我正在使用一个预先创建的代码时尚.py: https://github.com/dysonance/Trendy
部分代码计算Max1和Max2 | Min1和Min2
对于我选择的每一家公司,我都会给代码输入过去100天的收盘价。你知道吗
对于一些公司来说,代码可以像预期的那样工作,但是对于超过一半的公司来说,它给了我一个ValueError。你知道吗
min2 = min(x[(min1 + window):])
ValueError: min() arg is an empty sequence
所以在我看来,min1就是问题所在。它无法计算,因此留空。然后一个空序列被送入min2。你知道吗
有人能看一下,告诉我你认为是什么导致了这个问题吗?
下面是一个我用作输入的示例文件(它给出了所描述的错误)。你知道吗
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1xZdSGE05SfyoL9D4akSH0KlV8s2cR1CJLqLlVEzq_4k/edit?usp=sharing
以下是代码的相关部分:
def gentrends(x, window=1/3.0, charts=True):
"""
Returns a Pandas dataframe with support and resistance lines.
:param x: One-dimensional data set
:param window: How long the trendlines should be. If window < 1, then it
will be taken as a percentage of the size of the data
:param charts: Boolean value saying whether to print chart to screen
"""
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas_datareader import data, wb
x = np.array(x)
if window < 1:
window = int(window * len(x))
max1 = np.where(x == max(x))[0][0] # find the index of the abs max
min1 = np.where(x == min(x))[0][0] # find the index of the abs min
# First the max
if max1 + window > len(x):
max2 = max(x[0:(max1 - window)])
else:
max2 = max(x[(max1 + window):])
# Now the min
if min1 - window < 0:
min2 = min(x[(min1 + window):])
else:
min2 = min(x[0:(min1 - window)])
# Now find the indices of the secondary extrema
max2 = np.where(x == max2)[0][0] # find the index of the 2nd max
min2 = np.where(x == min2)[0][0] # find the index of the 2nd min
我把这个贴出来,以防有人碰到这个问题。你知道吗
我输入的数据是最近100天的收盘价。但是,如果增加数据点的数量,则所经历的错误要少得多。你知道吗
在alphavantageapi中,对每日时间序列使用“full”而不是“compact”。你知道吗
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