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vue源码调试
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、码解网赚类app源码支撑、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：
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。spring clound zuul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，dll 注入封包源码执行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retina net源码解析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。
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