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  • 万国数据沪深IDC将接入AWS专用网络

    中国数据中心运营商万国数据宣布,将在该公司的上海和深圳数据中心推出AWS Direct Connect服务。AWS Direct Connect是一种云服务解决方案,可以建立从本地通往AWS的专用网络连接。利用AWS Direct Connect建立私有连接,可以将AWS与数据中...

    idisfkj 评论0 收藏0
  • Python财经数据接口包TuShare的使用

    ...ata(sz)#获取深圳成指k线数据 ts.get_hist_data(hs300)#获取沪深300指数k线数据 ts.get_hist_data(sz50)#获取上证50指数k线数据 ts.get_hist_data(zxb)#获取中小板指数k线数据 ts.get_hist_data(cyb)#获取创业板指数k线数据 Python财经数据接口...

    20171112 评论0 收藏0
  • 一次简陋的爬虫

    ...本格式,第三个 utf-8 设置编码 msg = MIMEText(景顺长城沪深300增强(000311):基金经理有变动,已不是黎海威!请查收。, plain, utf-8) # 输入Email地址和口令: from_addr = XXX@163.com password = XXX # 输入SMTP服务器地址: s...

    张红新 评论0 收藏0
  • linux下的crontab

    linux定时任务 要实现的功能是,每天获取一次沪深指数,沪深指数采用聚合数据(免费会员1000/天) 话不多说,上代码啦 先封装个curl请求 public static function curl($url, $data = , $raw = false) { $ch = curl_init(); $params[CURLOPT_URL] = $ur...

    Coly 评论0 收藏0
  • Android UI:机智的远程动态更新策略

    ...了一部分问题,但是如果需求新增了item,比如新增了沪深交易、美股交易,那就需要改动现有代码了。 (2)对于未读指示(小红点)功能,它的作用是,有未读信息来了,需要在UI上面显示一个小红点提醒用户。比如...

    nifhlheimr 评论0 收藏0
  • 23个Python爬虫开源项目代码,包含微信、淘宝、豆瓣、知乎、微博等

    ...odb。 https://github.com/pakoo/tbcr... 19. stockholm 一个股票数据(沪深)爬虫和选股策略测试框架。根据选定的日期范围抓取所有沪深两市股票的行情数据。支持使用表达式定义选股策略。支持多线程处理。保存数据到JSON文件、CSV文件...

    jlanglang 评论0 收藏0
  • JavaScript高级程序设计(第3版)第3章

    ...描述这门语言最基本的工作原理。而捆 的内容通常都要沪深股市这门语言的语法、操作符、数据 类型、内轩功能等用于构建复杂解决文案的基本根 。如前所述ECMA-262通过叫做ECMAScript的伪语言为我们描述了Javascript的所有这些基...

    tracy 评论0 收藏0
  • 动态再平衡投资策略历史数据回测

    ...文末。 我们模拟场景设定为: 初始资金为 _10000 元_ 以 沪深300[399300]指数 作为指数基金的参考 为了简化模型,我们不考虑休息日,假设 每个交易日的固定收益为万分之一 (年化3%左右)。 每隔一段固定时间,就进行一次再...

    Vultr 评论0 收藏0
  • 四行业独角兽IPO绿色通道开启 云计算板块备受关注

    ...要提升资本市场包容性,把好企业留在国内;春节前后,沪深交易所在内的多个监管部门和监管人士,赴北上深地区调研互联网、智能制造、生物医药、生态环保等领域的多家独角兽企业;节后新华社新华社发文,中国资本市场...

    ingood 评论0 收藏0
  • 利用PYTHON全自动生成分析报告

    ... ) document.add_heading(u二、各板块统计, level=1) text=u沪深两地的上市A股总共有%s只,其中沪市有 %s 只,深市有%s 只,各板块的数据占比如下所示 %(str(df[STOCKNAME].count()), str(df[df[TRDMARKETNAME]==上海][STOCKNAME]....

    xorpay 评论0 收藏0
  • [原]打造数据产品的快速原型:Django的Docker之旅

    ... SIZES = ( (0,大盘股 ), (1,中小盘股 ), ) MARKETS = ( (0,沪深), (1,港股), (2,美股), (3,其他), ) LABELS = ( (0,未知), (1,看空), (2,看多), ) STATUS = ( (0,盈利), (1,亏损), (2,持平), (3,停牌), (4,关闭), ) class po...

    zhoutao 评论0 收藏0
  • [原]打造数据产品的快速原型:Django的Docker之旅

    ... SIZES = ( (0,大盘股 ), (1,中小盘股 ), ) MARKETS = ( (0,沪深), (1,港股), (2,美股), (3,其他), ) LABELS = ( (0,未知), (1,看空), (2,看多), ) STATUS = ( (0,盈利), (1,亏损), (2,持平), (3,停牌), (4,关闭), ) class po...

    zhangqh 评论0 收藏0

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