Modul scikits. timeseries tidak lagi mengalami perkembangan aktif. Ada daftar bug yang tidak mungkin diperbaiki. Rencananya adalah untuk fungsionalitas inti modul ini yang akan diimplementasikan di panda. Jika Anda ingin melihat modul ini hidup secara independen dari panda, silakan ganti kode dan lepaskan. Modul scikits. timeseries menyediakan kelas dan fungsi untuk memanipulasi, melaporkan, dan menyusun rangkaian waktu berbagai frekuensi. Fokusnya adalah pada kemudahan akses data dan manipulasi sambil memanfaatkan fungsi matematis yang ada dengan numpy dan scipy. Jika skenario berikut terdengar asing bagi Anda, maka kemungkinan Anda akan menemukan modul scikits. timeseries berguna: Membandingkan deret waktu dengan rentang data yang berbeda (misalnya harga saham) Buat plot seri waktu dengan label sumbu cerdas spasi Mengkonversi rangkaian waktu harian Untuk bulanan dengan mengambil nilai rata-rata selama setiap bulan Bekerja dengan data yang memiliki nilai yang hilang Tentukan hari kerja terakhir dari bulan sebelumnya untuk tujuan pelaporan Hitunglah standar deviasi yang bergerak efisien Berikut adalah beberapa skenario yang dibuat sangat sederhana dengan scikits Modultimeseries Dokumentasi Cara Membuat Model ARIMA untuk Peramaman Seri Waktu dengan Python Metode statistik populer dan banyak digunakan untuk peramalan deret waktu adalah model ARIMA. ARIMA adalah akronim yang merupakan singkatan dari AutoRegressive Integrated Moving Average. Ini adalah kelas model yang menangkap rangkaian struktur temporal standar yang berbeda dalam data deret waktu. Dalam tutorial ini, Anda akan menemukan bagaimana mengembangkan model ARIMA untuk data time series dengan Python. Setelah menyelesaikan tutorial ini, Anda akan tahu: Tentang model ARIMA, parameter yang digunakan dan asumsi yang dibuat oleh model. Bagaimana menyesuaikan model ARIMA dengan data dan menggunakannya untuk membuat prakiraan. Cara mengkonfigurasi model ARIMA pada masalah deret waktu Anda. Mari mulai. Model Moving Average Autoregressive Integrated Model ARIMA adalah kelas model statistik untuk menganalisa dan meramalkan data deret waktu. Ini secara eksplisit memenuhi seperangkat struktur standar dalam data deret waktu, dan dengan demikian menyediakan metode sederhana namun canggih untuk membuat perkiraan waktu seri yang terampil. ARIMA adalah akronim yang merupakan singkatan dari AutoRegressive Integrated Moving Average. Ini adalah generalisasi dari Moving Average AutoRegressive yang sederhana dan menambahkan gagasan integrasi. Akronim ini bersifat deskriptif, menangkap aspek kunci dari model itu sendiri. Secara singkat, mereka adalah: AR. Autoregresi Model yang menggunakan hubungan ketergantungan antara pengamatan dan beberapa pengamatan tertinggal. Saya. Terpadu. Penggunaan differencing pengamatan mentah (misalnya mengurangkan pengamatan dari pengamatan pada langkah waktu sebelumnya) untuk membuat stasioner stasioner waktu. MA. Moving Average. Model yang menggunakan ketergantungan antara pengamatan dan kesalahan residual dari model rata-rata bergerak diterapkan pada pengamatan yang tertinggal. Masing-masing komponen ini secara eksplisit ditentukan dalam model sebagai parameter. Notasi standar digunakan untuk ARIMA (p, d, q) dimana parameternya diganti dengan nilai integer untuk segera menunjukkan model ARIMA spesifik yang digunakan. Parameter model ARIMA didefinisikan sebagai berikut: h. Jumlah lag pengamatan termasuk dalam model, juga disebut lag order. D. Sering kali pengamatan mentah dibedakan, juga disebut tingkat differencing. Q. Ukuran jendela rata-rata bergerak, juga disebut urutan moving average. Model regresi linier dikonstruksi termasuk jumlah dan jenis istilah yang ditentukan, dan datanya disusun dengan tingkat perbedaan untuk membuatnya stasioner, yaitu menghilangkan tren dan struktur musiman yang secara negatif mempengaruhi model regresi. Nilai 0 dapat digunakan untuk parameter, yang mengindikasikan tidak menggunakan elemen model. Dengan cara ini, model ARIMA dapat dikonfigurasi untuk menjalankan fungsi model ARMA, dan bahkan model AR, I, atau MA