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共有 818 則文章

技術 python的asyncio模組(六):Future對象與Task對象(二)

前言 這篇文章需要對javascript的promise有基本的認識,對不熟的讀者可能不太友善,需要自行google,請大家海涵orz 這一次的教學我們接續...

鐵人賽 Software Development DAY 9

技術 Day-09 資料蒐集:取得個股當日基本資訊 + 解析 PDF

安裝所需套件 使用 pip 安裝 # PDF 表格解析 pip install opencv-python camelot-py 下載 GhostScript...

鐵人賽 Software Development DAY 24

技術 Day-24 回測系統:設計架構

架構考量 基本的回測系統由四大元素組成: 資料來源模組 時序運行模組 策略運行模組 交易執行模組 交易統計模組 資料來源模組 應設計為可接受來自: 歷史資...

鐵人賽 Software Development DAY 1

技術 Day1- 前言: python簡潔之「路遙知碼力,日久練成精」

路遙知碼力,日久練成精- 只要在程式之路鑽研的夠深,便能夠充分發揮程式碼的力量; 練習的日子夠久,便能夠練成寫出精簡代碼的能力。 大家好,我是心原一馬,內心原來...

鐵人賽 Software Development DAY 16

技術 Day16- Project1- 趣味數論問題: 友好數、婚約數

路遙知碼力,日久練成精- 只要在程式之路鑽研的夠深,便能夠充分發揮程式碼的力量; 練習的日子夠久,便能夠練成寫出精簡代碼的能力。 經歷了十五天python精華語...

鐵人賽 Software Development DAY 1

技術 Python 與自動化測試的敲門磚_Day01_內容簡介

每天的專案會同步到 gitlab 上,可以前往 這個網址如果對於專案有興趣或是想討論一些問題,歡迎留言 OR 來信討論,信箱為:nickchen1998@gma...

鐵人賽 Software Development DAY 26

技術 Day-26 回測系統:時序運行模組

基礎需求 因為資料源可能以不同時序提供,例如 Tick 資料源提供的每筆資料時間間隔是毫秒級,分 K 或分 MA 的每筆資料時間間隔是分鐘級,故在回測時不同資料...

鐵人賽 Software Development DAY 22

技術 Day-22 資料保存:MongoDB

安裝資料蒐集所須套件 使用 pip 安裝 # 資料庫 pip install pymongo 下載 NoSQLBooster 並安裝 https://nosq...

鐵人賽 Software Development DAY 25

技術 Day25- python內建collections模組簡介,更優雅的選擇容器

路遙知碼力,日久練成精-只要在程式之路鑽研的夠深,便能夠充分發揮程式碼的力量; 練習的日子夠久,便能夠練成寫出精簡代碼的能力。 首先先來討論一下昨日課後練習的解...

鐵人賽 Microsoft Azure DAY 11
Python X 金融分析 X Azure 系列 第 11

技術 【Day11】Azure資料庫#3:Python連線到Azure

昨日把資料表建立完畢,也建立了資料表和嘗試使用Azure Data Stadio建立資料,之後要用我們的主角Python把資料匯進去。但在這之前,要先從本機使用...

技術 [Python]B01─語法

Hi! 大家好,我是Eric,這是Python教學系列的第一篇,首先會先從語法教起! ■ 語法(syntax) 用#字號標註註解文字 a=5 #將...

鐵人賽 Software Development DAY 15

技術 Python 與自動化測試的敲門磚_Day15_Selenium 快速入門

每天的專案會同步到 github 上,可以前往 這個網址 如果對於專案有興趣或是想討論一些問題,歡迎留言 OR 來信討論,信箱為:nickchen1998@gm...

鐵人賽 Software Development DAY 29

技術 Day-29 回測系統:交易統計模組

基礎需求 至少要知道交易次數和總獲益點數。 模組實作 交易統計管理器類別 ReportManager.py class ReportManager:...

技術 Python & Airflow 學習筆記_建立簡易 Dag

這邊記錄了該如何建立一個簡易的 Dag,如果有錯誤或更好的寫法,歡迎留言討論 一、Dag 定義 就筆者從官方文件的理解,每個 Dag 可以代表是一個要執行的任務...

鐵人賽 AI & Data DAY 5

技術 樹選手2號:random forest [python實例]

今天來用前幾天使用判斷腫瘤良性惡性的例子來執行random forest,一開始我們一樣先建立score function方便之後比較不同models: #fr...

