1.pycharm+Ctrl加左键查看不了numpy包是怎么回事？
2.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）
3.Python数据分析实战-实现T检验（附源码和实现效果）
pycharm+Ctrl加左键查看不了numpy包是怎么回事？
在 PyCharm 中无法查看 NumPy 包的源代码，可能是因为 PyCharm 没有正确地安装或配置 NumPy。以下是一些可能的解决方法：确保已经正确安装 NumPy，并且在 PyCharm 中设置了正确的解释器。您可以在 PyCharm 的设置中检查解释器设置，确保已经添加了 NumPy 库。聚人宝源码
确认您的 PyCharm 版本支持 NumPy。您可以尝试升级 PyCharm 或使用其他支持 NumPy 的 IDE。
确保您的 PyCharm 版本已经正确配置了 NumPy 的源代码路径。您可以尝试手动配置 NumPy 的源代码路径。
如果上述方法都没有解决问题，您可以尝试重新安装 PyCharm 或 NumPy 包。
硬核福利量化交易神器talib中个技术指标的考试统计源码Python实现（附全部源码）
本文将带您深入学习纯Python、Pandas、Numpy与Math实现TALIB中的个金融技术指标，不再受限于库调用，从底层理解指标原理，提升量化交易能力。
所需核心库包括：Pandas、淘宝 采集源码Numpy与Math。重要提示：若遇“ewma无法调用”错误，建议安装Pandas 0.版本，或调整调用方式。
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、支撑、小狼抄底 源码阻力点（Trend, 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。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，棋牌源码java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。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，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。
