金融数据分析与挖掘——时间序列数据

1、什么是时间序列

时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。

例如：某监控系统的折线图表，显示了请求次数和响应时间随时间的变化趋势


金融数据分析与挖掘——时间序列数据

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页面更新：2024-05-20

标签：序列   折线   时间   数据   据点   图表   间隔   排列   顺序   次数   发生   小时   金融   数码

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Numpy的基本操作

一、创建数组1、0和1的数组empty(shape[, dtype, order])empty_like(a[, dtype, order, subok])eye(N[, M, k, dtype, order])identity(n[, dtype])ones(shape[, dtype, order])ones_like(a[, dtype, order, subok])z

Numpy的合并、分割

一、合并、分割的用处实现数据的切分和合并，将数据进行切分合并处理二、合并numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0)numpy.hstack(tup) Stack arrays in sequence horizontally (column wise).numpy.vstack(tup) St

Numpy数组间运算

一、场景 ​数据：[[80,86], [82,80], [85,78], [90,90], [86,82], [82,90], [78,80], [92,94]] 二、数组与数的运算arr = np.array([[1,2,3,2,1,4], [5,6,1,2,3,1]]) arr + 1 arr / 2 # 可以对比python列表的运算，看出

Numpy的属性

一、ndarrayNumPy provides an N-dimensional array type, the ndarray, which describes a collection of “items” of the same type. NumPy提供了一个N维数组类型ndarray，它描述了相同类型的“items”的集合。​1

Matplotlib-直方图

一、直方图(Histogram)介绍直方图，形状类似柱状图却有着与柱状图完全不同的含义。直方图牵涉统计学的概念，首先要对数据进行分组，然后统计每个分组内数据元的数量。 在坐标系中，横轴标出每个组的端点，纵轴表示频数，每个矩形

Numpy的逻辑运算

一、问题？如果我们想要判断获取涨幅大于0.5一写区段？二、逻辑运算# 逻辑判断 temp > 0.5 # 赋值 temp[temp > 0.5] = 1 三、通用判断函数np.all()#判断stock_day_rise[0:2,0:5]是否全是上涨的 np.all(stock_day_rise[0

Matplotlib-饼图

一、饼图(Pie)介绍饼图广泛得应用在各个领域，用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各种分类。饼图通过将一个圆饼按照分类的占比划分成多个区块，整个圆饼代表数据的总量，每个区块（圆弧）表示该分类占总体的比例大

量化投资的方法基础分析

1、投资的两种方法技术分析基本面分析注：量化会重点介绍1.1技术分析技术分析是指研究过去金融市场的资讯（主要是经由使用图表）来预测价格的趋势与决定投资的策略。技术分析师相信有所谓的价格趋势，K线图、移动平均线以及

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RSI分析学习

什么是RSI？​1、RSI相对强弱指数相对强弱指数（RSI）是通过比较一段时期内的平均收盘涨数和平均收盘跌数来分析市场买沽盘的意向和实力，从而作出未来市场的走势。注：RSI在1978年6月由WellsWider创制的一种通过特定时期内股价

2021维也纳新年音乐会如期而至-用音乐开启2021新篇章

当新冠肺炎依然在欧洲蔓延时，许多爱乐之人，必定也在担心一年一度的维也纳新年音乐会是否还能如期举办？还好，等来的是一个好消息，2021年维也纳新年音乐会将如期举行。如往年一样，演出依然在著名的“金色大厅”举行，依旧是维也

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