ts.get_hist_data(stock['code'], start='2021-08-05', end=cur_date.strftime('%Y-%m-%d')) \ .reset_index()[['date', 'open', 'close', 'low', 'high']]

时间: 2023-08-06 10:21:03 浏览: 108
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Python库 | hist_loss-0.0.8-py3.7.egg

这段代码是使用 tushare 库获取股票历史交易数据，其中 stock['code'] 是股票代码，start 是起始日期，end 是结束日期。这个函数返回的是一个 pandas DataFrame 对象，并对其进行了一些操作，包括重置索引、选择特定列。最终返回的是一个包含 date、open、close、low、high 五个列的数据表格。其中 date 列是日期，open 列是开盘价，close 列是收盘价，low 列是最低价，high 列是最高价。
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def select_stocks(): today = datetime.date.today() five_days_ago = today - datetime.timedelta(days=5) stocks = ts.get_stock_basics() for index, row in stocks.iterrows(): data = ts.get_hist_data(index, start=five_days_ago.strftime('%Y-%m-%d'), end=today.strftime('%Y-%m-%d')) if len(data) == 5 and all(data['p_change'] > 0): print(index)改正上述代码

data = ts.get_hist_data(str(index), start=five_days_ago.strftime('%Y-%m-%d'), end=today.strftime('%Y-%m-%d')) if data is not None and len(data) == 5 and all(data['p_change'] > 0): print(index) ...

import tushare as ts import datetime def has_five_consecutive_rises(data): close = data['close'] if len(close) < 5 or any(close[-5:] != close.iloc[-1]): return False for i in range(1, 5): if close.iloc[-i-1] >= close.iloc[-i]: return False return True today = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d') three_months_ago = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=90)).strftime('%Y-%m-%d') data = ts.get_hist_data('hs300', start=three_months_ago, end=today) for code in data.index: stock_data = ts.get_hist_data(code, start=three_months_ago, end=today) if has_five_consecutive_rises(stock_data): print(code)改正上述代码

上述代码本身并没有错误，但是需要注意以下几点： ... 2. 在使用tushare获取数据时，需要注意限制调用频率，否则可能会被封禁； 3. 代码中只是简单地判断了最近5天的股价是否连续上涨，并不能完全说明该股票已经具有...

data = ts.get_hist_data('000061',start='2018-01-01',end='2019-01-01') data.to_excel('农产品.xlsx')xlsx类没有数据为什么

根据您的描述，我可以推断出您的代码使用了tushare库中的get_hist_data函数获取了从2018年1月1日至2019年1月1日之间的股票数据，并将其保存为一个名为"农产品.xlsx"的Excel文件。然而，您提到xlsx文件没有数据，可能...

tushare包data=ts.get_hist_data("600000",ktype="D",start='2021-01-01',end='2023-5-13')获取股票数据绘制浦发银行股票成交量的时间序列图代码

data = ts.get_hist_data("600000", ktype="D", start='2021-01-01', end='2023-5-13') # 绘制时间序列图 plt.plot(data.index, data['volume']) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Volume') plt.title('Pudong ...

通过df=ts.get_hist_data("600000",ktype="D",start='2021-01-01',end='2023-05-13')获取数据，使用上述数据绘制浦发银行股票收盘价和成交量的综合时间序列的南丁格尔玫瑰图

df = ts.get_hist_data("600000",ktype="D",start='2021-01-01',end='2023-05-13') # 提取收盘价和成交量 close = df['close'] volume = df['volume'] # 按日期分组统计 close_count = close.groupby(pd.cut(close...

解释这段代码# import tushare as ts # # 510300是300etf的股票代码，获取周期为2022全年 # df = ts.get_hist_data('510300',start='2022-01-01', end='2022-12-31') # df.to_csv('300etf.csv')

这段代码定义了一个名为"check_prime"的函数，它只有一个参数，即一个整数"num"。函数会从2开始循环到"num"的平方根之间的所有整数，判断"num"是否能够被这些整数整除。如果"num"能够被其中任何一个整数整除，则说明...
rar

hist_stock_data.rar_hist_stock_data_stock da_stock data_stock da

下载股票的历史交易数据，通过雅虎财经下载的

ts.get_hist_data

ts.get_hist_data()是tushare中用于获取历史行情数据的函数。具体的使用方法可以参考以下示例： python import tushare as ts # 获取000001股票的历史行情数据 df = ts.get_hist_data('000001') # 输出...

ts.get_hist_data（）

ts.get_hist_data()是tushare中用于获取历史行情数据的函数。具体的使用方法可以参考以下示例： python import tushare as ts # 获取000001股票的历史行情数据 df = ts.get_hist_data('000001') # 输出...