sederhana. Mengadopsi model ARIMA untuk rangkaian waktu mengasumsikan bahwa proses mendasar yang menghasilkan pengamatan adalah proses ARIMA. Ini mungkin tampak jelas, namun membantu memotivasi kebutuhan untuk mengkonfirmasi asumsi model dalam pengamatan mentah dan kesalahan residu prakiraan dari model. Selanjutnya, mari kita lihat bagaimana kita bisa menggunakan model ARIMA dengan Python. Kita akan mulai dengan memuat deret waktu univariat sederhana. Hentikan Belajar Time Series Peramalan jalan yang lambat Sign-up dan dapatkan Time-Time Forecasting Time-Time 7 hari GRATIS Anda akan mendapatkan:. Satu pelajaran setiap hari dikirim ke kotak masuk Anda. PDF ebook eksklusif yang berisi semua pelajaran. Kepercayaan diri dan keterampilan untuk bekerja melalui proyek Anda sendiri Shampoo Sales Dataset Dataset ini menjelaskan jumlah penjualan sampo bulanan selama periode 3 tahun. Unit tersebut merupakan jumlah penjualan dan ada 36 pengamatan. Dataset asli dikreditkan ke Makridakis, Wheelwright, dan Hyndman (1998). Download dataset dan letakkan di direktori kerja Anda saat ini dengan nama sampul 8220 shampoo-sales. csv 8220. Berikut adalah contoh pemuatan dataset Shampoo Sales dengan Pandas dengan fungsi khusus untuk mengurai bidang tanggal-waktu. Dataset adalah baselined dalam tahun yang sewenang-wenang, dalam hal ini 1900. Pertama, kita mendapatkan garis plot dari kesalahan residual, menunjukkan bahwa masih ada beberapa informasi tren tidak ditangkap oleh model. ARMA Fit Residual Error Line Plot Selanjutnya, kita mendapatkan plot kerapatan dari nilai error residual, menunjukkan kesalahannya adalah Gaussian, tapi mungkin tidak berpusat pada nol. ARMA Fit Residual Error Density Plot Distribusi kesalahan residual ditampilkan. Hasilnya menunjukkan bahwa memang ada bias dalam prediksi (mean non-nol pada residual). Perhatikan, bahwa walaupun di atas kita menggunakan keseluruhan dataset untuk analisis deret waktu, idealnya kita akan melakukan analisis ini hanya pada dataset pelatihan saat mengembangkan model prediktif. Selanjutnya, mari kita lihat bagaimana kita bisa menggunakan model ARIMA untuk membuat prakiraan. Model ARIMA Rolling Forecast Model ARIMA dapat digunakan untuk memperkirakan langkah waktu di masa depan. Kita bisa menggunakan fungsi predict () pada objek ARIMARESults untuk membuat prediksi. Ini menerima indeks langkah waktu untuk membuat prediksi sebagai argumen. Indeks ini relatif terhadap awal dataset pelatihan yang digunakan untuk membuat prediksi. Jika kita menggunakan 100 pengamatan dalam dataset pelatihan agar sesuai dengan model, maka indeks langkah waktu berikutnya untuk membuat prediksi akan ditentukan pada fungsi prediksi sebagai start101, end101. Ini akan mengembalikan sebuah array dengan satu elemen yang berisi prediksi. Kami juga lebih memilih nilai perkiraan untuk berada dalam skala asli, jika kita melakukan differencing apapun (dgt0 saat mengkonfigurasi model). Hal ini dapat ditentukan dengan menetapkan argumen typ ke nilai 8216levels8217. Typ8217levels8217. Sebagai alternatif, kita dapat menghindari semua spesifikasi ini dengan menggunakan ramalan () fungsi, yang melakukan perkiraan satu langkah menggunakan model. Kita dapat membagi dataset pelatihan menjadi set tes dan kereta api, gunakan kereta set agar sesuai dengan model, dan buat prediksi untuk setiap elemen pada rangkaian tes. Sebuah ramalan rolling diperlukan mengingat ketergantungan pada pengamatan pada langkah-langkah waktu sebelumnya untuk differencing dan model AR. Cara mentah untuk melakukan ramalan rolling ini adalah menciptakan kembali model ARIMA setelah setiap pengamatan baru diterima. Kami mencatat secara manual semua pengamatan dalam daftar yang disebut sejarah yang diunggulkan dengan data pelatihan dan pengamatan baru ditambahkan setiap iterasi. Menempatkan ini semua bersama-sama, di bawah ini adalah contoh dari ramalan rolling dengan model ARIMA dengan Python. Plot garis dibuat menunjukkan nilai yang diharapkan (biru) dibandingkan prediksi ramalan bergulir (merah). Kita bisa melihat nilai-nilai menunjukkan beberapa tren dan berada