pingan_平安证券vi规范手册_2016pdf

时间: 2023-05-16 15:03:01 浏览: 92
这份《平安证券VI规范手册》是平安证券作为一家专业金融机构应有的品牌形象规范文件,其中包含了品牌VI设计原则、标志的使用规范、视觉图形设计规范、品牌应用的技术规范等内容。通过这份手册,可以了解到平安证券在品牌形象上所注重的方面,以及对于VI设计的理念和要求。同时,该手册提供了具体的操作指南,可以使公司在品牌应用过程中遵循一致的规范和标准,建立起更加统一和专业的品牌形象,提高品牌的认知度和信赖度。这份手册的发布不仅对于平安证券的品牌建设有着重要的意义,同时也为其他金融机构提供了借鉴和参考的价值,有利于整个行业的品牌建设和形象提升。最后,建议在使用该手册的时候,注意其作为规范手册的本质,坚持严格遵循其中的规定,以达到更好的效果。
相关问题

用python爬取平安证券的代码

以下是用Python爬取平安证券的代码: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'http://www.pingan.com/' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') print(soup) ``` 这段代码使用了requests库和BeautifulSoup库,首先通过requests库获取平安证券网站的HTML代码,然后使用BeautifulSoup库解析HTML代码并输出。你可以根据需要修改代码以获取更多信息。

A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy pingan['DASTD']=TS_wgdStd(pingan['ret_td'],250,halflife=40)

这个警告是由于在对切片的DataFrame进行赋值操作时出现的。为了解决这个问题,你可以尝试使用`.loc`来进行赋值操作。 在你的代码中,警告出现在这一行: ```python pingan['DASTD'] = TS_wgdStd(pingan['ret_td'], 250, halflife=40) ``` 为了避免警告,你可以改为使用`.loc`进行赋值操作,如下所示: ```python pingan.loc[:, 'DASTD'] = TS_wgdStd(pingan['ret_td'], 250, halflife=40) ``` 这样,你将会在原始的DataFrame上进行赋值操作,而不是在切片的副本上进行操作。 请注意,警告信息中提到了文档中的一些注意事项,你可以参考文档了解更多关于索引和赋值的细节。如果还有其他问题,请随时提问。

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import pandas as pd import numpy as np import os import datetime import statsmodels.api as sm import scipy as sp import math import chardet def TS_SUM(series, number): number = int(number) n = range(0, number-1) shift=series for k in n: shift=shift.shift(1) series=series+shift return series def ExpoDecay(array,halflife,number,): halflife=int(halflife) d=math.pow(0.5,1/halflife) DecayWGT=np.logspace(0,number-1,number,base=d) return sum(array*DecayWGT)/sum(DecayWGT) def TS_AVERAGE(series, number): number = int(number) l = len(series) shift = pd.Series(series) for k in range(0, number-1): shift = shift.shift(1) series = series + shift series = series / number return series def TS_wgdStd(series, number, halflife): halflife = int(halflife) d = math.pow(0.5, 1 / halflife) DecayWGT = np.logspace(0, number - 1, number, base=d) avg = TS_AVERAGE(series, number) square = (series - avg) * (series - avg) print('正在计算DASTD') l=len(series) loop=range(0,l) loop=pd.Series(loop) result=[1]*l for k in loop: if k<number-1: result[k]=np.nan else: sub_square=square.iloc[k-number+1:k+1] result[k]=math.sqrt(np.average(sub_square,weights=DecayWGT)) return result #计算波动因子(DASTD) def DASTD(data): data=pd.DataFrame(data) data['DASTD']=data.groupby('code')['ret_td'].transform(lambda x: TS_wgdStd(x,250,halflife=40)) print(data['DASTD']) print('done') DASTD=data['DASTD'] return DASTD total=pd.read_csv(r"C:\Users\lenovo\Desktop\实习\python\所有数据.csv") pingan=total[total['code']=='000001.SZ'] pingan['DASTD']=TS_wgdStd(pingan['ret_td'],250,halflife=40) print(pingan)

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