vectorized_result = vectorized_convolution(data, kernel) vectorized_time = time.time() - start_time start_time = time.time() fft_result = fft_convolution(data, kernel) fft_time = time.time() - start_time # 比较结果给出每段代码的作用

这段代码实现了三种不同的一维卷积计算方式，并对它们进行了性能比较。具体来说： - one_dimensional_convolution 函数实现了最基本的一维卷积操作，即对输入的数据和卷积核进行卷积计算，返回卷积结果。其中 np...

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Angular插件增强Application Insights JavaScript SDK功能

资源摘要信息:"Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件" 知识点详细说明： 1. 插件用途与功能： Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件主要用途在于增强Application Insights的Javascript SDK在Angular应用程序中的功能性。通过使用该插件，开发者可以轻松地在Angular项目中实现对特定事件的监控和数据收集，其中包括： - 跟踪路由器更改：插件能够检测和报告Angular路由的变化事件，有助于开发者理解用户如何与应用程序的导航功能互动。 - 跟踪未捕获的异常：该插件可以捕获并记录所有在Angular应用中未被捕获的异常，从而帮助开发团队快速定位和解决生产环境中的问题。 2. 兼容性问题： 在使用Angular插件时，必须注意其与es3不兼容的限制。es3（ECMAScript 3）是一种较旧的JavaScript标准，已广泛被es5及更新的标准所替代。因此，当开发Angular应用时，需要确保项目使用的是兼容现代JavaScript标准的构建配置。 3. 安装与入门： 要开始使用Application Insights Angular插件，开发者需要遵循几个简单的步骤： - 首先，通过npm（Node.js的包管理器）安装Application Insights Angular插件包。具体命令为：npm install @microsoft/applicationinsights-angularplugin-js。 - 接下来，开发者需要在Angular应用的适当组件或服务中设置Application Insights实例。这一过程涉及到了导入相关的类和方法，并根据Application Insights的官方文档进行配置。 4. 基本用法示例： 文档中提到的“基本用法”部分给出的示例代码展示了如何在Angular应用中设置Application Insights实例。示例中首先通过import语句引入了Angular框架的Component装饰器以及Application Insights的类。然后，通过Component装饰器定义了一个Angular组件，这个组件是应用的一个基本单元，负责处理视图和用户交互。在组件类中，开发者可以设置Application Insights的实例，并将插件添加到实例中，从而启用特定的功能。 5. TypeScript标签的含义： TypeScript是JavaScript的一个超集，它添加了类型系统和一些其他特性，以帮助开发更大型的JavaScript应用。使用TypeScript可以提高代码的可读性和可维护性，并且可以利用TypeScript提供的强类型特性来在编译阶段就发现潜在的错误。文档中提到的标签"TypeScript"强调了该插件及其示例代码是用TypeScript编写的，因此在实际应用中也需要以TypeScript来开发和维护。 6. 压缩包子文件的文件名称列表： 在实际的项目部署中，可能会用到压缩包子文件（通常是一些JavaScript库的压缩和打包后的文件）。在本例中，"applicationinsights-angularplugin-js-main"很可能是该插件主要的入口文件或者压缩包文件的名称。在开发过程中，开发者需要确保引用了正确的文件，以便将插件的功能正确地集成到项目中。 总结而言，Application Insights Angular插件是为了加强在Angular应用中使用Application Insights Javascript SDK的能力，帮助开发者更好地监控和分析应用的运行情况。通过使用该插件，可以跟踪路由器更改和未捕获异常等关键信息。安装与配置过程简单明了，但是需要注意兼容性问题以及正确引用文件，以确保插件能够顺利工作。