Tulip技术分析库为什么能在Python里高效计算上百种指标?
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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tulip_python_plugins:为郁金香图可视化框架用Python编写的插件集合
用Python编写的用于Tulip图形分析和可视化框架的插件集合 该存储库包含用于一组Python插件,专用于大型图的分析和可视化。 这些插件可以添加新的图形导入/导出过程,还可以添加新的图形算法(布局,度量,聚类等)。 可以通过编程方式调用它们,也可以通过Tulip软件的图形用户界面调用它们。 使用这些插件所需的最低郁金香版本为4.8。 您可以通过适用于和专用安装程序进行安装,也可以使用Linux从源代码进行编译(可以从托管的tulip子版本库或镜像中获取代码源。 要使用插件,您可以: 通过Tulip软件中随附的Python插件编辑器手动加载它们 将存储库内容复制到以下位置: <home>/.Tulip-4.8/plugins/python ,当Tulip启动时,插件将自动加载 执照 版权所有(C)2015 Antoine Lambert 该库是免费软件。
Python库 | tulip_python-5.3.1-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl
python库,解压后可用。 资源全名:tulip_python-5.3.1-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl
pandas_talib:Python Pandas实现的技术分析指标
** 工作正在进行中 ** pandas_talib Python Pandas技术指标的实现 原始版本来自: 贡献者 莱昂纳多·拉扎罗 和所有... 也可以看看: 熊猫人 llazzaro /分析仪 https://www.quantopian.com/posts/technical-analysis-indicators-without-talib-code 如果您正在寻找一套更完整的技术指标,则可以查看以下TA-Lib Python包装器: https : //github.com/mrjbq7/ta-lib 发展 您可以帮助开发该库。 问题 您可以使用https://github.com/femtotrader/pandas_talib/issues提交问题 克隆 您可以使用以下方法克隆存储库以尝试自己解决问题: $ git clone https://githu
pandas-ta:技术分析指标-Pandas TA是具有120多个指标的易于使用的Python 3 Pandas扩展
Pandas TA-Python 3中的技术分析库 熊猫技术分析( Pandas TA )是一个易于使用的库,它利用具有120多个指标和实用程序功能的Pandas库。 其中包括许多常用指标,例如:简单移动平均线( sma ),移动平均线收敛散度( macd ),赫尔指数移动平均线( hma ),布林带( bband ),动平衡量( obv ), Aroon和Aroon振荡器(阿隆),挤压(挤压)等等。 目录 产品特点 具有120多个指示器和实用程序功能。 如果指标具有共同指标,则它们与事实上的紧密相关。 需要速度吗? 通过使用DataFrame策略方法,您可以免费获得多处理功能! 轻松
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主要介绍了Python 线性回归分析以及评价指标详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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下面小编就为大家带来一篇python计算auc指标实例。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
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tulipy:[未积极维护] Tulipy-财务技术分析指标库(Tulip Charts的Python绑定)
郁金香 Python绑定 Tulipy需要因为所有输入和输出都是numpy数组( dtype=np.float64 )。 安装 您可以通过pip install tulipy 。 如果您的系统没有合适的轮子,则需要pip install Cython numpy才能从源代码发行版进行构建。 在Windows上从源代码进行构建时,您将需要安装Microsoft Visual C ++ Build Tools。 用法 import numpy as np import tulipy as ti ti . TI_VERSION '0.8.4' DATA = np . array ([ 81.59 , 81.06 , 82.87 , 83 , 83.61 , 83.15 , 82.84 , 83.99 , 84.55 , 84.36 ,
技术指标:Python函数和相关的Jupyter笔记本,用于股票价格数据的技术分析。 numpy用于计算技术指标。 Matplotlib和mpl_finance用于绘制数据
技术指标 技术指标存储库提供了用于对开/高/低/收盘(OHLC)股票价格数据进行技术分析的工具。 techindicators.py代码包含Python 3.6函数,该函数使用Numpy库计算各种技术指标(移动平均线,RSI,MACD,CCI等)。 关联的Jupyter笔记本演示了techindicators.py中包含的所有功能的使用。 Jupyter笔记本中显示的图是使用Matplotlib和mpl_finance模块创建的。 为什么要创建另一个技术分析工具? 已经有许多工具可用于使用Python进行技术分析。 其中大多数涉及将数据分析库和/或Python包装器用于技术分析库 。 那么,
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trading-technical-indicators:交易技术指标python库
贸易技术指标(tti) 交易技术指标python库,满足传统技术分析和AI的要求。 版本0.2.2(稳定版本) 计算技术指标(支持62个指标)。 生成任何技术指标的图表。 获取每个指标的交易信号。 基于交易信号的交易模拟。 机器学习集成,用于价格预测(此版本中不包括)。 基于《从A到Z的技术分析,史蒂文·B·阿切利斯》一书的实现。 验证基于“ A到Z随播电子表格,Steven B. Achelis和Jon C. DeBry” API文档和安装说明可在项目的网站上找到: 变更记录 稳定的发行 0.2.2:与最新的熊猫版本1.2.0不兼容(已修复 ) 0.2.1:修复了错误,新发布的Pandas在某些指标计算中导致异常( ) 0.2.0:第一个稳定版本,更新在以下github问题中描述( , , , ) Beta版本 0.1.b3:在以下github问题中描述的
金融分析_TA-Lib_高效Python封装_技术指标计算_1741399607.zip
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