sklearn.feature_extraction特征提取¶ 该sklearn.feature_extraction模块负责从原始数据中提取特征。当前,它包括从文本和图像中提取特征的方法。 用户指南:有关更多详细信息,请参见功能提取部分。 feature_extraction.DictVectorizer([dtype,…]) 将特征值映射列表转换为矢量。 feature_extraction.FeatureHasher([…]) 实现功能哈希,又名哈希技巧。   从图片 该sklearn.feature_extraction.image子模块收集实用程序以

statsmodels.tsa.statespace.varmax.VARMAX 结果集详细分析: 先从会用到的几个概念说起, 1、Akaike Information Criterion(AIC)赤池信息准则 AIC是衡量统计模型拟合优良性的一种标准,由日本统计学家赤池弘次在1974年提出,它建立在熵的概念上,提供了权衡估计模型复杂度和拟合数据优良性的标准。 通常情况下,AIC定义为: 其中k是模型参数个数,L是似然函数。从一组可供选择的模型中选择最佳模型时,通常选择AIC最小的模型。 当两个模型之间存在较大差异时,差异主要体现在似然函数项,当似然函数差异不显著时,上式第一项,即模型复杂度则

在回测性能和出核内存Execution There都经过最近两次https://redit.com/r/algotrading线程这是灵感这个article. A线程有虚假声称backtrader不能1.6M蜡烛应对:reddit的/ R / algotrading – 一个高性能的回溯测试系统? 而另一个要求的东西,可回测8000宇宙股票:reddit的/ R / algotrading – 支持1000+股票回溯测试库? 随着笔者询问了一个框架,可以回溯测试“”外的核心/显存“*”,因为显然它不能所有的数据加载到记忆“ 我们”会是当然的解决这些概念与backtrad

唐契安Channels class DonchianChannels(bt.Indicator): “”” Params Note: – `lookback` (default: -1) If `-1`, the bars to consider will start 1 bar in the past and the current high/low may break through the channel. If `0`, the current prices will be considered for the Donchian Channel. This means that the

Installation Requirements和versions backtrader是自包含的,没有外部依赖(除非你要绘制) 基本要求是: Python的2.7 蟒3.2 / 3.3 / 3.4 / 3.5 pypy / pypy3 附加要求,如果标绘希望: <>8<> 这可能与以前的版本,但用于此的一个development NOTE:在撰写Matplotlib的时间不得低于pypy/pypy3 的Python 2.x的/ 3.X compatibility 发展需要Python 2.7版下,有时在3.4的地方。测试运行当地既versions. 用3.2 / 3

操作platform Line Iterators To参与到行动中,plaftorm使用线路的概念迭代器。他们Python的迭代器后,被松散的蓝本,但有其实无关them. Strategies和指标线iterators. The线的迭代器概念试图描述如下: 一个行迭代器踢奴隶线迭代器告诉然后他们iterate A线迭代器在自己的声明的命名线设置迭代values The键进行迭代,就像一般的Python迭代器,就是: `的nextmethod It将要求每个迭代。在datas阵列其中line iterator具有与作为逻辑基础/计算将已经被平台(禁止数据的重放) 调用时最小为线迭代period

Cerebro This类的基石backtrader因为它作为一个中央点: 收集所有输入(Data Feeds),演员(Stratgegies),观众(Observers),批评(Analyzers)和资料员(Writers)保证节目仍然在任何moment. Execute那张回溯测试/或实时数据料/ trading Returning到绘图facilities 的results Giving访问`收集input Start通过创建一个cerebro: cerebro = bt.Cerebro(**kwargs) 一些**kwargs控制执行支持,请参阅参考(相同的参数可以在以后施加到run方

优化improvements Version1.8.12.99`的backtrader包括如何改善data feeds和results期间multiprocessing. Note The行为进行管理两个一直是这些选项made The行为通过控制两个新的Cerebro参数: optdatas(默认值:True) 如果True和优化(并且该系统可以preload和使用runonce,数据预载将只有一次的主要工序完成为了节省时间和resources. optreturn(默认:True) 如果True优化结果不会是完整的Strategy对象(和所有datas, indicators, observ

Writer Write出流以下内容:数据 CSV流进,战略,指标和observers Which对象实际上进入CSV流可以被控制与csv的每个对象的属性(默认为Truedata feeds和observers/假用于indicators) 的属性of Data Feeds Strategies的总结(线和参数) 指标/观察员:(线和参数) 分析仪:(参数和分析结果) 只有一个写入定义称为WriterFile,它可以加入制度: 通过设置writer脑的参数True A标准WriterFile会instantiated By调用Cerebro.addwriter(writerclass, **k

数据Feeds backtrader附带有一组数据饲料解析器(在写所有的时间CSV为主),让您加载不同sources. Yahoo(在线或已保存到一个文件中的数据) VisualChart(见www.visualchart.com Backtrader CSV(自己的测试熟格式) 通用CSV support From的快速入门指南,您添加数据馈送到它应该清楚Cerebro实例。数据Feed稍后将提供给不同在策略: 的阵列self.datas(插入顺序) 别名到阵列对象: self.data和self.data0点到第一element self.dataX点与指数X元素在array A快速提醒如