我需要为我的网络应用程序和图表http://bitcoinwisdom.com/提供良好的烛台图表,这正是我想要的.我喜欢你可以放大和移动它的方式.是否有可能弄清楚他们正在使用什么,或者你认为他们自己做了什么？如果有什么工具呢？另一个惊人的图表可以在这里找到https://www.tradingview.com/e/这两个网站比一些桌面应用程序有更好的图表,我想知道他们是如何做到的.
您是否知道有任何用于在线银行和处理的开源Java EE应用程序？
比方说,我想实现整个在线银行堆栈,从前端,中间件和后端.有人开过这个吗？
我正在努力用PHP转换抵押贷款计算器,但我不一定需要PHP解决方案.我正在寻找复制Excel RATE功能所需的逻辑.我找到了一个使用二分法的解决方案,如果情况变得更糟,我会使用它.
我知道在interwebs世界中有人知道这样的功能,所以我很乐意有一个简单的答案,而不是从头开始创建一个解决方案.
参考文献:
谢谢
Apple已经有一段时间有一个工具,AutoIngest.class用于下载iTunes Connect销售和趋势报告.
是否有类似的工具(或修改后的使用)来提取财务报告(更具体地说,来自"付款和财务报告"页面的收入报告)而无需为每个月/区域手动下载它们？
有没有人遇到过pain.008.002.02格式？它是德国使用的ISO标准,用于直接借记交易.我遇到的问题是虽然我找到了谈论它的文档,但我实际上并没有找到它的XML Schema(pain.008.002.02.xsd),这在生成java绑定时非常有用.否则我将需要手动执行此操作,这简直就是地狱.有谁知道我能在哪里找到它？它不在所有其他格式的ISO页面上.如果必须购买文件(我运行到可能指向此的地方),这样的信息也将非常有用.
所以,我的应用程序是"热门",我每天赚1.2美元......但我没有看到2月份的"付款和财务报告"更新.如果我得到这笔款项,这将是我从iOS应用程序获得的第一笔收益.
在"付款和财务报告"更新的确切日期(或日期)？
@Moderators:如果不相关,你可以删除这个问题.我之后才在Stack Overflow上发布这个帖子,因为我无法在Google和所有地方找到它...即使我能找到这些信息,它也已经过时了.例如,2009年其他论坛上的帖子等.
想知道,有谁知道如何从埃德加自动获取数据？(免费或其他)
我已经考虑从雅虎/谷歌获取它,但他们整合信息(如不同的收入类别将分组为一个收入项目).我看过像Zacks这样的一些付费网站,但他们也在进行整合.
或者,有没有办法通过api或其他方式使用XBRL加载不同的语句？我不能说我完全理解XBRL是如何工作的,但它似乎是一个XML接口来访问报告的不同语句(由公司自己发布).
NDC是NCR公司的ATM软件应用程序协议.任何人都可以告诉我如何获得NDC/NDC +/Advanced NDC的文档？因为我想基于它开发模拟器和应用程序(ATM和主机).
谢谢.
我的问题在金融领域很常见。
给定一个权重数组 w (1xN) 和资产的协方差矩阵 Q (NxN)，可以使用二次表达式 w' * Q * w 计算投资组合的协方差，其中 * 是点积。
当我有权重 W (T x N) 的历史和协方差矩阵 (T, N, N) 的 3D 结构时，我想了解执行此操作的最佳方法是什么。
import numpy as np
import pandas as pd
returns = pd.DataFrame(0.1 * np.random.randn(100, 4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
covariance = returns.rolling(20).cov()
weights = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
到目前为止，我的解决方案是将 Pandas DataFrames 转换为 numpy，执行循环计算，然后转换回 Pandas。请注意，我需要明确检查标签的对齐方式，因为实际上协方差和权重可以由不同的过程计算。
cov_dict = {key: covariance.xs(key, axis=0, level=0) for key in covariance.index.get_level_values(0)}
def naive_numpy(weights, cov_dict):
expected_risk = {}
# Extract …我正在将我的财务分析应用程序数据从 MongoDB 迁移到 InfluxDB，因为数据和分析呈指数级增长。
我目前的情况是：
1) 每秒从交易所获取一次报价，并将其存储在称为“报价”的度量中；
2) 每 10 秒运行一次连续查询，将这个“刻度”数据按分钟分组为一个称为“ohlc”（烛台数据）的度量；
这就是我的疑问.. 当我使用 Mongo 作为我的数据库时，在我得到刻度的那一刻，我已经将它转换为烛台数据并计算了一些指标（MACD、EMA、BB、RSI）并存储它。
我看到 InfluxDB 有 Kapacitor 作为它的数据处理器，有一种方法可以在 Kapacitor 中编写一些脚本来计算这个指标，还是我应该将数据流式传输到 NodeJS 并自己计算？
如果我必须流式传输数据，那么最好的做法是什么？