dalam skala yang benar. ARIMA Rolling Forecast Line Plot Model dapat menggunakan tuning lebih lanjut dari parameter p, d, dan bahkan mungkin. Mengkonfigurasi Model ARIMA Pendekatan klasik untuk menyesuaikan model ARIMA adalah mengikuti Metodologi Box-Jenkins. Ini adalah proses yang menggunakan analisis deret waktu dan diagnostik untuk menemukan parameter yang baik untuk model ARIMA. Singkatnya, langkah-langkah dari proses ini adalah sebagai berikut: Identifikasi Model. Gunakan statistik plot dan ringkasan untuk mengidentifikasi elemen tren, musiman, dan autoregression untuk mendapatkan gambaran tentang perbedaan dan ukuran lag yang akan dibutuhkan. Estimasi Parameter Gunakan prosedur yang tepat untuk menemukan koefisien model regresi. Memeriksa Model Gunakan plot dan uji statistik dari kesalahan residual untuk menentukan jumlah dan jenis struktur temporal yang tidak ditangkap oleh model. Proses diulang sampai tingkat kesesuaian yang diinginkan tercapai pada pengamatan sampel atau sampel di luar sampel (misalnya kumpulan data pelatihan atau pengujian). Prosesnya dijelaskan dalam buku teks klasik 1970 tentang topik berjudul Time Series Analysis: Forecasting and Control oleh George Box dan Gwilym Jenkins. Edisi ke 5 yang diperbarui sekarang tersedia jika Anda tertarik untuk masuk lebih dalam ke jenis model dan metodologi ini. Mengingat bahwa model dapat disesuaikan dengan efisien pada kumpulan data deret berukuran sederhana, parameter pencarian grid dari model dapat menjadi pendekatan yang berharga. Dalam tutorial ini, Anda menemukan bagaimana mengembangkan model ARIMA untuk peramalan deret waktu dengan Python. Secara khusus, Anda belajar: Tentang model ARIMA, bagaimana bisa dikonfigurasi, dan asumsi yang dibuat oleh model. Cara melakukan analisa deret waktu cepat menggunakan model ARIMA. Cara menggunakan model ARIMA untuk memperkirakan dari prediksi sampel. Apakah Anda memiliki pertanyaan tentang ARIMA, atau tentang tutorial ini Ajukan pertanyaan Anda di komentar di bawah ini dan saya akan melakukan yang terbaik untuk dijawab. Ingin Mengembangkan Prediksi Seri Waktu dengan Python Kembangkan Prakiraan Anda Sendiri di Menit hanya dengan beberapa baris kode python Ini mencakup tutorial belajar mandiri dan proyek end-to-end pada topik seperti: Memuat data. Visualisasi. Pemodelan Penyetelan algoritma dan banyak lagi. Akhirnya Bawa Peramalan Time Series ke Proyek Anda Sendiri Lewati Akademisi. Hasil saja Kevin January 17, 2017 at 12:58 am Memberi saya banyak kesalahan: Traceback (panggilan terakhir terakhir): File 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5site-packagespandasioparsers. py8221, line 2276, dalam konverter dateparser (datecols), errors8217ignore8217) File 8220UserskevinoostPycharmProjectsARIMAmain. py8221, Line 6, dalam parser kembali datetime. strptime (82161908217x, 8216Y-m8217) TypeError: strptime () argumen 1 harus str, tidak numpy. ndarray Selama penanganan pengecualian di atas, pengecualian lain terjadi: Traceback (panggilan terakhir terakhir): File 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5site-packagespandasioparsers. py8221, baris 2285, dalam konverter dayfirstdayfirst), File 8220pandassrcinference. pyx8221, baris 841, di pandas. lib. tryparsedates (pandaslib. c: 57884) File 8220pandassrcinference. pyx8221, baris 838, di pandas. lib. tryparsedates (pandaslib. c: 57802) File 8220UserskevinoostPycharmProjectsARIMAmain. py8221, baris 6, dalam parser kembali datetime. strptime (82161908217x, 8216Y-m8217) File 8220Userskevinoost Anacondalibpython3.5strptime. py8221, baris 510, dalam strptimedatetime tt, fraksi strptime (datastring, format) File 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5strptime. py8221, line 343, dalam strptime (datastring, format)) ValueError: data waktu 8216190Sales of shampoo selama periode tiga tahun8217 Tidak cocok dengan format 8216Y-m8217 Selama penanganan pengecualian di atas, pengecualian lain terjadi: Traceback (panggilan terbaru terakhir): File 8220UserskevinoostPycharmProjectsARIMAmain. py8221, baris 8, dalam seri readcsv (8216shampoo-sales. csv8217, header0, parsedates0, indexcol0, SqueezeTrue, dateparserparser) File 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5site-packagespandasioparsers. py8221, baris 562, di parserf kembali baca (filepathorbuffer, kwds) File 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5site-packagespandasioparsers. py8221, baris 325, di baca kembali parser. read () File 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5site - Packagespandasioparsers. py8221, baris 815, di baca ret self. engine. read (nrows) File 8220Userskev Inoostanacondalibpypython3.5site-packagespandasioparsers. py8221, line 1387, di indeks baca, nama self. makeindex (data, alldata, nama) File 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5site-packagespandasioparsers. py8221, line 1030, di indeks makeindex self. aggindex (indeks) File 8220Userskevinoostanacondalibpython3. 5site-packagespandasioparsers. py8221, line 1111, di aggindex arr self. dateconv (arr) File 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5site-packagespandasioparsers. py8221, line 2288, di converter return genericparser (dateparser, datecols) File 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5site-packagespandasiodateconverters. py8221, line 38 , Dalam genericparser resultsi parsefunc (args) File 8220UserskevinoostPycharmProjectsARIMAmain. py8221, baris 6, dalam parser kembali datetime. strptime (82161908217x, 8216Y-m8217) File 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5strptime. py8221, baris 510, dalam strptimedatetime tt, fraksi strptime (datastring, format) File 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5strptime. py8221, lin E 343, dalam strptime (datastring, format)) ValueError: time data 8216190Sales of shampoo selama periode tiga tahun8217 tidak sesuai dengan format 8216Y-m8217 Proses selesai dengan kode keluar 1 Help akan lebih dihargai. Sepertinya ada masalah dengan file data Anda. Buka csv di editor teks dan konfirmasikan baris tajuk terlihat masuk akal. Juga konfirmasikan bahwa Anda tidak memiliki data tambahan di akhir file. Terkadang file datamarket didownload dengan data footer yang perlu Anda hapus. NGUYEN Quang Anh 19 Januari 2017 at 6:28 pm Katakanlah saya memiliki data deret waktu dengan banyak atribut. Sebagai contoh, sebuah baris akan memiliki (kecepatan, bahan bakar, tirepressure), bagaimana kita bisa membuat model dari ini? Nilai setiap kolom bisa saling mempengaruhi, jadi kita tidak bisa melakukan peramalan hanya pada 1 kolom. Saya google banyak tapi semua contoh yang saya temukan sejauh ini hanya bekerja pada deret waktu 1 atribut. Ini disebut peramalan time series multivariat. Model linier seperti ARIMA tidak dirancang untuk jenis masalah ini. Umumnya, Anda dapat menggunakan representasi berbasis lag dari masing-masing fitur dan kemudian menerapkan algoritma pembelajaran mesin standar. Saya berharap untuk memiliki beberapa tutorial tentang ini segera. Muyi Ibidun 7 Februari 2017 at 9:36 am Masalah Anda sesuai dengan model VAR (Vector Autoregression) yang dirancang. Lihat link berikut untuk informasi lebih lanjut. Saya harap ini membantu pekerjaan anda. Kelvid 20 Januari 2017 at 11:55 am Hai, apakah Anda punya contoh untuk posting ARIMA musiman Saya telah menginstal modul statsmodels terbaru, namun ada kesalahan impor SARIMAX. Membantu jika Anda berhasil mengetahuinya. Terima kasih. Sebastian 31 Januari 2017 at 3:33 am Pos bagus Jason Saya punya beberapa pertanyaan: 8211 Hanya untuk memastikan. Modelfit. forecast () adalah satu langkah di depan perkiraan dan modelfit. predict () adalah untuk beberapa langkah ke depan perkiraan 8211 saya bekerja dengan seri yang nampaknya paling tidak mirip dengan seri sampo (dengan inspeksi). Ketika saya menggunakan prediksi pada data pelatihan, saya mendapatkan pola zig-zag ini dalam prediksi juga. Namun untuk data uji coba, prediksi tersebut jauh lebih mulus dan nampaknya jenuh pada level tertentu. Maukah anda mengharapkan ini Jika tidak, apa yang salah ya, ramalan () adalah untuk satu langkah prakiraan. Anda bisa melakukan satu langkah prakiraan dengan memprediksi () juga, tapi ini lebih banyak pekerjaan. Saya tidak akan mengharapkan prediksi di luar beberapa langkah waktu untuk menjadi sangat akurat, jika itu pertanyaan Anda Sebastian 3 Februari 2017 pukul 09:25 Terimakasih atas jawaban Mengenai pertanyaan kedua. Ya, Anda benar prediksi tidak terlalu akurat. Namun, seri waktu yang diprediksi memiliki kandungan frekuensi yang sama sekali berbeda. Seperti yang saya katakan, itu halus dan tidak zig-zaggy sebagai data asli. Apakah ini normal atau apakah saya melakukan sesuatu yang salah? Saya juga mencoba prediksi beberapa langkah (modelfit. predict ()) pada data pelatihan dan kemudian ramalannya tampaknya memiliki lebih atau kurang konten frekuensi yang sama (lebih banyak zig-zaggy) sebagai data yang ingin saya prediksi. Hai Sebastian, aku mengerti. Dalam kasus prediksi pada dataset pelatihan, model memiliki akses terhadap pengamatan nyata. Misalnya, jika Anda memprediksi 5 hal yang penting di dalam dataset pelatihan, akan menggunakan obs (t4) untuk memprediksi t5 daripada prediksi (t4). Dalam kasus memprediksi di luar data model akhir, tidak ada salahnya membuat prediksi (kecuali jika Anda memberikannya), namun hanya memiliki akses ke prediksi yang dibuat untuk langkah-langkah waktu sebelumnya. Hasilnya adalah error compound dan hal-hal mematikan rel dengan cepat (flat forecast). Apakah itu membuat sensehelp James Zhang pada tanggal 10 Februari 2017 jam 7:42 pm terima kasih banyak atas postingnya, tulisannya sangat bagus saya punya pertanyaan: jadi saya menggunakan pendekatan anda untuk membangun model, tapi ketika saya mencoba meramalkan data itu Berada di luar sampel, saya berkomentar tentang testt dan riwayat perubahannya. append (obs) to history. append (yhat), dan saya mendapat prediksi datar8230 jadi apa yang bisa menjadi alasan dan bagaimana Anda benar-benar melakukan out-of - Prediksi sampel berdasarkan model yang ada pada dataset kereta api Terima kasih banyak Setiap loop dalam ramalan rolling menunjukkan kepada Anda bagaimana membuat satu langkah keluar dari perkiraan sampel. Latih ARIMA Anda pada semua perkiraan data dan panggilan yang tersedia (). Jika Anda ingin melakukan perkiraan multi langkah, memang, Anda perlu memperlakukan perkiraan sebelumnya sebagai 8220observations8221 dan menggunakannya untuk perkiraan berikutnya. Anda dapat melakukannya secara otomatis menggunakan fungsi predict (). Bergantung pada masalah, pendekatan ini seringkali tidak terampil (misalnya peramalan datar). James 16 Februari 2017 at 2:03 am 1) Zipline Jupyter QtConsole 14.1 zipline import. 14.1. 14.1 Zipline Zipline conda. Conda. Zipline Zipline GitHub (githubquantopianzipline) 14.2 python 2.7 python 3.4. Python 3.5 zipline 14.2 Zipline zipline python 2.7 python 3.4 zipline python 3.4. Python 3.5 zipline . 14.3. PC conda. Python 3.4 conda. 14.4 conda update conda conda. Conda python 3.4. Conda buat. - n, python Anaconda Conda buat 14.5. . Y. . 14,5 conda buat conda buat C: Anaconda3envs - n (py34) 14.6 (python 3.4). 14.6 conda membuat conda membuat Visual C 2010. Visual C 2010 IDE CC Visual C 10.0. Visual C CC. Visual C. 2.6 3.2 Visual C 9.0, 3.3 3.4 Visual C 10.0, 3.5 Visual C 14.0. Vcweb. exe 14.7 Selanjutnya. 14.7 Visual C 2010 Express 1 14.8 Selanjutnya. 14.8 Visual C 2010 Express 2 14.9 Selanjutnya. 14.9 Visual C 2010 Express 3 14.10 Pasang. 14.10 Visual C 2010 Express 4 Visual C 2010 Express py34 zipline. - gt py34 14.11 Anaconda Prompt (py34). 14.11 Anaconda Prompt (py34) Anaconda Prompt (py34) 14.22 pip memasang zipline zipline. 14.12 pip zipline zipline python 3.4 impor. - gt Jupyter QtConsole (py34). Jupyter QtConsole 14.13 Python 3.4.5. 14.13 Python 3.4 Jupyter QtConsole Jupyter QtConsole impor zipline warning 14.14 import. 