财经

移动互联网的产一个风口:“决策服务”成为用户要满足的商海

8 9月 , 2018  

tushare简介

TuShare是一个免费、开源的python财经数据接口包。最主要实现对股票等金融数据由多少收集洗加工数据存储的进程,能够为金融分析人员提供高效、整洁、和多样之利分析的数码,为她们以数量获得方面极大地减轻工作量,使她们更加在意于政策与模型的钻暨落实上。考虑到Python
pandas包在经济量化分析着体现出之优势,TuShare返回的大举底数格式都是pandas
DataFrame类型,非常便利用pandas/NumPy/Matplotlib进行多少解析以及可视化。当然,如果你习惯了用Excel或者关联项目数据库做分析,您吗得通过TuShare的多寡存储功能,将数据总体保留及当地后进行分析。应一些用户的乞求,从0.2.5本子开始,TuShare同时兼容Python
2.x以及Python
3.x,对一些代码进行了重构,并优化了有些算法,确保数量获得的短平快与安乐。
http://tushare.org/

华夏之创业者们热爱让追逐风口这事儿早就休是秘密了。很多创业者的商业模式在2B、2C下,还生2“VC”(面向风投)的。

股票数量获得

import tushare as ts
ts.get_hist_data(‘600848’)#一次性获得全部日k线数据

面前几天,36氪调侃了一晃创业者,它说:“36氪的呼吁报道邮箱后台就是一个非常有意思的创业风向标。……去年者时,大部分硬件项目除叫‘中国版Nest’的智能家居单品,最多之饶自称为‘中国版Oculus’的VR头显。到了下半年Google
I/O大会后,‘中国版Cardboard们’就雨后春笋般的顶了下……”

结果显示:

           open    high  close    low    volume    p_change  ma5 \
date
2012-01-11  6.880  7.380  7.060  6.880  14129.96    2.62  7.060
2012-01-12  7.050  7.100  6.980  6.900    7895.19    -1.13  7.020
2012-01-13  6.950  7.000  6.700  6.690    6611.87    -4.01  6.913
2012-01-16  6.680  6.750  6.510  6.480    2941.63    -2.84  6.813
2012-01-17  6.660  6.880  6.860  6.460    8642.57    5.38  6.822
2012-01-18  7.000  7.300  6.890  6.880  13075.40    0.44  6.788
2012-01-19  6.690  6.950  6.890  6.680    6117.32    0.00  6.770
2012-01-20  6.870  7.080  7.010  6.870    6813.09    1.74  6.832
           ma10    ma20      v_ma5    v_ma10    v_ma20    turnover
date
2012-01-11  7.060  7.060  14129.96  14129.96  14129.96    0.48
2012-01-12  7.020  7.020  11012.58  11012.58  11012.58    0.27
2012-01-13  6.913  6.913    9545.67    9545.67    9545.67    0.23
2012-01-16  6.813  6.813    7894.66    7894.66    7894.66    0.10
2012-01-17  6.822  6.822    8044.24    8044.24    8044.24    0.30
2012-01-18  6.833  6.833    7833.33    8882.77    8882.77    0.45
2012-01-19  6.841  6.841    7477.76    8487.71    8487.71    0.21
2012-01-20  6.863  6.863    7518.00    8278.38    8278.38    0.23

但,这吗无能够大他们,中国之风投当然不会见射无认证的模式(实际上,国外的风投稍微激进一点儿,但为大都)。这样,要收获融资,就非得得说服投资人,当然复制海外模式最抢,而且太易打动投资人。

绘制K线图

自然,如果你们无是那么匆忙融资,然后不依靠融资活下来的话,我们好探索一下关于趋势的话题。比如“决策服务”。

matplotlib.finance 工具确保的绘图K线图

def _candlestick(ax, quotes, width=0.2, colorup='k', colordown='r',
                 alpha=1.0, ochl=True):

    """
    Plot the time, open, high, low, close as a vertical line ranging
    from low to high.  Use a rectangular bar to represent the
    open-close span.  If close >= open, use colorup to color the bar,
    otherwise use colordown

