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ヤフーファイナンスを使用して在庫データをPythonに読み込んでいます。しかし、それは株式で動作しますが、それは商品に間違いを与えます。以下のコードは完璧に動作します： import pandas as pd import numpy as np import pandas.io.data as web import datetime # We will look at stock p

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quantmod < - ヘッダーなしで1日の返品を抽出する式を書くのに問題がある

私は株1日返還を返す式を書こうとしていますが、periodReturnsubsetフィールド periodReturn(ticker,period='daily',subset='20161010::20161010') 作品が、 dayReturn <- function(ticker,date) { ticker <- c(MSFT) date <- c(20161010) day

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ヤフーから業界を取得する。

ヤフー、ファイナンス、Googleファイナンスなどの株価指数の業界分類を取得するにはどうすればよいですか（Rを使用することをお勧めします）。説明するためには、私は ticker_industy <- data.frame(ticker=ticker_list,industry=rep(NA,length(ticker_list) head(ticker_industry) ticke

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iは、データベースに次の式を保存するランタイムPHP

でデータベースとsubstitue値の式を保存 Z-Score = 1.2(Working_Capital/Total_Assets) + 1.4(Market_Value/Total_Assets) Working_Capital、Total_Assetsは、Retained_Earningsが異なるテーブルに対してデータベースに格納されている例えば： - Total_Assets = B

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sasの各グループで同じ値を記入してください

SASの各パーマのrdq = adqのとき、同じID番号を持つID1変数を入力しようとしています。私のデータの例です。 permco rdq adq ID ID1 1 333 331 1 . 1 333 332 2 . 1 333 333 3 3 1 333 334 4 . 1 333 335 5 .

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基本データIbPyを使用して

私はIbPYを使用して財務諸表とともに株式の価格を引き出そうとしています。私はPythonには新しく、IbPy内のいくつかの異なるメソッドを呼び出す複雑さを完全には理解していません。私はSP 500をループして各在庫の入札/取次ぎをするコードを書いた。誰かが財務諸表を引き出す次のステップを見つけ出す手助けをしてくれることを期待していました。これを行う最善の方法についての考え方はありますか？ f

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Simulaitonsを使用したヨーロッパのオプションの価格設定

私は、ユーザが到着するために必要なシミュレーションを変更できるようにするとともに、オプションの価格設定に関わるさまざまな変数（運動価格、ボラティリティなど）を変更できるユーザーフォームを作成しました価格（この場合は平均価格）で表示されます。しかし、OKボタンをクリックすると、自分のコード内で公共のサブプライムに電話することができません。私が間違っていることについての提案は非常に高く評価されます。

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異なる証券の変数の値を変更しようとすると、以下の

のリストは以下の機能は、基本的なクリーナーは、各セキュリティに def PVGOscreen(): PVGO = PV - EPS/r ratio = PVGO/PV print (ratio) if (ratio < 0.6) : print("stable security") else: print("volati

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PythonとBeautifulSoupでデータを削っているときにフロートが無効です。

ウェブサイトから在庫の価格をインポートしようとしています。価格を文字列としてインポートしますが、浮動小数点数に変更しようとするとエラーが表示されます： ValueError: invalid literal for float() これは私のコードです。 import requests from bs4 import BeautifulSoup #<span class="current-p

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の差額は0.18から0.19になります。

警告：NEWBIE 私は今朝まで、パンダ0.18から0.19へのアップグレードを延期しました。ちょうどdeprication警告を与えるために使用されるこのコードは： import pandas.io.data as web x = web.DataReader('GE','yahoo',(2016, 10, 1), (2016, 11, 1)) は、今ではエラーをスローし、私に語った：bu