请注意:此问题是thisquestion的后续问题我前几天问过。它不是重复的。我尝试在Django中建模的SQL查询与我加载的虚拟数据之间存在细微但显着的差异。我正在编写一个Python/Django应用程序来进行一些股票分析。我有两个非常简单的模型，如下所示:classStock(models.Model):symbol=models.CharField(db_index=True,max_length=5,null=False,editable=False,unique=True)classStockHistory(models.Model):stock=models.Foreig
在一个简单的库存管理数据库中，添加新库存并发货，直到数量为零。每个库存变动都分配了一个引用，仅使用最新的引用。在提供的示例中，从未显示最新的引用，股票ID的1,4应该分别引用charlie、foxtrot，但显示的是alpha、delta。如何将多个条件上的GROUPBY和LEFTJOIN相关联以显示最新记录？http://sqlfiddle.com/#!2/6bf37/107CREATETABLEstock(idtinyintPRIMARYKEY,quantityint,parent_idtinyint);CREATETABLEstock_reference(idtinyintPRI
我有一个包含股票交易的表格:+------+----------------------+------------------+|Item|RunningStockTotal|TransactionTime|+------+----------------------+------------------+|foo|4|2012-05-1211:07||bar|3|2012-05-1210:42||bar|3|2012-05-129:42||bar|2|2012-05-1115:42||foo|3|2012-05-1110:02||bar|3|2012-05-1013:44|...et
我正在开发一个库存管理应用程序，场景如下:-用户使用以下信息输入购买的元素(元素ID、购买数量、购买价格、风的最低价格、购买日期)每次操作，用户输入出售的元素以及以下信息(元素的ID、出售的数量、wind的最终价格、交易日期)并且每次操作我都会提醒用户是否最终价格wind小于风的最低价格每一次操作，一个wind我都记录了交易的yield(最终价格wind-进货价)问题是:你可以在不同的时间以不同的价格购买相同的产品，那么我们可以计算出共同的yield，例如如果我有以下情况购买的商品(T恤)、10、20英镑、23英镑、2012年10月8日购买的商品(T恤)、10、22英镑、25英镑、20
一.CSC计算1.finalsalary2.annualpaymentofpension=finalsalary*%*N3.PVofretirement/lumpsumreceivedatretirement=PV[sumannualpaymentofpensions]4.annualunitcredit=PVofretirement/N5.每期CSC二.股权激励1.stockoption看涨期权，可行权日以约定价格购入公司股票。会计处理：optionvalue/N作为当期费用扣除。影响因素：①波动率：越高optionvalue价值越高，扣除费用越高；②无风险利率：越高optionvalue价
近期，FTXUS推出FTXStocks，成为首个向美国客户提供股票交易的加密原生平台，提供数百种上市证券的零佣金交易，包括一般股票和ETF。为了让交易更透明和成交价格更公平，FTXStocks一开始会通过纳斯达克发送所有交易订单。目前，FTXStocks将从登记名单內挑选部分用戶进行私人测试，预计将在今年夏季中旬向所有用户推出。FTX表示，此次发行将包括免费经纪账户和免佣金交易以及零碎股票，并且不需要最低账户余额即可进行交易。FTX.US总裁BrettHarrison表示：“我们的目标是，不管是机构还是一般投资人，所有人都可以在 FTX.US 获得全面的投资服务。随着FTXStocks的推出，
我已经安装了pandas-datareader但我想知道是否有其他选择。到目前为止，我正在使用这个:importpandas_datareader.dataaswebstart_date='2018-01-01'end_date='2018-06-08'panel_data=web.DataReader('SPY','yahoo',start_date,end_date) 最佳答案 YahooFinance是获取股票数据的免费来源之一。您可以使用pandasdatareader获取数据，也可以使用yfinance库获取数据。从yfi
我想使用Python抓取以下url的一些数据。http://www.hankyung.com/stockplus/main.php?module=stock&mode=stock_analysis_infomation&itemcode=078340这是关于公司信息的汇总。我要抓取的内容没有显示在第一页上。通过单击名为“재무제표”的选项卡，您可以访问财务报表。然后单击名为“현금흐름표”的选项卡，您可以访问“现金流量”。我想抓取“现金流”数据。但是，现金流量数据是由javascript跨url生成的。以下链接是隐藏的网址，http://stock.kisline.com/compinfo
有人可以用Pandas为我指出关于OHLC数据时间范围转换的正确方向吗？？我正在尝试做的是在给定具有较短时间范围的数据的情况下，为较高时间范围的数据构建一个Dataframe。例如，假设我有以下一分钟(M1)数据:OpenHighLowCloseVolumeDate1999-01-0410:22:001.18011.18191.18011.181741999-01-0410:23:001.18171.18181.18041.1814181999-01-0410:24:001.18171.18171.18021.1806121999-01-0410:25:001.18071.18151.
有人可以用Pandas为我指出关于OHLC数据时间范围转换的正确方向吗？？我正在尝试做的是在给定具有较短时间范围的数据的情况下，为较高时间范围的数据构建一个Dataframe。例如，假设我有以下一分钟(M1)数据:OpenHighLowCloseVolumeDate1999-01-0410:22:001.18011.18191.18011.181741999-01-0410:23:001.18171.18181.18041.1814181999-01-0410:24:001.18171.18171.18021.1806121999-01-0410:25:001.18071.18151.
