【可转债剩余转股比例数据排序】【2019-05-06】

股票李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 170 次浏览 • 2019-05-06 15:28 • 来自相关话题

数据如下:










 
剩余的比例越少,上市公司下调转股价的欲望就越少。 也就是会任由可转债在那里晾着,不会积极拉正股。
 
数据定期更新。
 
原创文章,
转载请注明出处:
http://30daydo.com/article/472
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数据如下:

剩余比例1.PNG


剩余比例2.PNG

 
剩余的比例越少,上市公司下调转股价的欲望就越少。 也就是会任由可转债在那里晾着,不会积极拉正股。
 
数据定期更新。
 
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ElasticSearch配置集群无法发现节点问题【已解决】

数据库李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 99 次浏览 • 2019-05-05 10:00 • 来自相关话题

单个节点可以运行,但是配置为多个服务器集群的时候,总是提示无法发现服务器,花了点时间排查了问题,原来是配置文件的timeout问题,需要把timetout的值设置大一些,然后集群就可以发现到局域网中的其他节点。
 
修改文件elasticsearch.yml 文件中的timeout参数,改成原来值得10倍就可以了。 查看全部
单个节点可以运行,但是配置为多个服务器集群的时候,总是提示无法发现服务器,花了点时间排查了问题,原来是配置文件的timeout问题,需要把timetout的值设置大一些,然后集群就可以发现到局域网中的其他节点。
 
修改文件elasticsearch.yml 文件中的timeout参数,改成原来值得10倍就可以了。

pycharm激活码 有效期到2019年11月

闲聊李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 191 次浏览 • 2019-05-05 09:47 • 来自相关话题

pycharm专业版激活码如下,亲测有效,有效期到2019年11月7日
 MTW881U3Z5-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-aKyalfjUfiV5UXfhaMGgOqrMzTYy2rnsmobL47k8tTpR/jvG6HeL3FxxleetI+W+Anw3ZSe8QAMsSxqVS4podwlQgIe7f+3w7zyAT1j8HMVlfl2h96KzygdGpDSbwTbwOkJ6/5TQOPgAP86mkaSiM97KgvkZV/2nXQHRz1yhm+MT+OsioTwxDhd/22sSGq6KuIztZ03UvSciEmyrPdl2ueJw1WuT9YmFjdtTm9G7LuXvCM6eav+BgCRm+wwtUeDfoQqigbp0t6FQgkdQrcjoWvLSB0IUgp/f4qGf254fA7lXskT2VCFdDvi0jgxLyMVct1cKnPdM6fkHnbdSXKYDWw==-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原创文章
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MTW881U3Z5-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-aKyalfjUfiV5UXfhaMGgOqrMzTYy2rnsmobL47k8tTpR/jvG6HeL3FxxleetI+W+Anw3ZSe8QAMsSxqVS4podwlQgIe7f+3w7zyAT1j8HMVlfl2h96KzygdGpDSbwTbwOkJ6/5TQOPgAP86mkaSiM97KgvkZV/2nXQHRz1yhm+MT+OsioTwxDhd/22sSGq6KuIztZ03UvSciEmyrPdl2ueJw1WuT9YmFjdtTm9G7LuXvCM6eav+BgCRm+wwtUeDfoQqigbp0t6FQgkdQrcjoWvLSB0IUgp/f4qGf254fA7lXskT2VCFdDvi0jgxLyMVct1cKnPdM6fkHnbdSXKYDWw==-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numpy flatten函数的用法

量化交易李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 201 次浏览 • 2019-04-30 10:01 • 来自相关话题

把数据展平,无论多少维的数据,变为1维

例子:
x=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])x
array([[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8]])
然后对x进行flatten操作
x.flatten()
得到的数据:
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
你也可以指定展平的轴,设定axis就可以了. 查看全部

把数据展平,无论多少维的数据,变为1维

例子:
x=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])
x
array([[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8]])

然后对x进行flatten操作
x.flatten()

得到的数据:
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

你也可以指定展平的轴,设定axis就可以了.

发现numpy一个很坑的问题,要一定级别的高手才能发现问题

量化交易李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 169 次浏览 • 2019-04-30 00:04 • 来自相关话题

一个二元一次方程:
y=X0**2+X1**2   # **2 是平方def function_2(x):
return x[0]**2+x[1]**2

 
下面是计算y的偏导数,分布计算X0和X1的偏导def numerical_gradient(f,x):
grad = np.zeros_like(x)
h=1e-4
for idx in range(x.size):
temp_v = x[idx]
x[idx]=temp_v+h
f1=f(x)
print(x,f1)
x[idx]=temp_v-h
f2=f(x)
print(x,f2)
ret = (f1-f2)/(2*h)
print(ret)
x[idx]=temp_v
grad[idx]=ret

return grad
然后调用numerical_gradient(function_2,np.array([3,4]))
计算的是二元一次方程 y=X0**2+X1**2  在点(3,4)的偏导的值
得到的是什么结果?
为什么会得到这样的结果? 
小白一般要花点时间才能找到原因。
  查看全部
一个二元一次方程:
y=X0**2+X1**2   # **2 是平方
def function_2(x):
return x[0]**2+x[1]**2

