Python金融数据分析(一)

2023-11-06

Python提供了数据挖掘和许多机器学习算法的实现。

准备数据

Tickhistory的数据可以精确到每个tick,我就导出一个月的XAU日线OHLC数据,样本如下:

Date Open High Low Close Volume
20170927 1293.231 1296.208 1281.451 1283.511 108.903715221408
20170928 1283.512 1288.741 1277.682 1286.932 105.861770183576
20170929 1286.931 1290.332 1275.751 1278.502 105.976955427706
20171001 1279.541 1280.072 1276.771 1277.868 3.52173000181574
20171002 1277.861 1277.878 1269.328 1271.092 95.848550074621
20171003 1271.071 1274.701 1268.298 1272.439 85.1280900694219
20171004 1272.439 1282.172 1270.592 1273.959 92.5239001664886
20171005 1273.952 1278.962 1266.328 1269.052 92.4760702919739
20171006 1269.051 1276.492 1260.581 1276.262 92.658720124633
20171008 1276.051 1277.722 1275.332 1276.591 2.77864000279806
20171009 1276.592 1285.431 1275.251 1283.169 8
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