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Python Finance：シグナル戦略にmacdインジケータを使用する方法は？

私は在庫データの周りに頭を抱えようとしており、それはPythonで実装されています。開始時に私はMACDインジケータをPython stockstatsライブラリに使用しています。私が知っておきたいことは、特定の株式の100個のOHLCエントリがある場合、購入するか販売するか保留するかにかかわらずMACD出力を使ってシグナルを生成する方法は？グラフでは視覚化することができますが、プログラミングの

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米国株式市場のJava Calendar TimeZone

私はUS NYSE & NASDAQ stock marketに関連するAndroidプログラミングを行っています。これまでのところ、私は彼らが東部標準時（ET）を使っていることを知っています。株式市場は午後9時30分にオープンし、午後4時に終了する。現在、株式市場が開いている/閉じることを確認するために、現在の時刻が午前9時30分から午後4時であるかどうかをチェックしたいと思います。 ETタイ

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アルファベット順のDAX/Xetra

Alphavantageには非常に満足しています。しかし、私は見つけることができないドイツ語、私が試してみました株式（Xetraの）： https://www.alphavantage.co/query?function=TIME_SERIES_DAILY&symbol=xtr:lin&apikey=MYKEY （しかし、これはhttps://www.alphavantage.co/query

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Forループを使用して日々の在庫を返すためにRとクオンタムパッケージを使用

私は完全な初心者です。これは課題であり、目標は2012年から今日までこれらの各株式について毎日の株価収益率を引き出すFor Loopを作成することです。 Forループを作成する方法が分かりません。その年を引くだけで、毎年の返品を得ることができます。私は1つを作成しようとしましたが、毎年コードを繰り返すだけで動作させることができました。以下のコードは、私がそれらの年を引っ張るために始めたものですが

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すべてのS＆P500の企業一日の最高市場価格データ

すべてをダウンロードしたいS & P 500の企業は、Rのこのような日々の最高市場価格のデータを入手できます。データはこのようになります Date MSFT AAPL GOOGL 25-01-05 21.03 4.87 88.56 26-01-05 21.02 4.89 94.62 27-01-05 21.10 4.91 94.04 28-01-05 21.16 5.00 95.17

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stockSymbols quantmod errors with google

Rパッケージの場合、QuantSmodは、株価表示（StockSymbols）関数を使用しているときにGoogleからのアクセスに問題があるようです。は、ここで私はNYSEから後だ企業のリストですが、それだけで最初の30だ：それは-PAをABRために取得した後、エラーメッセージを返すまで NYSE [1] "A" "AA" "AAC" "AAN" "AAP" "AAT"

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SQLで五分ストックポートフォリオを作成

私は毎月の株式データの五分位ポートフォリオを形成することができるSQLコードを持っています。五分位ポートフォリオの形成は、比率（私のスプレッドシートのB/Mと呼ばれます）によって決まります。株式/企業が前月と比較してある月間に追加されたり取り下げされたりするため、このコードは毎月異なる5つのポートフォリオを自動的に生成したいと思います。比率はまた、翌月にある株式が別の五分位でランク付けされるように

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株式や希望するポートフォリオのウェイトを購入する際の相違を最小限に抑える

すばやくうまくいけば簡単な質問です。私は株式にいくつかのお金を投資しようとしていると思いますが、私は5つを合計したいと思っています。これら5つのうち、私はそれらのすべてに均等に投資したいと思います。もちろん、それぞれの株価には異なるコストがありますので、私は各株に私が正確に20％を与える株式の組み合わせを購入することはできません。このような非線形問題を解くためには、すばやい方法があります。つま

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QuantMod株データをExcelにエクスポート

私はgetSymbols関数を使用してインポートしたyahoo株データをExcelにエクスポートしようとしていますが、誰もこの方法を知っていますか？

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パンダインデックスを生成するTimeDelta

私はCSVファイルにダウンロードした日中在庫データを使用しています。データには、1分あたりのMOの株価が含まれています。 pd.timedelta_range（ '1日9時間30分、期間= LEN（DF）、FREQ = '分'）：データの時間フレームを生成するために、私はパンダの機能を使用します iは以下時間= pd.DataFrame（データ=のDF、インデックス= pd.timedelta_