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RSS订阅原创 读取CSV数据并写入MySQL
分钟线指标：date,time,code,open,high,low,close,volume,amount,adjustflag。# 详细指标参数，参见“历史行情指标参数”章节；“分钟线”参数与“日线”参数不同。#### 获取沪深A股历史K线数据 ##### 获取一条记录，将记录合并在一起。#### 结果集输出到csv文件 ######## 打印结果集 ######## 登陆系统 ##### 显示登陆返回信息。
2024-03-06 13:33:54
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原创 SQLalchemy读取MySQL
'ip地址：端口号',# '数据库名称',# .format('用户名',# '密码',# 初始化数据库连接，使用pymysql模块。# 初始化数据库连接，使用pymysql模块。#安装完毕有关模块后。
2024-03-06 13:32:47
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原创 修复自定义标题word题注错误：错误，文档中没有指定样式的文字以及编号无法随章节变化问题
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_44380086/article/details/124119316。①把全部题注转换为域代码。快捷键：ALT+F9，域代码示例{STYLEREF 1 \s}，1表示自定义标题1；（1）链接：https://www.jianshu.com/p/dc75843333fe。关于批量修复原文出处：（因为全部批量修复，笔者比较谨慎，操作了一次，貌似不是很成功，，在章节第一章图片的代码域最后\s 1修改为\r 1，然后重新更新域即可。
2022-12-11 11:31:02
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原创 数字全角转半角VBA
Sub 数字全角转半角()'' 全角转半角 Macro' Dim qjsz, bjsz As String, i As Integer '定义qjsz(全角数字)、bjsz(半角数字)为字符串型，i为整数型qjsz = "０１２３４５６７８９"bjsz = "0123456789"For i = 1 To 10 '循环10次With Selection.Find.Text = Mid(qjsz, i, 1) 'mid函数：返回文本字符串中从指定位置开始的特定数目的字符，每次取一.
2021-05-22 07:34:21
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原创 Note：sqlalchemy与MySQL之间通过pandas快速写入
import pandas as pdfrom sqlalchemy import create_engine #上面的复制就行#读数据pd.read_excel(r'C:\Users\13067\Desktop\汇总表.xlsx',sheet_name = '汇总')#连接引擎conn = create_engine('mysql+mysqldb://root:123@localhost/detail?charset=utf8')写入数据库pd.io.sql.to_sql(df1,...
2020-10-10 18:36:06
264
转载 pypi 镜像使用帮助
pypi 镜像使用帮助pypi 镜像每 5 分钟同步一次。临时使用pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package注意，simple不能少, 是https而不是http设为默认升级 pip 到最新的版本 (>=10.0.0) 后进行配置：pip install pip -Upip config set global.index-url https://pypi.tuna....
2020-09-22 22:43:00
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原创 关于Python的ARCH包（十）
1.9 分布分布是ARCH模型的最后一项。1.9.1正态分布class arch.univariate.Normal(random_state=None)[source]ARCH模型中的标准正态分布bounds(resids)[source]Parameters: resids (ndarray) – 计算界限时使用的残差 Returns: bound...
2019-02-15 10:34:35
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原创 关于Python的ARCH包（九）
1.8 使用固定方差过程 FixedVariance波动率过程当两步过程在收敛之前不断重复时可以实现之字形（zig-zag）模型估计.当遇到数值问题或者高维参数空间问题时，该法可以用来估计那些通常看来难以估计的模型。import warningswarnings.simplefilter('ignore')# %matplotlib inlineimport seabor...
2019-02-15 09:40:32
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原创 关于Python的ARCH包（八）
1.7 波动率过程波动率过程用于添加到均值模型来捕获时变的波动性。1.7.1 常数方差class arch.univariate.ConstantVariance[source]常数波动率过程注意：模型在所有期间具有相同方差backcast(resids)[source]构建回测值来启动递归Parameters: resids (ndarray) – 残差...
2019-02-14 22:32:10
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原创 关于Python的ARCH包（七）
1.6 均值模型所有的 ARCH模型开始时需要确定一个均值模型。1.6.1非均值class arch.univariate.ZeroMean(y=None, hold_back=None, volatility=None, distribution=None)[source]0条件均值模型估计和模拟：Parameters: y ({ndarray, Series}...
2019-02-14 14:39:39
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原创 关于Python的ARCH包（六）
1.5 预测情形 1.5.1 波动率情形客户端自主随机数生成器可以用于冲击具有特定模式的情况。比如，假定你想知道5天大约平均值的冲击会发生什么。在大多数情况下，此类冲击具有单位方差。但是，可以会产生4倍方差或两倍标准差的情况。 另外一种情形可能是特定冲击期间的样本导致。当使用标准自举方法（历史模拟过滤）时，冲击可以通过历史数据的正态分布刻画出来。当该方法符合实际情况...
2019-02-13 21:13:21
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原创 关于Python的ARCH包（五）
1.4 预测示例1.4.1 数据1.4.2 基本预测1.4.3 替代预测方案1.4.4 TARCH××××××××××××××××××××××1.4.1 Data这些示例是用来Yahoo网站的标准普尔500指数，并通过pandas-datareader包管理数据下载。import datetime as dtimport sysimport numpy as...
2019-01-22 21:27:35
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原创 关于Python的ARCH包（四）
1.3 举例参考附加说明，使用递归可以利用ARCH类模型方便的进行多期预测。在特定情况下，那些不与平方项或残差同步的模型并不具有可追踪的正态解析多期预测。所有模型支持三种预测方式：解析：基于ARCH类型的结果，解析预测方法对1步式预测总是可用的；多步解析预测方法仅仅适用于对残差平方项呈线性关系的模型，比如 GARCH 或者 HARCH. 模拟：虽然基于模拟方法的预测对任何步数都可用，...
2019-01-22 19:52:37
5470
原创 关于Python的ARCH包（三）
1.2 举例1.2.1 ARCH建模以下代码需要在 IPython notebook下运行：In [1]:import warningswarnings.simplefilter('ignore')%matplotlib inlineimport seabornseaborn.set_style('darkgrid')In [2]:seaborn.m...
2019-01-21 21:45:07
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原创 关于Python的ARCH包（二）
1.单变量波动率模型1.1引言1.2 举例1.3 预测1.4 预测举例1.5 预测类型1.6 均值模型1.7 波动率过程1.8 不变方差过程1.9 分布1.10 背景及引用1.1 关于ARCH 模型的介绍 1.1.1理论模型ARCH 模型是一种流行的波动率建模方法，其主要使用收益率或残差的观测值作为波动率参考方式。一种基本的GARCH 模型表示如下：...
2019-01-19 20:45:08
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原创 Python之类继承与多态
1.类的一般调用#以下用Python3#参考：https://www.cnblogs.com/python-nameless/p/6229506.html#补充参考：https://blog.csdn.net/oschina_41675984/article/details/80373587class Base(object):#定义基层类 def __init__(se...
2018-12-30 18:58:09
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原创 关于Python的ARCH包（一）
ARCH包ARCH包目前包括内容如下：1.单变量波动率模型2.拔靴或自举3.多对比分析过程4.单位根检验5.更新日志将来计划继续添加金融数据分析相关内容。关于该功能包的引用如下：该包引用格式参考Zenodo格式，以4.6版本为例：（原文）[*] Kevin Sheppard. (2018, October 3). bashtage/arch: Rele...
2018-12-22 21:15:02
14304
原创 The first blog in csdn!
The first blog in csdn!The first blog in csdn!The first blog in csdn!The first blog in csdn!The first blog in csdn!
2017-11-06 09:44:47
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