14.14 impor zipline , Zipline impor Zipline impor C: Anaconda3envspy34libsite-packagespandasiodata. py: 35: FutureWarning: Modul pandas. io. data dipindahkan ke paket terpisah (pandas-datareader) dan akan dihapus dari panda dalam versi yang akan datang. Setelah memasang paket panda-datareader (githubpydatapandas-datareader), Anda dapat mengubah impor dari data impor pandas. io, dari data impor pandasdatareader, wb. FutureWarning) ------------------------------------------------ --------------------------- ImportError Traceback (panggilan terakhir terakhir) ltipython-input-1-caeca508216fgt di ltmodulegt () ---- Gt 1 zipline impor c: userstydesktopzipline-0.8.4zipline-0.8.4ziplineinit. py in ltmodulegt () 24 from. versi import getversions 25 Hal ini perlu terjadi setelah impor lainnya. --- gt 26 dari. Algoritma impor TradingAlgorithm 27 dari. Impor api 28 c: userstydesktopzipline-0.8.4zipline-0.8.4ziplinealgorithm. py in ltmodulegt () 77 dari zipline. gensposites import datesortedsources 78 from zipline. gens. tradesimulation import AlgorithmSimulator --- gt 79 dari zipline. pipeline. engine import (80 NoOpPipelineEngine, 81 SimplePipelineEngine, c: userstydesktopzipline-0.8.4zipline-0.8.4ziplinepipelineinit. py in ltmodulegt () 4 from. classifier import Classifier 5 from. engine import SimplePipelineEngine ---- gt 6 from. factors import Factor, CustomFactor 7 from. Filter impor Filter 8 dari impor. term Term c: userstydesktopzipline-0.8.4zipline-0.8.4ziplinepipelinefactorsinit. py in ltmodulegt () ---- gt 1 from. factor import (2 Factor, 3 CustomFactor, 4) 5 dari impor terberat. Terbaru c: userstydesktopzipline-0.8.4zipline-0.8.4ziplinepipelinefactorsfactor. py in ltmodulegt () 12 TipeData Tidak Terdaftar, 13) --- gt 14 dari zipline. lib. rank import maskedrankdata2d 15 dari zipline. pipeline. mixins import (16 CustomTermMixin, c: Userstydesktopz Ipline-0.8.4zipline-0.8.4ziplinelibrank. pyx di init zipline. lib. rank (ziplinelibrank. c: 4705) () 16) 17 dari impor numpy applyalongaxis, float64, isnan, nan --- gt 18 dari impor scipy. stats Rankdata 19 20 C: Anaconda3envspy34libsite-packagesscipystatsinit. py in ltmodulegt () 336 dari divisi impor di masa depan, fungsi cetak, absoluteimport 337 - gt 338 dari impor. step 339 dari impor data impor 340 dari impor. Reboisasi C: Anaconda3envspy34libsite-packagesscipystatsstats. py in Ltmodulegt () 178 dari scipy. lib. six import callable, stringtypes 179 dari array impor numpy, asarray, ma, zero --gt 180 import scipy. special sebagai special 181 import scipy. linalg sebagai linalg 182 import numpy as np C: Anaconda3envspy34libsite --packagesscipyspecialinit. py in ltmodulegt () 625 dari divisi impor di masa depan, fungsi cetak, absoluteimport 626 - gt 627 dari impor impor 628 629 from. basic import ImportError: Beban DLL gagal:. Zipline impor ------------------------------------------------ --------------------------- ImportError Traceback (panggilan terakhir terakhir) ltipython-input-2-caeca508216fgt di ltmodulegt () ---- Gt 1 zipline impor c: userstydesktopzipline-0.8.4zipline-0.8.4ziplineinit. py in ltmodulegt () 17 Ini bukan tempat untuk membuang kelas yang sewenang-wenang untuk kenyamanan, 18 ini adalah tempat untuk mengekspos antarmuka publik. --- gt 19 dari. Data impor 20 dari. Keuangan impor 21 dari. Import gens ImportError: tidak bisa mengimpor nama 39data39. . -, 2016 5 1 8:32, zipline. 0,9. -, 2016 5 7 1:17 zipline. Traceback (panggilan terbaru): File quotltpyshell2gtquot, baris 1, dalam ltmodulegt import zipline File quotd: zipline-0.9.0ziplineinit. pyquot, baris 26, di ltmodulegt dari. Algoritma import TradingAlgorithm File quotd: zipline-0.9.0ziplinealgorithm. pyquot, baris 106, di ltmodulegt dari zipline. history import HistorySpec File quotd: zipline-0.9.0ziplinehistoryinit. pyquot, line 21, di ltmodulegt dari. Import historycontainer File quotd: zipline-0.9.0ziplinehistoryhistorycontainer. pyquot, line 27, di ltmodulegt dari zipline. utils. munge import ffill, bfill File quotd: zipline-0.9.0ziplineutilsmunge. pyquot, line 15, di ltmodulegt dari pandas. coremon import maskmissing ImportError: tidak bisa mengimpor nama 39maskmissing39 .... python 3.4.4 py34 pip. Zipline Anaconda. .. -, 2016 5 8 4:32, PC Anaconda 4.0.0 32-bit. (32-bit) Python 3.4 env zipline 0.9.0, impor. Zipline C: zipline-0.9.0. (Setup. py C: zipline-0.9.0setup. py) Pandas (env.) Conda Prompt. Conda update conda conda update anaconda -, 2016 5 8 