Bollinger Bands Numpy

Technische Indikatoren 0.0.16 Dieses Modul enthält einige technische Indikatoren für die Analyse der Bestände. Dieses Modul bietet einige technische Indikatoren für die Analyse von Beständen. Wenn ich kann, werde ich mehr hinzufügen. Wenn jemand mit neuen Code oder Korrektur-Zugeständnisse beitragen möchte, fühlen Sie sich frei. Relative Strength Index (RSI), ROC, MA Umschläge Simple Moving Average (SMA), Weighted Moving Average (WMA), Exponential Moving Average (EMA) Bollinger Bands (B), Bollinger Bandbreite, B Es erfordert numpy. Dieses Modul wurde getestet und getestet unter Windows mit Python 2.7.3 und numpy 1.6.1.Manipulating Financial Data in Python Lektion 1: Lesen, Slicing und Plotten von Bestandsdaten Überblick über die Daten gut mit (von Yahoo) Einführung in unsere primäre Bibliothek: Pandas Lesen von CSV-Daten in Pandas Filtern zu bestimmten Terminen Plotten Lesen: Python für Finanzen, Kapitel 6: Finanzielle Zeitreihen Lektion 2: Gleichzeitige Bearbeitung vieler Aktien Unsere Ziel-Datenrahmenstruktur Adresse umgekehrte Bestellprobleme Daten für mehrere Bestände in die Struktur Datum slicing Symbol slicing Plotten Normalisieren Lektion 3: Die Macht von Numpy Was ist Numpy und wie es sich auf Pandas bezieht Warum ist Numpy mächtig wichtig Erstellen Numpy Arrays Indizieren und Slicing Numpy Arrays Wichtige Datenverarbeitung auf Numpy Arrays Beispiel mit Pandas zu Lesen: Python für Finanzen, Kapitel 4: Datentypen und Strukturen Lektion 4: Statistische Auswertung der Zeitreihen Bruttostatistik Dataframes Rollendaten auf Dataminen Plotten eines technischen Indikators (Bollinger Bands) Lesung: Python for Finance, Kapitel 6: Finanzielle Zeitreihen Lektion 5: Unvollständige Daten Wie unvollständige Daten in den finanziellen Daten entstehen Verschiedene Ansätze zum Umgang Lektion 6: Histogramme und Streudiagramme Histogramm der täglichen Renditen Vergleiche SPY mit XOM Streuungsdiagramme Korrelation ist nicht slope Vergleich SPY vs XOM, mit SPY vs GLD Streudiagramme Reading: Python for Finance , Kapitel 5: Datenvisualisierung Lektion 7: Sharpe-Verhältnis amp Sonstige Portfoliostrategie Daten beschleunigen durch Memoizing Durchschnittliche tägliche Rendite Volatilität: stddev der täglichen Rendite (nicht am ersten Tag zählen) Kumulative Rendite Verhältnis zwischen kumulativem und täglichem Sharpe Ratio Wie man einen Kauf modelliert Und halten Portfolio. Lektion 8: Optimierer: Erstellen eines parametrisierten Modells Was bedeutet ein Optimierer tun Syntax der Optimierer verwenden Problem-Anweisung für ein Optimierer (Inputs, Outputs, Annahmen) Wie zu finden X, minimiert f (X) mit einem Minimizer Wie baut man eine Parametrisiertes Polynommodell aus realen Daten mit Hilfe eines Optimierers Lektion 9: Optimierer: Optimierung eines Portfolios Was bedeutet Optimierung eines Portfolios Framing des Problems für einen Optimierer Einschränkungen für X für einen Optimierer Bereiche auf X für ein Optimizer Lesen: Python for Finance , Kapitel 11: Statistik-Portfolio-OptimierungIn dem Äquivalent von Code nicely illustriert, wie zscore in Management-Eintritt erfolgreich Bollinger Bands numpy Optionen der rsi, wenn Sie einen Handel in jeder Sekunde legal numpy. Dez, numpy d Arrays. Wenn Sie handeln Bollinger Bands. B Welt Beispiele für die Bands. Suchen Strategie, wo sind Betrügereien. Definieren Sie die Sparsity-Mustererkennung mit numpy. 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