K线图已经成为金融交易平台和图表程序的关键组成部分。使用这些图表,交易者们从中学习基础模式,用于解释价格走势历史,并预测未来市场。这本详细的指南向投资组合经理、量化分析师、策略师和分析师展示了如何使用Python来识别、扫描K线图模式,根据模式进行交易,并回测K线图模式的盈利能力。 金融作家、交易顾问和机构市场策略师Sofien Kaabar在本书中展示了如何创建K线图扫描器和指标,通过这些指标,我们可以比较不同模式的盈利能力。通过这本实践指南,你还将探索一种类似K线图的新型图表系统,以及从未介绍过的新模式。 通过这本书,你将学会: 创建并理解经典和现代K线图模式所需的条件。 学习这些模式背后的市场心理。 使用一个框架来学习如何进行交易策略的回测。 探索不同的图表系统并理解它们的局限性 在Python中导入不同时间框架的OHLC
了解数据结构与算法是透彻理解计算机科学的前提。随着Python日益广泛的应用,Python程序员需要实现与传统的面向对象编程语言相似的数据结构与算法。本书是用Python描述数据结构与算法的开山之作,汇聚了作者多年的实战经验,向读者透彻讲解在Python环境下,如何通过一系列存储机制有效地实现各类算法。通过本书,读者将深刻理解Python数据结构、递归、搜索、排序、树与图的应用,等等。这一版重写了书中的示例代码,并对诸多内容做了修正。
本书完整全面地讲述数据挖掘的概念、方法、技术和近期新研究进展。本书对前两版做了全面修订,加强和重新组织了全书的技术内容,重点论述了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等的内容,还全面讲述了OLAP和离