鐵人賽 Software Development DAY 28

技術 Day-28 回測系統:交易執行模組

基礎需求 通常在簡單交易的情況下,會在安全範圍內買進可交易的最大部位,也會在出場時一次性賣出持有的全部部位,接下來將在該前提下設計交易執行模組。 模組實作 策略...

鐵人賽 Software Development DAY 18

技術 Day-18 計算指標:從 Tick 及盤後資訊換算時 K 與周 K

資料轉換 到目前已知如何取得盤後資訊(日 K)、Tick 資料、分 K 與分 MA,但還缺乏時 K、周 K 這二個指標,因此需要透過歷史資料快速計算取得。 技術...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 1
用程式鳥瞰股市 系列 第 1

技術 Day 1 環境建置 & 套件安裝

工欲善其事,必先利其器,一開始當然是要先安裝好我們需要用的軟體、套件,所以 Day 1 的部份會列出所有我們需要的工具,及環境該如何建置。 第一步 首先是 P...

技術 python的asyncio模組(五):Future對象與Task對象

前言 這篇文章需要對javascript的promise有基本的認識,對不熟的讀者可能不太友善,需要自行google,請大家海涵orz 上一篇教學pytho...

技術 上市上櫃資訊Python爬蟲

大家好,我是一個開始研究Python爬蟲的新手,因著公司團體業務需求的考量,希望能從較優質的公司拜訪,因此我去公開資訊觀測站上下載了上市與上櫃公司的基本資料。又...

達標好文 技術 1. Python大數據特訓班_爬取與分析_1.)Requests

大家好,我是Zoey第一次打技術筆記,打得不好抱歉了最近在看書練習python想說順便做做筆記有打得不好或是錯誤的地方再麻煩糾正我,謝謝大家 課本使用這本書名:...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 2

技術 Day2-List-宣告

概觀(Overview) list是sequence type的一種,有可異動(mutable)的特性,雖然可以放不同型態的資料,但通常用來存放同質性(homo...

技術 1. Python大數據特訓班_爬取與分析_2.)BeautifulSoup

大家好,我是Zoey今天是第二天發文,還有很多不足,還請多多包涵,有錯誤可以糾正我喔!!!!謝謝!! BeautifulSoup:網頁解析 使用Beautifu...

鐵人賽 AI & Data DAY 27

技術 DAY[27]-Kaggle實戰 Boosting模型與Stacking

生成這些Boosting模型時,參數已經調整過,若是對調整超參數有其他想法也可以使用第16天的超參數調整哦! from sklearn.ensemble imp...

技術 解決 No module named ‘Box2D’ (安裝教學)

最近學校人工智慧課程要使用gym的環境來實作BipedalWalkerHardcore-v2,在本機端anaconda安裝Box2D環境的時候卡了很久,不管是...

鐵人賽 AI & Data DAY 11

技術 DAY[11]-機器學習(2)非監督式機器學習

還記得我們所說的,監督式機器學習是需要「正確答案」的,因此反過來說,非監督式機器學習就是不需要給定一個正確答案,那沒有正確答案要預測什麼呢? 非監督式機器學習在...

鐵人賽 Software Development DAY 20

技術 Day-20 計算指標:分 K 收價均線

指標描述 到目前已經透過 pandas 的 resample 和 rolling 以取得 K 棒和均線資訊,但還有一種指標是透過每根 K 棒的收價計算均線,一樣...

鐵人賽 Software Development DAY 4

技術 [04] [Flask 快速上手筆記] 03. 路由

基本路由 使用 route() 裝飾器來把函數綁定到 url,就可以定義不同的路徑執行的內容 @app.route('/') def index():...

鐵人賽 Software Development DAY 30
從零開始學Python 系列 第 30

技術 [Day 30] 從零開始學Python - 結語:少年啊,要忍耐,撐過熬過總算苦盡甘來

註:本文同步刊載在Medium,若習慣Medium的話亦可去那邊看呦! 終於是最後一天了!!!又來到了輕鬆聊的時間。坦白說這次的30天過得並不輕鬆,除了一些外務...

鐵人賽 AI & Data DAY 9

技術 DAY[9]-數據前處理(3) 特徵新增與調整

當你將資料都清理完畢,並且觀察完所有的分布之後,剩下的就是對剩餘的特徵進行調整或是新增特徵了。我們以年齡作為例子,將數據分為三個區間分別是低、中、高,這在數據中...