    Parameters
    ----------
    ax : `Axes`
        an Axes instance to plot to
    quotes : sequence of quote sequences
        data to plot.  time must be in float date format - see date2num
        (time, open, high, low, close, ...) vs
        (time, open, close, high, low, ...)
        set by `ochl`
    width : float
        fraction of a day for the rectangle width
    colorup : color
        the color of the rectangle where close >= open
    colordown : color
         the color of the rectangle where close <  open
    alpha : float
        the rectangle alpha level
    ochl: bool
        argument to select between ochl and ohlc ordering of quotes

    Returns
    -------
    ret : tuple
        returns (lines, patches) where lines is a list of lines
        added and patches is a list of the rectangle patches added

    """

    OFFSET = width / 2.0

    lines = []
    patches = []
    for q in quotes:
        if ochl:
            t, open, close, high, low = q[:5]
        else:
            t, open, high, low, close = q[:5]

        if close >= open:
            color = colorup
            lower = open
            height = close - open
        else:
            color = colordown
            lower = close
            height = open - close

        vline = Line2D(
            xdata=(t, t), ydata=(low, high),
            color=color,
            linewidth=0.5,
            antialiased=True,
        )

        rect = Rectangle(
            xy=(t - OFFSET, lower),
            width=width,
            height=height,
            facecolor=color,
            edgecolor=color,
        )
        rect.set_alpha(alpha)

        lines.append(vline)
        patches.append(rect)
        ax.add_line(vline)
        ax.add_patch(rect)
    ax.autoscale_view()

    return lines, patches

在我看来,“决策服务”已经变成下一个倒互联网大趋势,在临近几年见面大放异彩。

tushare 的 pandas dataframe 生成K线图

def _candlestick(ax, df, width=0.2, colorup='k', colordown='r',
                 alpha=1.0):

    """
    Plot the time, open, high, low, close as a vertical line ranging
    from low to high.  Use a rectangular bar to represent the
    open-close span.  If close >= open, use colorup to color the bar,
    otherwise use colordown

    Parameters
    ----------
    ax : `Axes`
        an Axes instance to plot to
    df : pandas data from tushare
    width : float
        fraction of a day for the rectangle width
    colorup : color
        the color of the rectangle where close >= open
    colordown : color
         the color of the rectangle where close <  open
    alpha : float
        the rectangle alpha level
    ochl: bool
        argument to select between ochl and ohlc ordering of quotes

    Returns
    -------
    ret : tuple
        returns (lines, patches) where lines is a list of lines
        added and patches is a list of the rectangle patches added

    """

    OFFSET = width / 2.0

    lines = []
    patches = []
    for date_string,row in df.iterrows():
        date_time = datetime.datetime.strptime(date_string,'%Y-%m-%d')
        t = date2num(date_time)
        open, high, close, low = row[:4]

        if close >= open:
            color = colorup
            lower = open
            height = close - open
        else:
            color = colordown
            lower = close
            height = open - close

        vline = Line2D(
            xdata=(t, t), ydata=(low, high),
            color=color,
            linewidth=0.5,
            antialiased=True,
        )

        rect = Rectangle(
            xy=(t - OFFSET, lower),
            width=width,
            height=height,
            facecolor=color,
            edgecolor=color,
        )
        rect.set_alpha(alpha)

        lines.append(vline)
        patches.append(rect)
        ax.add_line(vline)
        ax.add_patch(rect)
    ax.autoscale_view()

    return lines, patches


def drawPic(df, code, name):
    mondays = WeekdayLocator(MONDAY)            # 主要刻度
    alldays = DayLocator()                      # 次要刻度
    #weekFormatter = DateFormatter('%b %d')     # 如:Jan 12
    mondayFormatter = DateFormatter('%m-%d-%Y') # 如:2-29-2015
    dayFormatter = DateFormatter('%d')          # 如:12
    fig, ax = plt.subplots()
    fig.subplots_adjust(bottom=0.2)
    ax.xaxis.set_major_locator(mondays)
    ax.xaxis.set_minor_locator(alldays)
    ax.xaxis.set_major_formatter(mondayFormatter)

