hist,bins=np.histogram#按bin_arr给定的区域计算直方
ifll[i]!=hh[i]:#最高价与最低价相同说明停牌
ll=e[u"high"]#最高价
bin_arr.append#加入区间的左侧值
array=[]
center=/2
count+=1
print"Total:",len
代码
array.append
size=20#把区间分成20份
cc=e[u"changepercent"]#涨跌幅
bin_arr.append#加入区间右侧值
count=0#区域计数
array=np.sort#排序
首先要对数据预处理包括数据的归一化，去除重复数据，修改错误数据，填充无效数据，抽象数据表示，筛选特征值，分配权重等等，以得到更准确的数据和更有效的结果。继续来看看简单的股票数据预处理，通过涨跌幅分布在-10到50的区间内，涨幅超过10%是因为计入了新股的首日涨幅，跌涨超过-10%，可能由于分红配送等原因引起。
hh=e[u"low"]#最低价
输出结果即为运用该查找的股票数据。
下面程序中将对此区域进行特殊处理，对于当日停牌的数据，它的开盘价收盘价最高价最低价都是同一个值，如果加入统计，会在0附近形成一个无意义的峰值，在预处理中也把它去掉。主要是根据区域得到更合理的分类结果。假设我们之后将要通过现有股票的各个特征，预测涨跌最有可能分布在哪个区域，这是一个对结果的分类问题，暂不考虑回归，如何通过excel量化交易接口进行股票预处理呢？其程序如下：
#-*-coding:utf-8-*-
bin_arr=[]
ifcc[i]>10:#涨幅大于10%的股票归为10%
股票数据涨跌幅分布
foriinrange):
elifcc[i]<-10:#跌幅大于-10%的股票归为-10%
文章为作者独立观点，不代表股票交易接口观点
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