9:47 anaconda update .. .. .. .. -, 2016 5 9 10:53 py34 activate, py34. -, 2016 6 22 10:41 Windows10 (py34). . . Quot quot quot kuotot PC. Anaconda gt C: UsersquotquotAppDataRoamingMicrosoftWindowsStart MenuProgramsAnaconda3 (32-bit), (T). Anaconda Cloud (py34): (T) C: Anaconda3envspy34pythonw. exe - m webbrowser - t quotanaconda. org anaconda Navigator (py34): (T) C: Anaconda3envspy34pythonw. exe C: Anaconda3envspy34cwp. py C: Anaconda3envspy34 quotC: Anaconda3envspy34pythonw. exequot QuotC: Anaconda3envspy34Scriptsanaconda-navigator-script. pyquot Anaconda Prompt (py34): (T) windirsystem32cmd. exe quotKquot C: Anaconda3envspy34Scriptsactivate. bat C: Anaconda3envspy34 IPython (py34): (T) C: Anaconda3envspy34python. exe C: Anaconda3envspy34cwp. py C: Anaconda3envspy34 quotC: Anaconda3envspy34python. exequot quotC: Anaconda3envspy34Scriptsipython-script. pyquot Jupyter notebook (py34): (T) C: Anaconda3envspy34python. exe C: Anaconda3envspy34cwp. py C: Anaconda3envspy34 quotC: Anaconda3envspy34python. exequot quotC: Anaconda3envspy34Scriptsjupyter-notebook-script. pyquot Jupyter QTConsole (py34): (T) C: Anaconda3envspy34pythonw. exe C: Anaconda3envspy34cwp. py C: Anaconda3envspy34 quotC: Anaconda3envspy34pythonw. exequot quotC: Anaconda3envspy34Scrip Tsjupyter-qtconsole-script. pyquot Reset Spyder Settings (py34): (T) C: Anaconda3envspy34python. exe C: Anaconda3envspy34cwp. py C: Anaconda3envspy34 quotC: Anaconda3envspy34python. exequot quotC: Anaconda3envspy34Scriptsspyder-script. pyquot --reset Spyder (py34): (T) C: Anaconda3envspy34pythonw. exe C: Anaconda3envspy34cwp. py C: Anaconda3envspy34 quotC: Anaconda3envspy34pythonw. exequot quotC: Anaconda3envspy34Scriptsspyder-script. pyquot -, 2016 6 25 11:52,. Py34 buat, paket zipline. Zipline1.0.1. Logbook, Logbook-0.12.5, pandas-0.16.1 (pandas-0.18.1 zipline), pandas-datareader-0.2.1, cyordereddict-1.0.0 (cyordereddict-0.2.2 zipline), contextlib2-0.5.3, Bcolz-1.1.0 (zipline 0.12.1) zipline zipline0.8.4. . VC. -, 2016 6 29 12:57 docker, - Kong Hyun, 2016 7 8 8:31 Update. . . - Kong Hyun, 2016 7 9 10:22 Kong Hyun,. -, 2016 7 10 3:31 Pandas quotImportError: tidak bisa mengimpor nama 39maskmissing39quot quotImportError: tidak bisa mengimpor nama 39data39quot gtconda update pandas0.17.1 pandas0.17.1 zipline 0.9.0. - Kayden, 2016 7 25 9:30. . Panda. . Zipline tidak kompatibel dengan panda 0,18 - tidak dapat mengimpor data nama, tidak dapat mengimpor nama maskmissing 1197 githubquantopianziplineissues1197 - Kong Hyun, 2016 8 4 11:17. Zipline . Anaconda Prompt (Py34), pip memasang zipline, Visual Studio 2013 PTVS, - Opsi Alat-Lingkungan Python Py34. Zipline Visual Studio 2010 Express. , Bergerak rata-rata. . Gs39MA539 pd. rollingmean (gs39Adj Close39,5) Py34 gs39MA539 gs39Adj Close39.rolling (5).mean () Py35 - danile, 2016 8 21 2:04. Zipline Command quotpython setup. py egginfoquot gagal dengan kode 1. Py34. . -, 2016 9 3 2:56 (20160906) Quantopian zipline conda. (Githubquantopianzipline) python 3.4 env conda install - c Quantopian zipline Visual C zipline. Ubuntu 14.04 LTS 64bit, WindowsMac OSLinux 64 conda install - c Quantopian zipline. - Younghun, 2016 9 6 3:20 Mac OS X conda install - c Quantopian zipline. , 10 conda,. 3.4. 39conda remove - n py34 39,, conda install - c Quantopian zipline,. , 2.7. Zipline impor, 2.7, envs py34,. Pip, panda ----------------------------------------- conda membuat - n py34 python3.4 anaconda Aktifkan py34 python --versi pip install - e C: zipline-0.9.0 conda install - n py34 pandas0.17.1 ------------------------- --------------- 10 zipline-1.0.2. Panda-0.17.0. Panda-0.17.1 impor Conda install - n py34 pandas0.17.0, impor zipline, algo. run (). Zipline-0.9.0. -, 2016 12 5 1:26 Anaconda Cloud (py34): (T) C: Anaconda3envspy34pythonw. exe - m webbrowser - t quotanaconda. org quot Anaconda Navigator (py34): (T) C: Anaconda3envspy34pythonw. exe C: Anaconda3envspy34cwp. py C: Anaconda3envspy34 quotC: Anaconda3envspy34pythonw. exequot quotC: Anaconda3envspy34Scriptsanaconda-navigator-script. pyquot Anaconda Prompt (py34): (T) windirsystem32cmd. exe