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我正在尝试使用 pandas 在 python 中制作阿隆指示器。然而我得到了错误的价值观...任何人都可以帮助指出我错在哪里...

import pandas as pd
import Bitmex_OHLC
import numpy as np
import importlib

def aroon():
    importlib.reload(Bitmex_OHLC)
    df_aroon = Bitmex_OHLC.OHLC()
    df_aroon['14L_min'] = df_aroon['low'].rolling(window=14,min_periods=0).min()
    df_aroon['14H_max'] = df_aroon['high'].rolling(window=14,min_periods = 0).max()
    df_aroon['ind'] = range(0,len(df_aroon))
    # recent_high = df_aroon.iloc[-1]["25d High"]
    df_aroon['high_ind'] = df_aroon['ind'].where(df_aroon["14H_max"]==df_aroon['high']).fillna(method = 'ffill')
    df_aroon['low_ind'] = df_aroon['ind'].where(df_aroon["14L_min"] == df_aroon['low']).fillna(method = 'ffill')
    df_aroon['since_high'] = df_aroon['ind']-df_aroon['high_ind']
    df_aroon['since_low'] = df_aroon['ind'] - df_aroon['low_ind']
    df_aroon['up'] = (((14 - df_aroon['since_high'])/14) *100)
    df_aroon['down'] = (((14 - df_aroon['since_low']) / 14) * 100)
    return (df_aroon)

print(aroon().tail())

(down) 列的值应始终为正，并且 (since_low) …

我正在查看金融建模准备 API：https : //financialmodelingprep.com/developer/docs/

这个 API 真的很酷，因为它几乎提供了我正在寻找的一切。但是，有关不同定价计划的详细信息并没有那么详细。

对于免费计划，它表示 250 个请求，但没有提及任何速率限制。这些请求是每月、每年还是在 250 个请求之后，我无法再提出请求？

对于其他计划，它表示无限请求，但同样没有提到速率限制。

我也不知道在哪里可以查看我在财务建模准备方面提出了多少请求。

有没有人有任何想法？

先感谢您！

哦，顺便说一句，如果有人有更好的价格适合学生的库存API，请告诉我！

刚刚开始学习如何使用 Pandas，所以请原谅问题的简单性！

import pandas as pd

top100 = pd.read_html('https://robinhood.com/collections/100-most-popular')

输出：

[                     Name Symbol    Price  Today Market Cap  Popularity Analyst Ratings
0              Ford Motor      F    $6.81  0.73%     27.04B      942282         21% Buy
1                      GE     GE    $7.08  0.43%     61.84B      840895         62% Buy
2       American Airlines    AAL   $11.96  3.94%      6.05B      655044         20% Buy
3                  Disney    DIS  $118.70  0.61%    214.31B      619926         50% Buy
4         Delta Air Lines    DAL   $27.17  0.33%     17.25B      582985         63% Buy
..                    ...    ...      ...    ...        ...         ...             ...
95   Occidental Petroleum …

我确定这很明显，但我是 R 的初学者，我花了一个下午的大部分时间试图解决这个问题......

我正在尝试创建一个循环，以五步为单位对我的时间序列中的观察进行总结。

例如 ：

输入：
1 2 3 4 5 5 6 6 7 4 5 5 4 4 5 6 5 6 4 4

输出：15 28 23 25

我的时间序列只有一个变量，并且有 7825 次观察。

循环的最终目的是计算每周实现的波动率。我的观察是平方回报。一旦我有了我的循环，我将能够提取平方根并获得每周实现的波动率。

非常感谢您提供的任何帮助。

H。

我知道在这篇文章中已经提到过这个问题(xts error - order.by需要一个适当的基于时间的对象),但问题似乎仍然没有解决.

