chaqi.net

This navigation website was initially designed by BYR-Navi with jekyll.
I use it as my personal navigation website and I really like its design concept. But I am not familiar with Jekyll and feel like I need a website more than just a static HTML navigation website. Thus, I modified it with Pyhton and Plotly DASH.

In general, I use Plotly DASH for data visualization only. But I really want to know what else Dash can do beside it. So here is the one.

You may notice the header,footer and layout will be created dynamically with page load. The reason is that the data for header,footer and layout will be generated and updated with page refresh without restarting the whole DASH app again.

Demo

Link: ChaQi.net

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BUG

  • [ ] The DASH app wont interact with custom JS for Semantic UI Popup.
  • [ ] Using html.Form as enter keywill trigger the callback even with empty value of dcc.Input.
  • [ ] Favicon and Meta wont be added or displayed on VPS.

【广东规划出台:超大城市为广州、深圳】财联社3月13日讯,广东省政府网近日发布《广东省人口发展规划(2017-2030年)》,到2020年,全省超大城市、特大城市各有两座。其中超大城市为广州、深圳,特大城市为佛山和东莞。作为“特大城市”的佛山,还将进一步增加人口集聚,到2020年的人口规模等级为500万人-1000万人。

任泽平曾经说过这么一句话:我研究了10年房地产,把它总结为一句话,“长期看人口、中期看土地、短期看金融”,大家记住这句话就行了。

这几天央妈出了新规,住这地区附近的可以选择投资房子。具体原因就不做解释了。

前言

因为便宜,不少人都注册了阿里云的共享虚拟主机普惠版,首年才¥6,次年开始变回¥50。 实际上,阿里云已经默认开启了云虚拟主机的伪静态。 正常来说,虚拟主机适配了伪静态之后,我们只需要在typecho后台开启就可以了。但事实上,当你在后台设置下的永久连接选项里勾选启用,会出现“重写功能检测失败,请检查你的服务器设置,如果你仍然想启用此功能,请勾选这里,勾选以后,点击保存设置。”的字样。

看到上面的警告后不要方,我们就强制开启。

步骤

然后新建一个记事本,并填写以下代码:

RewriteEngine On

RewriteBase /

RewriteCond %{REQUEST_FILENAME} !-f

RewriteCond %{REQUEST_FILENAME} !-d

RewriteRule ^(.*)$ index.php [L,E=PATH_INFO:$1]

之后将文件命名为htacess,并保存到本地。
将htaccess上传至htdocs目录下,将htaccess更名为.htaccess。

这样就可以正常开启typecho的伪静态了。

其实实现原理很简单, 我也不再班门弄虎了。 主要是利用到tushare中的get_stock_basics()函数来获取股票列表,其中包括了ST股票。 然后筛选出dataframe数据的name列表中包含有ST的股票的数据: df.name.str.contains('ST') 。 最后通过 ~取反 获取不含有ST的数据列表。

代码

import tushare as ts

df = ts.get_stock_basics()
df=df[~df.name.str.contains('ST')]

print(df)

其实投资股票分两种,一种是技术分析,一种是基本面分析(这不是废话吗?)。 在做基本面分析的时候除了要了解和分析报表外,还要计算各股票间的相关性和波动率。为啥?根据美国大牛学者研究得出,投资组合间的个股相关性越低,抵抗风险能力越强。记得我看到一篇56年发表的论文,大概20只股票就可以达到“相同的收益,更低的风险”的效果。

废话少说,TuShare是一个免费、开源的python财经数据接口包,有兴趣的童稚可以到www.tushare.org了解更多。

下面直接附上代码:

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun May 28 07:47:14 2017

@author: 分c君_BingWong
"""
import tushare as ts
from pandas import DataFrame

#先建立一个字典,用来存储股票对应的价格
all_data = {} 
#遍历list里面的股票,可以写入多个股票
for ticker in ['601398', '601939', '601857', '600028']:
    #获取各股票某时段的价格
    all_data[ticker] = ts.get_k_data(ticker, '2015-01-01', '2017-05-26')
#用for循环遍历股票价格并转换为dataframe的形式
price = DataFrame({tic: data['close']
                    for tic, data in all_data.items()})
#计算股票价格每日变化
returns = price.pct_change()
#计算相关性
corr=returns.corr()
#计算协方差
cov=returns.cov()

print(corr)
print(con)