quotKquot C: Anaconda3envspy34Scriptsactivate. bat C: Anaconda3envspy34 IPython (py34): (T) C: Anaconda3envspy34python. Exe C: Anaconda3envspy34cwp. py C: Anaconda3envspy34 quotC: Anaconda3envspy34python. exequot quotC: Anaconda3envspy34Scriptsipython-script. pyquot Jupyter Notebook (py34): (T) C: Anaconda3envspy34python. exe C: Anaconda3envspy34cwp. py C: Anaconda3envspy34 quotC: Anaconda3envspy34python. exequot quotC: Anaconda3envspy34Scriptsjupyter-notebook-script. pyquot Jupyter QTConsole (py34): (T) C: Anaconda3envspy34pythonw. exe C: Anaconda3envspy34cwp. py C: Anaconda3envspy34 quotC: Anaconda3envspy34pythonw. exequot quotC: An Aconda3envspy34Scriptsjupyter-qtconsole-script. pyquot Reset Spyder Settings (py34): (T) C: Anaconda3envspy34python. exe C: Anaconda3envspy34cwp. py C: Anaconda3envspy34 quotC: Anaconda3envspy34python. exequot quotC: Anaconda3envspy34Scriptsspyder-script. pyquot --reset Spyder (py34): (T) C: Anaconda3envspy34pythonw. exe C: Anaconda3envspy34cwp. py C: Anaconda3envspy34 quotC: Anaconda3envspy34pythonw. exequot quotC: Anaconda3envspy34Scriptsspyder-script. pyquot -, 2016 6 25 11:52:20 jendela 10 - pemodal, 2016 12 7 2:27 - Pemodal, 2016 12 7 4:18 Jupyter QtConsole 4.2.1 Python 3.4.5 Anaconda 4.2.0 (32-bit) (default, 5 Jul 2016, 14:56:50) MSC v.1600 32 bit (Intel) Tipe quotcopyrightquot , Quotcreditsquot atau quotlicensequot untuk informasi lebih lanjut. IPython 5.1.0 - Python Interaktif yang disempurnakan. - gt Pendahuluan dan ikhtisar fitur IPython. Quickref - gt referensi cepat Help - gt sistem bantuan Python sendiri. Rincian objek-gt tentang 39object39, gunakan 39object39 untuk rincian tambahan. Zipline impor C: File Program (x86) Anaconda3envspy34libsite-packagespandasiodata. py:35: FutureWarning: Modul pandas. io. data dipindahkan ke paket terpisah (pandas-datareader) dan akan dihapus dari panda dalam versi yang akan datang. Setelah memasang paket panda-datareader (githubpydatapandas-datareader), Anda dapat mengubah impor dari data impor pandas. io, dari data impor pandasdatareader, wb. FutureWarning) ------------------------------------------------ --------------------------- ImportError Traceback (panggilan terakhir terakhir) ltipython-input-1-caeca508216fgt di ltmodulegt () ---- Gt 1 zipline impor c: zipline-0.9.0ziplineinit. py in ltmodulegt () 24 dari. versi impor getversions 25 Hal ini perlu terjadi setelah impor lainnya. --- gt 26 dari. Algoritma impor TradingAlgorithm 27 dari. Impor api 28 c: zipline-0.9.0ziplinealgorithm. py di ltmodulegt () 104 dari zipline. protocol impor Acara 105 --gt 106 dari zipline. history import HistorySpec 107 dari zipline. history. historycontainer import HistoryContainer 108 c: zipline-0.9. 0ziplinehistoryinit. py in ltmodulegt () 19) 20 --- gt 21 dari. Import historycontainer 22 23 all c: zipline-0.9.0ziplinehistoryhistorycontainer. py in ltmodulegt () 25 26 dari zipline. utils. data import RollingPanel, pastikanindex --- gt 27 dari zipline. utils. munge import ffill, bfill 28 29 logger logbook. Logger (39History Container 39) c: zipline-0.9.0ziplineutilsmunge. py in ltmodulegt () 13 Lihat Lisensi untuk bahasa tertentu yang mengatur hak akses dan 14 batasan berdasarkan Lisensi. --- gt 15 dari pandas. coremon import maskmissing 16 coba: 17 dari pandas. coremon import backfill2d, pad2d ImportError: tidak bisa mengimpor nama 39maskmissing39 - financier, 2016 12 7 4:20 conda create - n py34 python3.4 anaconda. Memproses . Mencoba untuk memutar kembali. Py34. Conda-meta (), Library (), qt. conf. . - gt-gtAnaconda3 (32-bit) 34 envspy34. - Jk, 2017 2 14 1:02 python3.4 ERROR conda. core. link:executeactions(330): Terjadi kesalahan saat menginstal paket 39defaults :: qt-5.6.2-vc10339. UnicodeDecodeError (39utf-839, b39 1xb0xb3 xc6xc4xc0xcfxc0xcc xbaxb 9xbbxe7xb5xc7xbexfaxbdxc0xb4xcfxb4xd9.rn39, 9, 10, 39invalid mulai b yte39) Mencoba untuk memutar kembali. UnicodeDecodeError (39utf-839, b39 1xb0xb3 xc6xc4xc0xcfxc0xcc xbaxb 9xbbxe7xb5xc7xbexfaxbdxc0xb4xcfxb4xd9.rn39, 9, 10, 39invalid mulai b yte39). 7 32 os. -, 2017 2 19 10:33
No comments:
Post a Comment