ts.get_hist_data的参数

ts.get_hist_data()函数有...df = ts.get_hist_data('000001', start='2019-01-01', end='2021-01-01', ktype='M') print(df.head()) 注意，不同类型的K线数据可能会有不同的时间间隔，需要根据具体情况进行选择。

tushare的ts.get_hist_data 显示Empty DataFrame

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生成torch代码：class ConcreteAutoencoderFeatureSelector(): def __init__(self, K, output_function, num_epochs=300, batch_size=None, learning_rate=0.001, start_temp=10.0, min_temp=0.1, tryout_limit=1): self.K = K self.output_function = output_function self.num_epochs = num_epochs self.batch_size = batch_size self.learning_rate = learning_rate self.start_temp = start_temp self.min_temp = min_temp self.tryout_limit = tryout_limit def fit(self, X, Y=None, val_X=None, val_Y=None): if Y is None: Y = X assert len(X) == len(Y) validation_data = None if val_X is not None and val_Y is not None: assert len(val_X) == len(val_Y) validation_data = (val_X, val_Y) if self.batch_size is None: self.batch_size = max(len(X) // 256, 16) num_epochs = self.num_epochs steps_per_epoch = (len(X) + self.batch_size - 1) // self.batch_size for i in range(self.tryout_limit): K.set_learning_phase(1) inputs = Input(shape=X.shape[1:]) alpha = math.exp(math.log(self.min_temp / self.start_temp) / (num_epochs * steps_per_epoch)) self.concrete_select = ConcreteSelect(self.K, self.start_temp, self.min_temp, alpha, name='concrete_select') selected_features = self.concrete_select(inputs) outputs = self.output_function(selected_features) self.model = Model(inputs, outputs) self.model.compile(Adam(self.learning_rate), loss='mean_squared_error') print(self.model.summary()) stopper_callback = StopperCallback() hist = self.model.fit(X, Y, self.batch_size, num_epochs, verbose=1, callbacks=[stopper_callback], validation_data=validation_data) # , validation_freq = 10) if K.get_value(K.mean( K.max(K.softmax(self.concrete_select.logits, axis=-1)))) >= stopper_callback.mean_max_target: break num_epochs *= 2 self.probabilities = K.get_value(K.softmax(self.model.get_layer('concrete_select').logits)) self.indices = K.get_value(K.argmax(self.model.get_layer('concrete_select').logits)) return self def get_indices(self): return K.get_value(K.argmax(self.model.get_layer('concrete_select').logits)) def get_mask(self): return K.get_value(K.sum(K.one_hot(K.argmax(self.model.get_layer('concrete_select').logits), self.model.get_layer('concrete_select').logits.shape[1]), axis=0)) def transform(self, X): return X[self.get_indices()] def fit_transform(self, X, y): self.fit(X, y) return self.transform(X) def get_support(self, indices=False): return self.get_indices() if indices else self.get_mask() def get_params(self): return self.model

它有几个参数，包括：K（特征数目），output_function（输出函数），num_epochs（迭代次数），batch_size（批大小），learning_rate（学习率），start_temp（开始温度），min_temp（最小温度），tryout_limit（尝试...

line 21, in <module> df = ts.get_hist_data('600036',start, end) # 获取招商银行（600036）的历史行情数据

这个错误提示是因为在调用ts.get_hist_data()函数时，没有定义start和end参数。start和end参数用于设置查询历史行情数据的时间范围，需要根据具体情况进行设置。 例如，以下代码查询2019年1月1日到2021年...

import pandas as pdimport numpy as npimport talibimport tushare as ts# 先写出回测框架class Backtest(): def __init__(self, data, init_balance): self.data = data self.init_balance = init_balance self.position = 0 self.balance = init_balance self.equity = 0 def update_balance(self, price): self.equity = self.position * price self.balance = self.balance + self.equity def run(self, strategy): for i in range(1, len(self.data)): signal = strategy.generate_signal(self.data.iloc[:i, :]) price = self.data.iloc[i, 0] # 按照信号来调整持仓 if signal == 1: self.position = np.floor(self.balance / price) # 买入所有可用资金 elif signal == -1: self.position = 0 # 卖出所有股票 self.update_balance(price) print("日期:", self.data.index[i], "价格:", price, "信号:", signal, "账户价值:", self.balance) # 输出最后的回测结果 print("回测结果: 最开始的账户余额为", self.init_balance, "，最终的账户余额为", self.balance, "，因此您的盈亏为", self.balance-self.init_balance)# 再写出策略类class MACD_Strategy(): def __init__(self, fast_period, slow_period, signal_period): self.fast_period = fast_period self.slow_period = slow_period self.signal_period = signal_period def generate_signal(self, data): macd, signal, hist = talib.MACD(data["close"], fastperiod=self.fast_period, slowperiod=self.slow_period, signalperiod=self.signal_period) if hist[-1] > 0 and hist[-2] < 0: return 1 # 金叉，买入 elif hist[-1] < 0 and hist[-2] > 0: return -1 # 死叉，卖出 else: return 0 # 无操作# 最后的主程序if __name__ == "__main__": # 下载数据 data = ts.get_hist_data("600000", start="2020-01-01", end="2021-01-01") data = data.sort_index() # 按日期排序 data = data.loc[:, ["open", "high", "close", "low", "volume"]] # 只保留这五列 data.index = pd.to_datetime(data.index) # 初始化回测 backtest = Backtest(data, init_balance=100000) # 初始化策略 strategy = MACD_Strategy(fast_period=12, slow_period=26, signal_period=9) # 运行回测 backtest.run(strategy)