 
下面是计算y的偏导数,分布计算X0和X1的偏导
def numerical_gradient(f,x):
grad = np.zeros_like(x)
h=1e-4
for idx in range(x.size):
temp_v = x[idx]
x[idx]=temp_v+h
f1=f(x)
print(x,f1)
x[idx]=temp_v-h
f2=f(x)
print(x,f2)
ret = (f1-f2)/(2*h)
print(ret)
x[idx]=temp_v
grad[idx]=ret

return grad

然后调用
numerical_gradient(function_2,np.array([3,4]))

计算的是二元一次方程 y=X0**2+X1**2  在点(3,4)的偏导的值
得到的是什么结果?
为什么会得到这样的结果? 
小白一般要花点时间才能找到原因。
 

numpy和dataframe轴的含义,axis为负数的含义

量化交易李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 127 次浏览 • 2019-04-28 14:22 • 来自相关话题

比如有数组:
a=np.array([[[1,2],[3,4]],[[11,12],[13,14]]])
a
array([[[ 1, 2],
[ 3, 4]],

[[11, 12],
[13, 14]]])
 a有3个中括号,那么就有3条轴,从0开始到2,分别是axis=0,1,2
那么我要对a进行求和,分别用axis=0,1,2进行运行。
 
a.sum(axis=0)得到:
array([[12, 14],
[16, 18]])意思是去掉一个中括号,然后运行。
 
同理:
a.sum(axis=1)对a去掉2个中括号,然后运行。
得到:
array([[ 4, 6],
[24, 26]])那么对a.sum(axis=2)的结果呢?读者可以自己上机去尝试吧。
 
而轴的负数,axis=-3和axis=0的意思是一样的,对于有3层轴的数组来说的话。
 
a.sum(axis=-3)
array([[12, 14],
[16, 18]])
  查看全部
比如有数组:
a=np.array([[[1,2],[3,4]],[[11,12],[13,14]]])

a
array([[[ 1,  2],
[ 3, 4]],

[[11, 12],
[13, 14]]])

 a有3个中括号,那么就有3条轴,从0开始到2,分别是axis=0,1,2
那么我要对a进行求和,分别用axis=0,1,2进行运行。
 
a.sum(axis=0)
得到:
array([[12, 14],
[16, 18]])
意思是去掉一个中括号,然后运行。
 
同理:
a.sum(axis=1)
对a去掉2个中括号,然后运行。
得到:
array([[ 4,  6],
[24, 26]])
那么对a.sum(axis=2)的结果呢?读者可以自己上机去尝试吧。
 
而轴的负数,axis=-3和axis=0的意思是一样的,对于有3层轴的数组来说的话。
 
a.sum(axis=-3)

array([[12, 14],
[16, 18]])

 

np.nonzero()的用法【numpy小白】

量化交易李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 137 次浏览 • 2019-04-28 10:16 • 来自相关话题

numpy函数返回非零元素的位置。

返回值为元组, 两个值分别为两个维度, 包含了相应维度上非零元素的目录值。
 
比如:
n1=np.array([0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,1])
n1.nonzero()
返回的是:
(array([ 1, 6, 13], dtype=int64),)注意上面是一个yu元组
要获取里面的值,需要用 n1.nonzero()[0] 来获取。
 
原创文章
转载请注明出处:
http://30daydo.com/article/466
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numpy函数返回非零元素的位置。

返回值为元组, 两个值分别为两个维度, 包含了相应维度上非零元素的目录值。
 
比如:
n1=np.array([0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,1])
n1.nonzero()

返回的是:
(array([ 1,  6, 13], dtype=int64),)
注意上面是一个yu元组
要获取里面的值,需要用 n1.nonzero()[0] 来获取。
 
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ndarray和array的区别【numpy小白】

量化交易李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 117 次浏览 • 2019-04-28 10:11 • 来自相关话题

在numpy中,np.array()是一个函数,用法: np.array([1,2,3,4])上面代码创建了一个对象,这个对象就是ndarray。 所以ndarray是一个类对象象,而array是一个方法。
 
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在numpy中,np.array()是一个函数,用法: 
np.array([1,2,3,4])
上面代码创建了一个对象,这个对象就是ndarray。 所以ndarray是一个类对象象,而array是一个方法。
 
