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原创 数据挖掘与机器学习必备知识点总结：分类、聚类、回归、关联规则、神经网络
①朴素贝叶斯：原理è 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定：给定目标值时属性之间相互条件独立。条件概率：在B已经发生的情况下继续发生A的概率表示为,同样的,综合可得即贝叶斯定理；文字表述为：P（类别|特征）=（P（特征|类别）*P（类别））/P（特征）过程è 在劳动能力鉴定系统的使用中，（1）根据政府发布的伤残等级评定标准构建病例词典；（2）首先对病例进行分词，提取关键词的词频...
2018-10-14 15:07:21
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原创 使用pyecharts和talib对期货数据进行可视化
目录：1：为什么选择pyecharts和talib2：效果展示3：开发过程及技巧 1：为什么选择echarts和talib 众所周知，python中最基础、常用的作图工具库是matplotlib，但由于其支持图形较少、色彩搭配不好、功能集成度低等缺点，在对期货数据进行可视化时我选择了pyecharts，这个图表库功能比较契合项目需要且做出来的图美观大方，最重...
2018-08-27 13:27:00
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原创 金融数据处理之使用talib求股票期货的移动平均值
在写一些量化交易程序时，MA（Move Average）移动平均值，是一个重要的指标，交易员常根据不同周期MA的线型起伏、交叉进行相关的决策，所以在进行开发时，需要求出这些值。常用的有5/10/20/40/60等MA线。talib库是python在量化交易领域较为成熟、便捷的库（后面才发现的我相见恨晚），安装和使用都很简单（直接pip install）。下面的是MA函数的使用：i...
2018-07-04 15:20:49
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原创 金融数据处理之pandas与MongoDB
最近公司需要模拟市面上最新的股票期货交易软件的相关功能，在解决问题的过程中记录一下，方便自己以后翻阅，也方便其他朋友碰到相似问题可以快速解决。首先需要有一个数据发布的接口与安装并配置好的数据库，这里我使用的是MongoDB来接收相关数据，一段时间后发现某些方面比mysql还好用，另外MongDB的可视化工具可以使用Robo3T，很轻量级的一个工具，但功能同样很强大。从接口得到的数据基本是这样的：有...
2018-04-28 13:27:17
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原创 金融数据处理之期货数据处理
在对数据库中的数据进行提取、使用时遇到一些问题，1）数据库中表（集合）过多，全部打开并查看太耗时耗力；2）后面进行数据周期转换时需要数据在时间上是连续的，空缺值的处理也是需要解决的问题。针对第一个问题，解决办法如下： #初始化数据集合 while True: countList1=[] countList2=[] #遍历每个集合中...
2018-07-04 15:37:18
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原创 金融数据处理之pandas的周期频率转换
上一节中，已经得到了1min的非连续数据，众所周知，做股票期货仅仅有1min或tick数据是不够的，需要将其合成为15min、30min、1day的数据，这里讲一下关于pandas里的DateFrame和resample（重采样）函数。（1）DateFrameDateFrame是pandas里的常用数据结构，可以将其认为是“表格”在python里的程序语言表示，其基础是Series，即带索引的列表...
2018-04-28 14:12:29
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空空如也
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