这是一段Python代码，用于导入Pandas、Numpy、Talib以及Tushare这几个Python库。Pandas和Numpy是用于数据处理的库，Talib是用于技术指标计算的库，Tushare是用于获取股市数据的库。

解释一下这段代码new_hf_num = bsxfun(@times, conj(yf), xtf) / prod(p.cf_response_size); new_hf_den = (conj(xtf) .* xtf) / prod(p.cf_response_size); if frame == 1 % first frame, train with a single image hf_den = new_hf_den; hf_num = new_hf_num; else % subsequent frames, update the model by linear interpolation hf_den = (1 - p.learning_rate_cf) * hf_den + p.learning_rate_cf * new_hf_den; hf_num = (1 - p.learning_rate_cf) * hf_num + p.learning_rate_cf * new_hf_num; %% BG/FG MODEL UPDATE % patch of the target + padding [bg_hist, fg_hist] = updateHistModel(new_pwp_model, im_patch_bg, bg_area, fg_area, target_sz, p.norm_bg_area, p.n_bins, p.grayscale_sequence, bg_hist, fg_hist, p.learning_rate_pwp); end

这段代码是用于跟踪目标的。具体来说，它实现了一个基于视觉识别的目标跟踪算法。其中，new_hf_num和new_hf_den是新的目标模型的分子和分母，它们是通过将当前帧中的图像特征与目标模型进行卷积得到的。...

def fun2(data): data = pd.read_csv(data) data['date_time'] = pd.to_datetime(data['date_time']) data1 = data[(data.date_time >= '2010-07-01') & (data.date_time < '2010-7-16')] plt.subplot(1, 2, 1) data1['Global_active_power'].hist(bins=70, color='green') plt.title('Global Active Power Distribution', fontsize=15) # 正态概率图 plt.subplot(1, 2, 2) stats.probplot(data1['Global_active_power'], plot=plt, fit=True, rvalue=True) plt.plot([0, max(data1['Global_active_power'])], [0, max(data1['Global_active_power'])], color='green', linestyle='--') plt.title('Normal Probability Plot of Global Active Power', fontsize=14) # print(data1.describe().T) plt.show()

这是一个Python函数，功能是读取CSV...其中，第一部分是将CSV文件读入并将date_time列转换为日期时间格式，第二部分是筛选出日期时间在指定时间段内的数据并绘制直方图和正态概率图。最后一行是将绘图结果展示出来。

import matplotlib.pyplot as plt import tushare as ts import pandas as pd import numpy as np from hmmlearn import hmm import sklearn from sklearn.model_selection import train_test_split df=ts.get_hist_data('600519',start='2019-01-01',end='2021-03-31') #让时间顺序从过去到现在 df=df.iloc[::-1] #选择收盘价作为预测目标 #将close列提取，并按行数由函数自动计算、列数为1转换为二维数组 y=df['close'].values.reshape(-1, 1) #数据标准化处理 y=(y-np.mean(y))/np.std(y) #拆分数据集：确定训练数据集和测试数据集 train_data,test_data=train_test_split(y,test_size=0.3,random_state=42) #训练一个高斯分布的隐马尔科夫模型 #状态空间数目设置 n_state=2 HMMmodel=hmm.GaussianHMM(n_components=n_state,n_iter=100) HMMmodel.fit(train_data) #在测试集上进行预测 #计算RMSE #在马尔可夫模型中，我们使用decode方法对模型进行预测，返回的是最可能的隐藏状态序列，也就是每个时间步的状态值；而在隐马尔可夫模型中，我们使用predict方法对模型进行预测，返回的是最可能的观测序列，也就是在给定模型和观测条件下，最可能的观测序列。 pred=HMMmodel.decode() rmse=np.sqrt(((test_data-pred)**2).mean()) #可视化训练数据、测试数据和模型预测结果 plt.plot(y,label='Acutal') plt.plot(range(len(train_data), len(train_data)+len(test_data)), pred, label='Predicted') plt.legend() plt.show()报错上面的信息

df = ts.get_hist_data('600519', start='2019-01-01', end='2021-03-31') 2. 在拆分数据集时，由于数据集是二维数组，需要对 test_size 参数进行修改，例如： python train_data, test_data = train_test_...

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关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