Вопросы Теги

Панды, как создать временные ряды на основе календаря торговли акциями в США? [Дубликат]

Мой аккуратный трюк JavaScript состоит в том, чтобы разделить весь сценарий на две разные функции!

Чтобы подготовить вещи, объявляется одна глобальная переменная и определяется один обработчик событий: 

  var tTimeout;
  element.addEventListener("transitionend", afterTransition, true);//firefox
  element.addEventListener("webkitTransitionEnd", afterTransition, true);//chrome

Затем, когда я скрываю элемент, я использую что-то вроде этого: 

function hide(){
  element.style.opacity = 0;
}

function afterTransition(){
  element.style.display = 'none';
}

Для повторного появления элемента я делаю что-то вроде этого: 

function show(){
  element.style.display = 'block';
  tTimeout = setTimeout(timeoutShow, 100);
}

function timeoutShow(){
  element.style.opacity = 1;
}

Он работает, пока !

16
задан vlmercado 13 October 2015 в 04:44
поделиться

3 ответа

Возможно, проще создать торговый календарь с нуля, например: 

import datetime as dt

from pandas.tseries.holiday import AbstractHolidayCalendar, Holiday, nearest_workday, \
    USMartinLutherKingJr, USPresidentsDay, GoodFriday, USMemorialDay, \
    USLaborDay, USThanksgivingDay


class USTradingCalendar(AbstractHolidayCalendar):
    rules = [
        Holiday('NewYearsDay', month=1, day=1, observance=nearest_workday),
        USMartinLutherKingJr,
        USPresidentsDay,
        GoodFriday,
        USMemorialDay,
        Holiday('USIndependenceDay', month=7, day=4, observance=nearest_workday),
        USLaborDay,
        USThanksgivingDay,
        Holiday('Christmas', month=12, day=25, observance=nearest_workday)
    ]


def get_trading_close_holidays(year):
    inst = USTradingCalendar()

    return inst.holidays(dt.datetime(year-1, 12, 31), dt.datetime(year, 12, 31))


if __name__ == '__main__':
    print(get_trading_close_holidays(2016))
    #    DatetimeIndex(['2016-01-01', '2016-01-18', '2016-02-15', '2016-03-25',
    #                   '2016-05-30', '2016-07-04', '2016-09-05', '2016-11-24',
    #                   '2016-12-26'],
    #                  dtype='datetime64[ns]', freq=None)
26
ответ дан Pierre Boutquin 27 August 2018 в 15:30
поделиться

Вам нужно создать новый экземпляр класса: cal1 = tradingCal(). Это работает для меня. 

from pandas.tseries.holiday import get_calendar, HolidayCalendarFactory, GoodFriday
from datetime import datetime

cal = get_calendar('USFederalHolidayCalendar')  # Create calendar instance
cal.rules.pop(7)                                # Remove Veteran's Day rule
cal.rules.pop(6)                                # Remove Columbus Day rule
tradingCal = HolidayCalendarFactory('TradingCalendar', cal, GoodFriday)
print tradingCal.rules

#new instance of class
cal1 = tradingCal()

print cal1.holidays(datetime(2014, 12, 31), datetime(2016, 12, 31))

#DatetimeIndex(['2015-01-01', '2015-01-19', '2015-02-16', '2015-04-03',
#               '2015-05-25', '2015-07-03', '2015-09-07', '2015-11-26',
#               '2015-12-25', '2016-01-01', '2016-01-18', '2016-02-15',
#              '2016-03-25', '2016-05-30', '2016-07-04', '2016-09-05',
#               '2016-11-24', '2016-12-26'],
#              dtype='datetime64[ns]', freq=None, tz=None)
8
ответ дан jezrael 27 August 2018 в 15:30
поделиться

Если это помогает, у меня была аналогичная потребность в биржевых торговых календарях. Был некоторый превосходный код, похороненный в проекте Zipline Quantopian. Я извлек соответствующую часть и создал новый проект по созданию биржевых торговых календарей в пандах. Ссылки здесь, с некоторыми из функций, описанных ниже.