    _candlestick(ax, df, width=0.6, colorup='r', colordown='g')

    ax.xaxis_date()
    ax.autoscale_view()
    plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(), rotation=45, horizontalalignment='right')


    ax.grid(True)
    plt.title(name + '  ' + code, fontproperties=zhfont)
    plt.show()


def makePicture(code, name):
    df = ts.get_hist_data(code, start=begin_time, end=end_time)
    df = df.sort_index(0)
#    df.plot()
    drawPic(df, code, name)

嘿是“决策服务”?我们事先来拘禁一下互联网过去的方向。

首先品:信息平台。

互联网将获取信息这等同不过轻量级的情搬至网及。因为省去了还多生产成本,同时可到全球的其余地方,这同品级互联网要是信平台,如果以尽消费链中,它起及之意图就是极基础的体味环节。新浪等传媒,以及早期的众生点评等还是开这些劳动的,我们可叫导航服务。

仲路:消费平台。

即时无异品,用户可以网络直达购入产品以及劳动了。主要代表是eBay、亚马逊、阿里巴巴、京东,此外,苹果在网上销售音乐及电视剧也是里面同样种植模式。

此时,整个消费链开始延伸,从中心信息延伸到真消费服务。我们得以叫做消费服务。

其三等级:决策平台。

花费服务在网达到日益完善之后,全新的泥沼又起了。这时,消费平台就成为底层,而立的求是何等帮助顾客决定。因此,“决策服务”正在变成下一个互联网大趋势。

比方而言,淘宝太怪了,怎么样能找到适合自己之成品吗?怎样发现又好之物?就产生矣蘑菇街和姣好说。

App
Store是苹果的行使商店,那么怎样才能找到适合“我”的个性化App?于是就闹了因尖儿(zhijianer.me)。

无异于的,现在既来越多如此的取向。比如,5月7日,苹果好及丝了一个子站http://www.apple.com/ipad/change-everything/,主打垂直场景下之应用,在我看来,这即是一个“决策服务”。根据用户用之现象,为用户提供决策服务。

再度按照,最近硅谷流行的私人秘书服务,帮助用户订机票、订鲜花、选礼品,也是一个“决策平台”。

再也比如,最近零壹财经推出的容易来财平台,明确了“不提供产品,主要为用户提供文化交流、用户交互、产品测评、数据工具等服务”。在我看来,这为是一个互联网金融的“决策平台”。

此处还有一个愁的故事,我早就踏足一个金融品种,经过几单月的竭力,打造有了互联网金融产品的点滴独样子:主打经济产品评测和交流之决策平台;以及对互联网经济的直招聘。几天前,前者由零壹财经推出了及时同种类;后者由拉勾网推出互联网金融招聘平台。而我们的项目因为股东来翻而分裂。随后我会说这故事。

扶助用户发现跟仲裁,在未来拿变为一个壮烈的专职。随之而来的,就是花平台成为“底层”,用户不会见太在意底层的货产生稍许只SKU,用户如果找到自己到底要啊,然后随着决策平台找到货物下单即可。

暨千古之信平台、消费平台还是找相比,决策平台以提供再个性化的配合,而且无是冲要求于起答案,而是尝试帮用户发现惊喜。

决策平台的至还代表,在单一场景开拓用户之上,决策平台以由及串联用户场景的打算。过去,创业公司要切入用户一个时因此场景,占领这无异于摆景,然后起一个生态网。但现在,决策平台将会见串联用户之顺序场景,捕捉然后提供相同名目繁多新需求。

赖尖儿最开始便意识,应用越来越多,但能够帮用户决策的制品,却几乎也零星。我们能够无克帮助用户做出更好之裁决?这就算好比,“会稍微二”、“淘会场”帮助用户定会场;而轻轻家教则帮助用户找到家教等等。

前途,每个领域还或出一个依尖儿,问题是:你准备好了呢?

©本文作者赵博思,首发于思达派。

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