本课程是《从编程小白到量化宗师之路》系列的一个实战课程。本课程宗旨是缩短个人和小型结构投资者和大型机构投资者的差距。课程内容从随处可见的双均线策略入手，对市场交易数据进行深入分析，识别出其中的问题，进行策略优化。课程注重实战，学员上课后，可以达到：能够自行继续研发新的策略。将策略研究过程带到短期，中期交易策略中，提高盈利机会。课程使用数据来源于两个早期课程：股票数据下载课程 https://edu.csdn.net/course/detail/24720 ?期货tick数据收集整理课程 https://edu.csdn.net/course/detail/24783
BackTrader基础 https://edu.csdn.net/course/detail/24721
课件中包含一些数据，当然同学们也可以使用自行收集的数据。
2022-05-16 20:52:04
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简单的合并，本例是横向合并，纵向合并可以自行调整。
import xlrd
import xlwt
import shutil
from xlutils.copy import copy
import datetime
# 打开要使用的excel,获取要需要写入的行数
bk = xlrd.open_workbook('A.xlsx') #打开A文件
nbk = copy(bk)
newsh = nbk.add_sheet('totale') #新建total名字的sheet
nsheet = bk.nsheets
cur_col = 1
#scan all sheet in bk
pri
2022-05-16 19:05:15
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数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。
Python有很多非常优秀易用的数据可视化的库，作为入门在这里使用Python的matplotlib，事实上Python中很多可视化库都是基于matplotlib开发的。
Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一，可以非常方便地创建海量类型地2D图表和一些基本的3D图表，可根据数据集（DataFrame，Series）自行定义x,y轴，绘制图形（线形图，柱状图，直方图，密度图，散布图等等），能够解
2022-05-14 23:17:39
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python数据分析--献金数据
适合python数据分析入门练习所用
包含三个：contb_1.csv,contb_2.csv,contb_3.csv
2022-05-12 18:11:17
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博文中python数据清洗所用到的源数据，包括在线杂货店订单数据、摩托车的销售情况数据、关于淘宝母婴产品的用户消费行为的数据集
2022-05-10 19:00:54
2.76MB
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