https://github.com/rsheftel/pandas_market_calendars

https: //pypi.python.org/pypi/pandas-market-calendars

Вот что он может сделать, создав pandas DatetimeIndex из всех действительных открытых часов для NYSE: 

import pandas_market_calendars as mcal
nyse = mcal.get_calendar('NYSE')

early = nyse.schedule(start_date='2012-07-01', end_date='2012-07-10')
early

                  market_open             market_close
=========== ========================= =========================
2012-07-02 2012-07-02 13:30:00+00:00 2012-07-02 20:00:00+00:00
2012-07-03 2012-07-03 13:30:00+00:00 2012-07-03 17:00:00+00:00
2012-07-05 2012-07-05 13:30:00+00:00 2012-07-05 20:00:00+00:00
2012-07-06 2012-07-06 13:30:00+00:00 2012-07-06 20:00:00+00:00
2012-07-09 2012-07-09 13:30:00+00:00 2012-07-09 20:00:00+00:00
2012-07-10 2012-07-10 13:30:00+00:00 2012-07-10 20:00:00+00:00

mcal.date_range(early, frequency='1D')

DatetimeIndex(['2012-07-02 20:00:00+00:00', '2012-07-03 17:00:00+00:00',
               '2012-07-05 20:00:00+00:00', '2012-07-06 20:00:00+00:00',
               '2012-07-09 20:00:00+00:00', '2012-07-10 20:00:00+00:00'],
               dtype='datetime64[ns, UTC]', freq=None)

mcal.date_range(early, frequency='1H')

DatetimeIndex(['2012-07-02 14:30:00+00:00', '2012-07-02 15:30:00+00:00',
               '2012-07-02 16:30:00+00:00', '2012-07-02 17:30:00+00:00',
               '2012-07-02 18:30:00+00:00', '2012-07-02 19:30:00+00:00',
               '2012-07-02 20:00:00+00:00', '2012-07-03 14:30:00+00:00',
               '2012-07-03 15:30:00+00:00', '2012-07-03 16:30:00+00:00',
               '2012-07-03 17:00:00+00:00', '2012-07-05 14:30:00+00:00',
               '2012-07-05 15:30:00+00:00', '2012-07-05 16:30:00+00:00',
               '2012-07-05 17:30:00+00:00', '2012-07-05 18:30:00+00:00',
               '2012-07-05 19:30:00+00:00', '2012-07-05 20:00:00+00:00',
               '2012-07-06 14:30:00+00:00', '2012-07-06 15:30:00+00:00',
               '2012-07-06 16:30:00+00:00', '2012-07-06 17:30:00+00:00',
               '2012-07-06 18:30:00+00:00', '2012-07-06 19:30:00+00:00',
               '2012-07-06 20:00:00+00:00', '2012-07-09 14:30:00+00:00',
               '2012-07-09 15:30:00+00:00', '2012-07-09 16:30:00+00:00',
               '2012-07-09 17:30:00+00:00', '2012-07-09 18:30:00+00:00',
               '2012-07-09 19:30:00+00:00', '2012-07-09 20:00:00+00:00',
               '2012-07-10 14:30:00+00:00', '2012-07-10 15:30:00+00:00',
               '2012-07-10 16:30:00+00:00', '2012-07-10 17:30:00+00:00',
               '2012-07-10 18:30:00+00:00', '2012-07-10 19:30:00+00:00',
               '2012-07-10 20:00:00+00:00'],
              dtype='datetime64[ns, UTC]', freq=None)

Если вы просто хотите получить календарь календаря панд, который можно использовать в других функциях панды, которые принимают это как аргумент: 

holidays = nyse.holidays()

holidays.holidays[-5:]
(numpy.datetime64('2030-05-27'),
 numpy.datetime64('2030-07-04'),
 numpy.datetime64('2030-09-02'),
 numpy.datetime64('2030-11-28'),
 numpy.datetime64('2030-12-25'))
13
ответ дан Ryan Sheftel 27 August 2018 в 15:30
поделиться
Другие вопросы по тегам:

Похожие вопросы: