python-双均线系统-参数优化

简介: python-双均线系统-参数优化

重新温习pandas,优化了一下双均线系统之后,速度果然嗖嗖往上穿,和TB,文华这些有点可比性了。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu May 25 08:55:12 2017
@author: yunjinqi 
E-mail:yunjinqi@qq.com 
Differentiate yourself in the world from anyone else.
"""
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
import time
#获取数据
df=pd.read_csv('C:/Users/HXWD/Desktop/000001.csv',encoding='gbk')
df.columns=['date','code','name','close','high','low','open','preclose',
'change','change_per','volume','amt']
df=df[['date','open','high','low','close','volume','amt']]
df.head()
value=[]
for i in range(1,21):
    for j in range(21,121):
        df['ma5']=df['close'].rolling(i).mean()
        df['ma20']=df['close'].rolling(j).mean()
        df.ix[df['ma5']>df['ma20'],'cross']=1
        df.ix[df['ma5']<=df['ma20'],'cross']=-1
        #df[['close','ma5','ma20']][-200:].plot()
        df['ret']=(df['close']-df['close'].shift(1))
        df['profit']=df['ret']*df['cross']
        #df['profit'].plot()
        target=df['profit'].sum()
        s=[i,j,target]
        ts=time.strftime('%Y-%m-%d %X', time.localtime() )
        value.append(s)
        print('当前时间:{}短期参数:{},长期参数:{}优化完毕,净利润{}'.format(ts,i,j,s))
data=pd.DataFrame(value)
data.to_csv('参数优化.csv')
目录
相关文章
|
17天前
|
算法 Java 编译器
优化Python代码性能的实用技巧
提高Python代码性能是每个开发者的关注焦点之一。本文将介绍一些实用的技巧和方法,帮助开发者优化他们的Python代码,提升程序的执行效率和性能。
|
17天前
|
机器学习/深度学习 IDE 数据挖掘
如何系统地自学python?
如何系统地自学python?
22 1
|
1天前
|
并行计算 算法 编译器
如何优化Python代码以提高执行效率
如何优化Python代码以提高执行效率
7 1
|
1天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
中草药识别系统Python+深度学习人工智能+TensorFlow+卷积神经网络算法模型
中草药识别系统Python+深度学习人工智能+TensorFlow+卷积神经网络算法模型
14 0
|
2天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 监控
基于Python的图像识别技术在智能安防系统中的应用
【5月更文挑战第30天】 在当今社会,随着人工智能技术的飞速发展,图像识别已经成为了一个重要的研究领域。本文将介绍基于Python的图像识别技术在智能安防系统中的应用,通过对深度学习模型的讲解和实例分析,展示了如何利用Python实现高效、准确的图像识别功能,为智能安防系统的设计和实现提供了有力的技术支持。
|
4天前
|
安全 数据安全/隐私保护 开发者
Python实现简单的邮件发送系统
Python实现简单的邮件发送系统
15 3
|
6天前
|
数据采集 数据挖掘 Serverless
利用Python和Pandas库优化数据清洗流程
在数据分析项目中,数据清洗是至关重要的一步。传统的数据清洗方法往往繁琐且易出错。本文将介绍如何利用Python编程语言中的Pandas库,通过其强大的数据处理能力,实现高效、自动化的数据清洗流程。我们将探讨Pandas库在数据清洗中的应用,包括缺失值处理、重复值识别、数据类型转换等,并通过一个实际案例展示如何利用Pandas优化数据清洗流程,提升数据质量。
|
9天前
|
缓存 应用服务中间件 数据库
Python Web Service开发及优化
随着互联网的快速发展,Web服务已成为现代技术的核心。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言,在Web服务开发领域占据着重要地位。Python Web服务开发的重要性在于它能够提供高效、可扩展且易于维护的解决方案。本篇博客将探讨如何使用Python的Flask框架、Gunicorn WSGI服务器和Nginx网页服务器来实现高性能的Web服务。
|
12天前
|
Python
2024年最全用Python写了一个电子考勤系统_用python写一个宿舍考勤系统,2024年最新1307页阿里Python面试全套真题解析在互联网火了
2024年最全用Python写了一个电子考勤系统_用python写一个宿舍考勤系统,2024年最新1307页阿里Python面试全套真题解析在互联网火了
|
12天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
食物识别系统Python+深度学习人工智能+TensorFlow+卷积神经网络算法模型
食物识别系统采用TensorFlow的ResNet50模型,训练了包含11类食物的数据集,生成高精度H5模型。系统整合Django框架,提供网页平台,用户可上传图片进行食物识别。效果图片展示成功识别各类食物。[查看演示视频、代码及安装指南](https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/yhd6a7vai4o9iuys?singleDoc#)。项目利用深度学习的卷积神经网络(CNN),其局部感受野和权重共享机制适于图像识别,广泛应用于医疗图像分析等领域。示例代码展示了一个使用TensorFlow训练的简单CNN模型,用于MNIST手写数字识别。
37 3