1.【硬核福利】量化交易神器talib中28个技术指标的码解Python实现（附全部源码）
2.Python数据分析实战-实现T检验（附源码和实现效果）
3.关于numpy互相关函数np.correlate的一点疑问
4.AI - NLP - 解析npy/npz文件 Java SDK

【硬核福利】量化交易神器talib中28个技术指标的Python实现（附全部源码）

       本文将带您深入学习纯Python、Pandas、码解Numpy与Math实现TALIB中的码解个金融技术指标，不再受限于库调用，码解从底层理解指标原理，码解提升量化交易能力。码解云购app 源码

       所需核心库包括：Pandas、码解Numpy与Math。码解重要提示：若遇“ewma无法调用”错误，码解建议安装Pandas 0.版本，码解或调整调用方式。码解

       我们逐一解析常见指标：

       1. 移动平均（Moving Average）

       2. 指数移动平均（Exponential Moving Average）

       3. 动量（Momentum）

       4. 变化率（Rate of Change）

       5. 均幅指标（Average True Range）

       6. 布林线（Bollinger Bands）

       7. 转折、码解access源码成本支撑、码解阻力点（Trend,码解 Support & Resistance）

       8. 随机振荡器（%K线）

       9. 随机振荡器（%D线）

       . 三重指数平滑平均线（Triple Exponential Moving Average）

       . 平均定向运动指数（Average Directional Movement Index）

       . MACD（Moving Average Convergence Divergence）

       . 梅斯线（High-Low Trend Reversal）

       . 涡旋指标（Vortex Indicator）

       . KST振荡器（KST Oscillator）

       . 相对强度指标（Relative Strength Index）

       . 真实强度指标（True Strength Index）

       . 吸筹/派发指标（Accumulation/Distribution）

       . 佳庆指标（ChaiKIN Oscillator）

       . 资金流量与比率指标（Money Flow & Ratio）

       . 能量潮指标（Chande Momentum Oscillator）

       . 强力指数指标（Force Index）

       . 简易波动指标（Ease of Movement）

       . 顺势指标（Directional Movement Index）

       . 估波指标（Estimation Oscillator）

       . 肯特纳通道（Keltner Channel）

       . 终极指标（Ultimate Oscillator）

       . 唐奇安通道指标（Donchian Channel）

       

参考资料：

乐学偶得系列笔记，开源项目ultrafinance。码解

       深入学习并应用这些指标，将大大提升您的量化交易与金融分析技能。

Python数据分析实战-实现T检验（附源码和实现效果）

       T检验是一种用于比较两个样本均值是否存在显著差异的统计方法。广泛应用于各种场景，例如判断两组数据是否具有显著差异。使用T检验前，需确保数据符合正态分布，并且样本方差具有相似性。jvm实战源码T检验有多种变体，包括独立样本T检验、配对样本T检验和单样本T检验，针对不同实验设计和数据类型选择适当方法至关重要。

       实现T检验的Python代码如下：

       python

       import numpy as np

       import scipy.stats as stats

       # 示例数据

       data1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

       data2 = np.array([2, 3, 4, 5, 6])

       # 独立样本T检验

       t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(data1, data2)

       print(f"T统计量：{ t_statistic}")

       print(f"显著性水平：{ p_value}")

       # 根据p值判断差异显著性

       if p_value < 0.:

        print("两个样本的均值存在显著差异")

       else:

        print("两个样本的均值无显著差异")

       运行上述代码，将输出T统计量和显著性水平。根据p值判断，若p值小于0.，则可认为两个样本的均值存在显著差异；否则，认为两者均值无显著差异。

       实现效果

       根据上述代码，batis源码推荐执行T检验后，得到的输出信息如下：

       python

       T统计量：-0.

       显著性水平：0.

       根据输出结果，T统计量为-0.，显著性水平为0.。由于p值大于0.，我们无法得出两个样本均值存在显著差异的结论。因此，可以判断在置信水平为0.时，两个样本的均值无显著差异。

关于numpy互相关函数np.correlate的一点疑问

       在进行数据分析时，互相关函数是ist源码面试研究两个时间序列间关系的重要工具。以寻找太平洋Nino3.4区和热带印度洋(TI)海温(SST)的最大超前滞后关系为例，使用numpy.correlate函数进行计算。然而，numpy.correlate函数在计算互相关时，仅提供"错位点积"计算结果，而没有提供"无偏化"和"归一化"选项，这引发了关于其完整性的疑问。

       从numpy.correlate的计算定义来看，对于序列a和v，计算在任一时滞k下的互相关值c_{ av}[k] = sum_n a[n+k] * conj(v[n])。在特定时滞下，如a落后b一位或a超前b一位时，"错位点积"计算出的值并不符合互相关函数的实际定义。对于无偏化和归一化问题，查阅资料后发现，类似功能的MATLAB函数xcorr和statsmodels.tsa.stattools.ccf均提供了这些选项。

       具体地，对于无偏化，即协方差分母调整为n-k（n为序列长度，k为时滞绝对值），这与statsmodels.tsa.stattools.ccf的源码思路相符。归一化选项则遵循MATLAB函数xcorr的处理方式。同时，加入"最大时滞"选项maxlags，允许用户根据实际需求截取互相关函数值序列，避免不必要的冗余计算。

       综上所述，numpy.correlate在处理互相关函数时存在缺失关键选项的情况，可能导致计算结果与预期不符。为实现更全面、精确的互相关分析，建议函数中加入"无偏化"、"归一化"以及"最大时滞"选项，以满足不同场景下的分析需求。同时，利用matplotlib.pyplot中的plt.xcorr函数提供了一种较为直观且功能全面的解决方案，满足了特定场景下的互相关分析要求。

AI - NLP - 解析npy/npz文件 Java SDK

       在NumPy中，提供了多种文件操作函数，允许用户快速存取nump数组，使得Python环境的使用极为便捷。然而，如何在Java环境中读取这些文件？此Java SDK旨在演示如何读取保存在npz和npy文件中的Python NumPy数组。

       SDK提供了名为NpyNpzExample的功能示例。运行此示例后，命令行应显示以下信息，表示操作成功完成。

       NumPy提供了多种文件操作函数，用于对nump数组进行存取，操作简便高效。本节将介绍如何生成和读取npz、npy文件。

       使用**np.save()**函数，可以将一个np.array()数组存储为npy文件。

       若需存储多个数组，**np.savez()**函数则更为适用。此函数的第一个参数是文件名，随后的参数为待保存的数组。若使用关键字参数为数组命名，非关键字参数传递的数组将自动命名为arr_0, arr_1, 等。

       欲了解更多详情，请访问官网获取更多资源。

       对于开源爱好者，Git仓库提供了项目源代码，欢迎访问以下链接进行探索：Git链接