Zero
He creado un foro, lo usaré por ahora.
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第三方的论坛程序安全隐患太多, 为了用户安全着想, 还是自己写了¿Qué es esto?
Apoyo a la sencilla y común sintaxis de markdown
Por ejemplo:
# El número uno en mayúscula
## El número dos en mayúsculas
### El número tres en mayúsculas
#### El número cuatro en mayúsculas
Se trata de una cita de:
Un fragmento de la siguiente cita:
Nota: los enlaces citados que contienen caracteres reservados para la URL se eliminarán con espacios-El sustituto
Lista de uso*Con una entrada en blanco, por ejemplo
- 111
- 222
- 333
Soporta una lista ordenada, con números agregados. “El espacio agregado comienza como:
1. 111
1. 222
1. 333
- 111
- 222
- 333
Apoyo con tres”`“Los bloques de código que contienen o que se encienden en cuatro espacios son:
Log("OK");
Apoyo a la citación muestra: Inicio con> Añadir espacio, como
Es una cita.
ApoyoEn grosor, El ángulo, 代码
Soporta la conversión automática de las URLs de las conexiones a enlaces como: http://www.fmz.com/
Los bloques de código pueden ser diseñados como flujos.
st=>start: Start
e=>end
op1=>operation: My Operation
sub1=>subroutine: My Subroutine
cond=>condition: Yes
or No?:>
io=>inputoutput: catch something...
st->op1->cond
cond(yes)->io->e
cond(no)->sub1(right)->op1
Apoya la visualización directa de URLs con imágenes o videos en formato mp3 (imágenes sin necesidad de usar el lenguaje markdown, sin necesidad de cambiar de línea doble), como:
Imagen de la página:
mp3: /upload/asset/8a34400e447ba4e094ee0ef7c936f9ca0f800bfb.mp3
福利在此(El archivo es un poco grande):
/upload/asset/510a58f206fcdeb9d9751e11177a0e245b6238aa.mp4
Pruebas de referencia abc
En el inicio de este artículo, el titular de la página será el punto de referencia.
Inserción de un documento de estudio
import pandas as pd
import seaborn as sns
import fmz
df = fmz.get_bars('MA001', start='2018-01-01 08:00:00', end='2019-10-31')
returns = df.pct_change().dropna()
sns.distplot(returns.iloc[:,0:1])<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7fd1b8018278> <Figure size 432x288 with 1 Axes>
df1 = fmz.get_bars('btc_usd_bitfinex', start='2017-01-01', end='2018-01-31')
df2 = fmz.get_bars('eth_usd_bitfinex', start='2017-01-01', end='2018-01-31')
returns_a = df1.pct_change().dropna()
returns_b = df2.pct_change().dropna()
sns.jointplot(df1['open'], df2['open'], kind='reg', height=12)<seaborn.axisgrid.JointGrid at 0x7f9fda15b198> <Figure size 864x864 with 3 Axes>
returns = df1.pct_change().dropna() sns.distplot(returns.iloc[:,0:1])
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f5250283208> <Figure size 432x288 with 1 Axes>
sns.violinplot(returns,size=24)
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f524dc3a320> <Figure size 432x288 with 1 Axes>
sns.pairplot(returns, diag_kind='kde', size=2.4)
<seaborn.axisgrid.PairGrid at 0x7f51d6bd6be0> <Figure size 864x864 with 30 Axes>
sns.heatmap(returns.corr())
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f51d5d98470> <Figure size 432x288 with 2 Axes>
sns.clustermap(returns.corr())
<seaborn.matrix.ClusterGrid at 0x7f51d5cd6978> <Figure size 720x720 with 4 Axes>
import fmz
bars = fmz.get_bars("MA888")
barsopen high low close volume 2019-03-03 2638 2694 2608 2662 3044544 2019-03-04 2668 2671 2627 2654 2070936 2019-03-05 2656 2677 2623 2658 2340822 2019-03-06 2654 2671 2575 2584 2700718 2019-03-07 2591 2596 2552 2578 2342280 ... ... ... ... ... ... 2019-09-22 2320 2382 2320 2377 1976592 2019-09-23 2374 2391 2343 2379 1994652 2019-09-24 2376 2415 2354 2404 2295352 2019-09-25 2404 2422 2345 2377 2693284 2019-09-26 2365 2378 2323 2341 2004090 [143 rows x 5 columns]
import talib talib.EMA(bars['close'])
2019-03-03 NaN
2019-03-04 NaN
2019-03-05 NaN
2019-03-06 NaN
2019-03-07 NaN
...
2019-09-22 2239.369039
2019-09-23 2248.377488
2019-09-24 2258.417650
2019-09-25 2266.068124
2019-09-26 2270.902439
Length: 143, dtype: float64