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版本不兼容会增加学习的成本和挫败感-致ElasticSearch和Django

数据库李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 126 次浏览 • 2019-04-27 21:59 • 来自相关话题

真是累觉不爱。
看的书或者网上的教程,一步一步下来,发现要一路google。 2018年8月的书,到2019年上机,书上代码已经无法正常运行了。 报的错误就是新版ElasticSearch或者Django已经不支持这个api了。 真是一万字草泥码奔腾而过。
 
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真是累觉不爱。
看的书或者网上的教程,一步一步下来,发现要一路google。 2018年8月的书,到2019年上机,书上代码已经无法正常运行了。 报的错误就是新版ElasticSearch或者Django已经不支持这个api了。 真是一万字草泥码奔腾而过。
 
 

Fielddata is disabled on text fields by default. Set fielddata=true

数据库李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 240 次浏览 • 2019-04-24 15:37 • 来自相关话题

在ES5.X之后,默认的text类型无法做聚合操作。 比如官方的例子:
 
{ "size":0,
"aggs":
{
"color":
{
"terms":{
"field":"color"
}
}
}
}
创建数据如下:
 
curl -X POST "10.18.6.102:9200/cars/transactions/_bulk" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{ "index": {}}
{ "price" : 10000, "color" : "red", "make" : "honda", "sold" : "2014-10-28" }
{ "index": {}}
{ "price" : 20000, "color" : "red", "make" : "honda", "sold" : "2014-11-05" }
{ "index": {}}
{ "price" : 30000, "color" : "green", "make" : "ford", "sold" : "2014-05-18" }
{ "index": {}}
{ "price" : 15000, "color" : "blue", "make" : "toyota", "sold" : "2014-07-02" }
{ "index": {}}
{ "price" : 12000, "color" : "green", "make" : "toyota", "sold" : "2014-08-19" }
{ "index": {}}
{ "price" : 20000, "color" : "red", "make" : "honda", "sold" : "2014-11-05" }
{ "index": {}}
{ "price" : 80000, "color" : "red", "make" : "bmw", "sold" : "2014-01-01" }
{ "index": {}}
{ "price" : 25000, "color" : "blue", "make" : "ford", "sold" : "2014-02-12" }
'
那么运行聚合操作会报错,官方的说法是text是会分词,如果text中一个文本为New York,那么就会被分成2个桶,一个New桶,一个York桶,那么显然不能聚合操作,要么你把该类型替换成keyword类型,因为keyword类型是不会分词的,可以用来做聚合操作。
 
如果实在是想要用text做聚合操作,那么可以手工修改其mapping
 
PUT my_index/_mapping/_doc
{
"properties": {
"my_field": {
"type": "text",
"fielddata": true
}
}
}上面语句可以在已有d的mapping上修改。
 
修改完成后就可以正常聚合操作了。
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在ES5.X之后,默认的text类型无法做聚合操作。 比如官方的例子:
 
{	"size":0,
"aggs":
{
"color":
{
"terms":{
"field":"color"
}
}
}
}

创建数据如下:
 
curl -X POST "10.18.6.102:9200/cars/transactions/_bulk" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{ "index": {}}
{ "price" : 10000, "color" : "red", "make" : "honda", "sold" : "2014-10-28" }
{ "index": {}}
{ "price" : 20000, "color" : "red", "make" : "honda", "sold" : "2014-11-05" }
{ "index": {}}
{ "price" : 30000, "color" : "green", "make" : "ford", "sold" : "2014-05-18" }
{ "index": {}}
{ "price" : 15000, "color" : "blue", "make" : "toyota", "sold" : "2014-07-02" }
{ "index": {}}
{ "price" : 12000, "color" : "green", "make" : "toyota", "sold" : "2014-08-19" }
{ "index": {}}
{ "price" : 20000, "color" : "red", "make" : "honda", "sold" : "2014-11-05" }
{ "index": {}}
{ "price" : 80000, "color" : "red", "make" : "bmw", "sold" : "2014-01-01" }
{ "index": {}}
{ "price" : 25000, "color" : "blue", "make" : "ford", "sold" : "2014-02-12" }
'

那么运行聚合操作会报错,官方的说法是text是会分词,如果text中一个文本为New York,那么就会被分成2个桶,一个New桶,一个York桶,那么显然不能聚合操作,要么你把该类型替换成keyword类型,因为keyword类型是不会分词的,可以用来做聚合操作。
 
如果实在是想要用text做聚合操作,那么可以手工修改其mapping
 
PUT my_index/_mapping/_doc
{
"properties": {
"my_field": {
"type": "text",
"fielddata": true
}
}
}
上面语句可以在已有d的mapping上修改。
 
修改完成后就可以正常聚合操作了。