python交易日函数,python中日期函数

python里面有哪些自带函数？

python系统提供了下面常用的函数：

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1. 数学库模块（math）提供了很多数学运算函数；

2.复数模块（cmath）提供了用于复数运算的函数；

3.随机数模块（random）提供了用来生成随机数的函数；

4.时间（time）和日历（calendar）模块提供了能处理日期和时间的函数。

注意：在调用系统函数之前，先要使用import 语句导入 相应的模块

该语句将模块中定义的函数代码复制到自己的程 序中，然后就可以访问模块中的任何函数，其方 法是在函数名前面加上“模块名.”。

希望能帮到你。

Python量化教程：不得不学的K线图「代码复制可用」

不管是对量化分析师还是普通的投资者来说，K线图（蜡烛图）都是一种很经典、很重要的工具。在K线图中，它会绘制每天的最高价、最低价、开盘价和收盘价，这对于我们理解股票的趋势以及每天的多空对比很有帮助。

一般来说，我们会从各大券商平台获取K线图，但是这种情况下获得的K线图往往不能灵活调整，也不能适应复杂多变的生产需求。因此我们有必要学习一下如何使用Python绘制K线图。

需要说明的是，这里mpl_finance是原来的matplotlib.finance，但是现在独立出来了（而且好像没什么人维护更新了），我们将会使用它提供的方法来绘制K线图；tushare是用来在线获取股票数据的库；matplotlib.ticker中有个FuncFormatter()方法可以帮助我们调整坐标轴；matplotlib.pylab.date2num可以帮助我们将日期数据进行必要的转化。

我们以上证综指18年9月份以来的行情为例。

我们先使用mpl_finance绘制一下，看看是否一切正常。

可以看到，所有的节假日包括周末，在这里都会显示为空白，这对于我们图形的连续性非常不友好，因此我们要解决掉他们。

可以看到，空白问题完美解决，这里我们解释一下。由于matplotlib会将日期数据理解为 连续数据 ，而连续数据之间的间距是有意义的，所以非交易日即使没有数据，在坐标轴上还是会体现出来。连续多少个非交易日，在坐标轴上就对应了多少个小格子，但这些小格子上方并没有相应的蜡烛图。

明白了它的原理，我们就可以对症下药了。我们可以给横坐标（日期）传入连续的、固定间距的数据，先保证K线图的绘制是连续的；然后生成一个保存有正确日期数据的列表，接下来，我们根据坐标轴上的数据去取对应的正确的日期，并替换为坐标轴上的标签即可。

上边format_date函数就是这个作用。由于前边我们给dates列生成了从0开始的序列连续数据，因此我们可以直接把它当作索引，从真正的日期列表里去取对应的数据。在这里我们要使用matplotlib.ticker.FuncFormattter()方法，它允许我们指定一个格式化坐标轴标签的函数，在这个函数里，我们需要接受坐标轴的值以及位置，并返回自定义的标签。

你学会了吗？

当然，一个完整的K线图到这里并没有结束，后边我们会考虑加入均线、成交量等元素，感兴趣的同学欢迎关注哦！

python 如何写连续8个交易日低于均线

使用pandas可以快速计算

# 引入pandas包

import pandas as pd

# 模拟近10天的交易数据

days = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 生成DataFrame

df = pd.DataFrame(days, columns=['a'])

# 使用rolling函数生成5日平均

df['b'] = df.rolling(5).mean()

# 删除空值

df = df.dropna()

# 使用any函数判断是否全为真

any(df['a']  df['b'])

不清楚您python的水平，做数据工作建议多使用pandas

V:Python码农