我正在使用与此处相同的代码:R:xts中的错误 - order.by,一切正常并且计算完美,直到我重新启动计算机并且我现在面临这个问题:

我没有生成代码,我在本书上找到了它:http://www.amazon.com/Data-Mining-Learning-Knowledge-Discovery/dp/1439810184/ref=sr_1_1?ie= UTF8& qid= 1344349381& sr=8 -1&关键字=数据+挖掘与+ R +

这是可重复的例子:

# Packages needed :
library(xts)
library(TTR)
library(randomForest)
library(DMwR)

# Time Series :
myTimeSeries <-
  structure(c(2787, 2800, 2788, 2803, 2815, 2815, 2812, 2807, 2810, 
  2829, 2830, 2837, 2841, 2840, 2843, 2839, 2835, 2841, 2834, 2838, 
  2827, 2821, 2831, 2811, 2796, 2808, 2814, 2811, 2815, 2803, 2788, 
  2778, 2772, 2777, 2776, 2760, 2732, 2711, 2709, 2707, 2700, 2706, 
  2706, …

我目前有OHLC日内数据,我需要转换为5分钟的数据.在R中有没有办法做到这一点？

给定一组5-6个参数，我很好奇该怎么做。在找到最大的价值增长时评估结果。

由于我拥有的参数数量，组合的数量似乎巨大。但是我的选择仅仅是使用for循环吗？

在此分配中，我一直在构建网格搜索策略（仅使用for循环），但还有更多变量。

http://nbviewer.ipython.org/github/cs109/content/blob/master/HW3.ipynb

我有一个数据框，其中包含一段时间内的各种股票收益。回报以收益或损失百分比表示（0.02 表示 2% 回报或前期值的 102%）。

我正在寻找一个函数或方法来累积显示每个时期的回报（以百分比表示）。例如，这将显示前 3 个周期的 stock1 的累积/复合收益为 0.02、0.0404、0.09242.... (1.02*1.02*1.05)。

   mydf = data.frame(period = c('a','b','c','d','e','f'), stock1=c(.02, .02, .05,-.05,-.05,0), stock2=c(0, .01,0,.03,.05,.01))
   mydf
   #help mydf$stk1_percentgain =

import urllib.request
import re
import csv
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup

columns = []
data = []
f = open('companylist.csv')
csv_f = csv.reader(f)

for row in csv_f:
    stocklist = row
    print(stocklist)

    for s in stocklist:
        print('http://finance.yahoo.com/q?s='+s)
        optionsUrl = urllib.request.urlopen('http://finance.yahoo.com/q?s='+s).read()
        soup = BeautifulSoup(optionsUrl, "html.parser")
        stocksymbol = ['Symbol:', s]
        optionsTable = [stocksymbol]+[
        [x.text for x in y.parent.contents]
        for y in soup.findAll('td', attrs={'class': 'yfnc_tabledata1','rtq_table': ''})
        ]
        if not columns:
            columns = [o[0] for o in optionsTable] #list(my_df.loc[0])
        data.append(o[1] for o …

我正在尝试获取 S&P500 中所有股票的当前价格和市值，而我目前的做法非常慢，所以我想知道是否有什么可以改进它的方法，或者任何其他方法。这是我当前的方法，只是打印名称、市值和当前价格：

import yfinance as yf

#I am using a csv file with a list of all the tickers which I use to create a pandas dataframe and form a space seperated string of all of the tickers called all_symbols
#I have simplified the pandas dataframe to a list for the purpose of this question

ticker_list = ["A", "AL", "AAP", "AAPL", ... "ZBRA", "ZION", "ZTS"]
all_symbols  = " ".join(ticker_list)

tickers = yf.Tickers(all_symbols)

for ticker in ticker_list:
    price = tickers.tickers[ticker].info["currentPrice"] …

我使用PHP脚本将Yahoo财务报价转换为HTML网页.但是,经过一年的完美工作后,网页突然停止显示数据,并且根本没有代码更改.这是我的代码:

<table>
<tr>
<?php $fp = fopen ("http://finance.yahoo.com/d/quotes.csv?s=VIP&f=l1c1p2rj1&e=.csv","r");
        $data = fgetcsv ($fp, 1000, ",") ?>
<td>Vimpel-Communications</td>
<td><?php echo $data[0] ?></td>
<td><?php echo $data[1] ?></td>
<td><?php echo $data[2] ?></td>
<td><?php echo $data[3] ?></td>
<td><?php echo $data[4] ?></td>
<td><?php echo $data[5] ?></td>
</tr>
</table>

这是一个实际网站的测试页面:http://bricadr.com/test.php 任何人都可以帮助或有人知道发生了什么,或者我如何解决这个问题？此外,如果有人有服务器,你能看到这个代码是否适用于您的服务器？也许我的托管公司关闭了一些功能,允许以前工作.

先感谢您!

布赖恩