Zero
मैंने एक मंच बनाया है, मैं अभी इसका उपयोग करूंगा।
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第三方的论坛程序安全隐患太多, 为了用户安全着想, 还是自己写了यह एक साथ काम करता है।
मार्कडाउन सिंटैक्स का समर्थन करें
उदाहरण के लिएः
# 1 बड़े अक्षरों में
## दूसरा बड़ा अक्षर
### तीसरा बड़ा अक्षर
#### चौथा बड़ा अक्षर
उद्धरणः
नोटः संदर्भित लिंक में यूआरएल आरक्षित वर्णों को हटा दिया जाएगा-प्रतिस्थापन
सूचीबद्ध*एक रिक्त स्थान के साथ शुरू करें, जैसे
- 111
- 222
- 333
अनुक्रमिक सूची का समर्थन करता है, जो संख्याओं के साथ शुरू होता है।
1. 111
1. 222
1. 333
- 111
- 222
- 333
तीन के साथ समर्थन “`“कोड ब्लॉक जिसमें चार रिक्त स्थान शामिल हैं जैसेः
Log("OK");
समर्थित उद्धरण दिखाएँः>अंतर के साथ प्रारंभ करें, जैसे कि
यह एक उद्धरण है
समर्थनमोटा होना, शिलालेख, 代码
लिंक को स्वचालित रूप से URL में बदलने के लिए समर्थनः http://www.fmz.com/
फ़्लोम आरेख का समर्थन करें
st=>start: Start
e=>end
op1=>operation: My Operation
sub1=>subroutine: My Subroutine
cond=>condition: Yes
or No?:>
io=>inputoutput: catch something...
st->op1->cond
cond(yes)->io->e
cond(no)->sub1(right)->op1
सीधे चित्र या एमपी 3 या वीडियो के साथ यूआरएल प्रदर्शित करने के लिए समर्थन (मार्कडाउन सिंटैक्स के बिना चित्र प्रदर्शित करें, डबल-स्विचिंग प्रदर्शन की आवश्यकता नहीं है), जैसेः
तस्वीरेंः
mp3: /upload/asset/8a34400e447ba4e094ee0ef7c936f9ca0f800bfb.mp3
福利在此(फ़ाइल का आकार):
/upload/asset/510a58f206fcdeb9d9751e11177a0e245b6238aa.mp4
संदर्भ परीक्षण abc
इस अनुच्छेद के शीर्षक के साथ शुरू करें
एक शोध दस्तावेज एम्बेड करें
import pandas as pd
import seaborn as sns
import fmz
df = fmz.get_bars('MA001', start='2018-01-01 08:00:00', end='2019-10-31')
returns = df.pct_change().dropna()
sns.distplot(returns.iloc[:,0:1])<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7fd1b8018278> <Figure size 432x288 with 1 Axes>
df1 = fmz.get_bars('btc_usd_bitfinex', start='2017-01-01', end='2018-01-31')
df2 = fmz.get_bars('eth_usd_bitfinex', start='2017-01-01', end='2018-01-31')
returns_a = df1.pct_change().dropna()
returns_b = df2.pct_change().dropna()
sns.jointplot(df1['open'], df2['open'], kind='reg', height=12)<seaborn.axisgrid.JointGrid at 0x7f9fda15b198> <Figure size 864x864 with 3 Axes>
returns = df1.pct_change().dropna() sns.distplot(returns.iloc[:,0:1])
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f5250283208> <Figure size 432x288 with 1 Axes>
sns.violinplot(returns,size=24)
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f524dc3a320> <Figure size 432x288 with 1 Axes>
sns.pairplot(returns, diag_kind='kde', size=2.4)
<seaborn.axisgrid.PairGrid at 0x7f51d6bd6be0> <Figure size 864x864 with 30 Axes>
sns.heatmap(returns.corr())
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f51d5d98470> <Figure size 432x288 with 2 Axes>
sns.clustermap(returns.corr())
<seaborn.matrix.ClusterGrid at 0x7f51d5cd6978> <Figure size 720x720 with 4 Axes>
import fmz
bars = fmz.get_bars("MA888")
barsopen high low close volume 2019-03-03 2638 2694 2608 2662 3044544 2019-03-04 2668 2671 2627 2654 2070936 2019-03-05 2656 2677 2623 2658 2340822 2019-03-06 2654 2671 2575 2584 2700718 2019-03-07 2591 2596 2552 2578 2342280 ... ... ... ... ... ... 2019-09-22 2320 2382 2320 2377 1976592 2019-09-23 2374 2391 2343 2379 1994652 2019-09-24 2376 2415 2354 2404 2295352 2019-09-25 2404 2422 2345 2377 2693284 2019-09-26 2365 2378 2323 2341 2004090 [143 rows x 5 columns]
import talib talib.EMA(bars['close'])
2019-03-03 NaN
2019-03-04 NaN
2019-03-05 NaN
2019-03-06 NaN
2019-03-07 NaN
...
2019-09-22 2239.369039
2019-09-23 2248.377488
2019-09-24 2258.417650
2019-09-25 2266.068124
2019-09-26 2270.902439
Length: 143, dtype: float64