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时间:2024-12-26 03:44:37 来源:单个商品购买源码

1.pycharm+Ctrl加左键查看不了numpy包是怎么回事?
2.硬核福利量化交易神器talib中28个技术指标的Python实现(附全部源码)
3.Python数据分析实战-实现T检验(附源码和实现效果)

numpy源码

pycharm+Ctrl加左键查看不了numpy包是怎么回事?

       在 PyCharm 中无法查看 NumPy 包的源代码,可能是因为 PyCharm 没有正确地安装或配置 NumPy。以下是一些可能的解决方法:

       确保已经正确安装 NumPy,并且在 PyCharm 中设置了正确的解释器。您可以在 PyCharm 的设置中检查解释器设置,确保已经添加了 NumPy 库。优质源码 酷客帮

       确认您的 PyCharm 版本支持 NumPy。您可以尝试升级 PyCharm 或使用其他支持 NumPy 的 IDE。

       确保您的 PyCharm 版本已经正确配置了 NumPy 的源代码路径。您可以尝试手动配置 NumPy 的源代码路径。

       如果上述方法都没有解决问题,您可以尝试重新安装 PyCharm 或 NumPy 包。

硬核福利量化交易神器talib中个技术指标的收钱吧 插件源码Python实现(附全部源码)

       本文将带您深入学习纯Python、Pandas、Numpy与Math实现TALIB中的个金融技术指标,不再受限于库调用,从底层理解指标原理,提升量化交易能力。

       所需核心库包括:Pandas、棋牌app源码交易Numpy与Math。重要提示:若遇“ewma无法调用”错误,建议安装Pandas 0.版本,或调整调用方式。

       我们逐一解析常见指标:

       1. 移动平均(Moving Average)

       2. 指数移动平均(Exponential Moving Average)

       3. 动量(Momentum)

       4. 变化率(Rate of Change)

       5. 均幅指标(Average True Range)

       6. 布林线(Bollinger Bands)

       7. 转折、支撑、php源码发送邮件阻力点(Trend, Support & Resistance)

       8. 随机振荡器(%K线)

       9. 随机振荡器(%D线)

       . 三重指数平滑平均线(Triple Exponential Moving Average)

       . 平均定向运动指数(Average Directional Movement Index)

       . MACD(Moving Average Convergence Divergence)

       . 梅斯线(High-Low Trend Reversal)

       . 涡旋指标(Vortex Indicator)

       . KST振荡器(KST Oscillator)

       . 相对强度指标(Relative Strength Index)

       . 真实强度指标(True Strength Index)

       . 吸筹/派发指标(Accumulation/Distribution)

       . 佳庆指标(ChaiKIN Oscillator)

       . 资金流量与比率指标(Money Flow & Ratio)

       . 能量潮指标(Chande Momentum Oscillator)

       . 强力指数指标(Force Index)

       . 简易波动指标(Ease of Movement)

       . 顺势指标(Directional Movement Index)

       . 估波指标(Estimation Oscillator)

       . 肯特纳通道(Keltner Channel)

       . 终极指标(Ultimate Oscillator)

       . 唐奇安通道指标(Donchian Channel)

       

参考资料:

乐学偶得系列笔记,开源项目ultrafinance。

       深入学习并应用这些指标,将大大提升您的量化交易与金融分析技能。

Python数据分析实战-实现T检验(附源码和实现效果)

       T检验是一种用于比较两个样本均值是否存在显著差异的统计方法。广泛应用于各种场景,kaios源码如何看例如判断两组数据是否具有显著差异。使用T检验前,需确保数据符合正态分布,并且样本方差具有相似性。T检验有多种变体,包括独立样本T检验、配对样本T检验和单样本T检验,针对不同实验设计和数据类型选择适当方法至关重要。

       实现T检验的Python代码如下:

       python

       import numpy as np

       import scipy.stats as stats

       # 示例数据

       data1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

       data2 = np.array([2, 3, 4, 5, 6])

       # 独立样本T检验

       t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(data1, data2)

       print(f"T统计量:{ t_statistic}")

       print(f"显著性水平:{ p_value}")

       # 根据p值判断差异显著性

       if p_value < 0.:

        print("两个样本的均值存在显著差异")

       else:

        print("两个样本的均值无显著差异")

       运行上述代码,将输出T统计量和显著性水平。根据p值判断,若p值小于0.,则可认为两个样本的均值存在显著差异;否则,认为两者均值无显著差异。

       实现效果

       根据上述代码,执行T检验后,得到的输出信息如下:

       python

       T统计量:-0.

       显著性水平:0.

       根据输出结果,T统计量为-0.,显著性水平为0.。由于p值大于0.,我们无法得出两个样本均值存在显著差异的结论。因此,可以判断在置信水平为0.时,两个样本的均值无显著差异。

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