Zero
포럼을 만들었으니 일단은 활용해 보겠습니다.
만든 날짜: 2015-06-07 16:18:16,
업데이트 날짜:
2024-01-17 18:49:34
10
4866
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은 은 은
간단하고 일반적인 마크다운 문법을 지원합니다.
예를 들어:
# 1을 대문자로 써
## 두 번째 대문자
### 3번은 대문자로
4번은 대문자로 써요
인용:
참고: 인용된 링크에 URL 보존 문자가 포함된 것은 공백이 삭제됩니다.-대체
목록 사용*빈칸으로 시작해서,
- 111
- 222
- 333
순차적인 리스트를 지원합니다. 숫자 더하기”.“더하기 공백이 시작하면:
1. 111
1. 222
1. 333
- 111
- 222
- 333
3개로 지지한다”고 말했다.`“중재된 코드 블록 또는 4개의 빈칸으로 축소된 코드 블록은 다음과 같습니다:
Log("OK");
지원 인용 표시: <공백을 추가>로 시작,
이것은 인용구입니다.
지원두꺼워요, 비축형, 代码
연결된 URL을 자동으로 링크로 변환하는 것을 지원합니다. http://www.fmz.com/
플로우 그래프를 지원합니다.
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
이미지나 mp3 또는 비디오의 URL을 직접 표시하는 것을 지원합니다.
사진:
mp3: /upload/asset/8a34400e447ba4e094ee0ef7c936f9ca0f800bfb.mp3
福利在此(파일 크기가 약간 크다.)
/upload/asset/510a58f206fcdeb9d9751e11177a0e245b6238aa.mp4
참조 테스트 abc
이 글의 제목을 코드로 표시합니다.
연구 자료를 삽입합니다.
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