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    让我们假设我们有一系列数字。它包含一些值[..., 3, 6, 4, 7]。我想获得最多100个最后的元素。 我试过max(series[100]),但它看起来像系列[100]操作符返回子系列丢弃最后100个元素。

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    从技术的角度来看,确保存储在数据库中的数据是真实的并且没有被数据库管理员(DBA)更改过的情况下,您有什么最好的策略?特别是在存储金融交易数据的情况下。

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    我一直在尝试计算我的投资组合回报和个人股票投入。我偶然发现了this post,这似乎来自帮助编写PerformanceAnalytics的人。 在文章的最后,他发布了一些功能link to r-forge with a sandbox file。 因此,我试图通过to.monthly.contributions()函数将我的日常回报转换为总计的每月回报,但我遇到了xts错误! 这里是我的代码:

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    我是相当新的Python和我试图使一个股票应用程序网络分析器。我基本上使用urllib在参数列表中打开每个股票所需的网页,并阅读该页面的html代码的完整内容。然后,我正在切片,以便找到我正在寻找的报价。我实施的方法有效,但我怀疑这是实现这一结果的最有效方法。我花了一些时间研究其他潜在的更快速读取文件的方法,但似乎没有涉及网络抓取。这里是我的代码: from urllib.request impo

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    我有一个不可预测的现金流和不可预测的期间长度的DataFrame,我需要生成一个向后看的IRR。 在Excel中做这件事很简单,使用求解器,想知道是否有一种很好的方法可以在Python中使用它。 (我认为我可以利用openpyxl来让求解器在python的excel中工作,但这会让你觉得不必要的繁琐)。 的问题是非常简单的: 现金流=((cash_flow)/(1 + IRR)^ years_ag

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    我后来尝试计算投资组合的回报时遇到了一些麻烦。这是Rstudio博客推荐的一种方法。 这种方式使用PerformanceAnalytics中的Return.portfolio函数,该函数显示投资组合的“美元增长”。如果有人有这方面的经验,我很乐意听到你对这是否是一种准确的方法的想法。 library(PerformanceAnalytics) library(quantmod) library

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    我正在学习Pandas,并尝试使用Morningstar API从Morningstar下载.csv。 有关于如何使用已经在这里提供的API(虽然他们没有具体的Python)的一些非常好放在一起说明... https://gist.github.com/hahnicity/45323026693cdde6a116 样品的网站链接是hahnicity使用的例子是: http://globalquot

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    我可以使用以下代码从Google财经获取历史数据。但最古老的是2016-09-20。这对于后期测试来说太短了。我需要占地2008 import pandas_datareader.data as web start = datetime.datetime(2002, 1, 1) end = datetime.datetime(2017, 1, 27) aapl = DataReader(

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    我打算使用纳斯达克的数据做一些金融研究和学习。 我想要从纳斯达克数据,使得头部有以下几点: 股票代码 公司名称 上次出售 市值 IPO 年 部门 行业 最后更新 我用Python代码来获得使用“企业和股票名单”: import pandas as pd import json PACKAGE_NAME = 'nasdaq-listings' PACKAGE_TITLE = 'Nasdaq

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    我有一项服务使用Yahoo!财务表yahoo.finance.xchange。今天早上我注意到它已停止工作,因为突然雅虎!开始返回错误说: { "error": { "lang": "en-US", "description": "No definition found for Table yahoo.finance.xchange" } } Thi