文章 "利用箱形图（Boxplot）探索金融时间序列的季节性形态" - 页 33

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fudongyang:

你好，马克西姆、

我运行代码

rates = pd.DataFrame(mt5.copy_rates_range("EURUSD", mt5.TIMEFRAME_D1, datetime(2010, 1, 1), datetime(2020, 1, 1))、

columns=['time', 'open', 'low', 'high', 'close', 'tick_volume', 'spread', 'real_volume'])

我得到的时间是'1262563200'，这没有任何意义，如何解决这个问题？

谢谢！

嗨，试试这个

rates.index = pd.to_datetime(rates.index, unit='s')

[Tim AI]

"例如，第 4、13、14、19 小时每天的方差都很稳定，可能对均值回归策略更有吸引力。

根据方差图，第 20 小时似乎也很稳定。

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Tim AI:

"例如，4、13、14、19 小时每天的方差一致，可能对均值回归策略更有吸引力"。

根据方差图，第 20 小时似乎也很稳定。

我不记得了，这只是个例子吧。当然，你也可以测试其他时段。但我是用MO 开发的。

结果表明，20 小时确实不错。

"每个交易时段的探索性分析 "部分。

[ゆうじ 保坂]

我是个门外汉，所以没有详细解释，我不明白！请告诉我上次要求的 MT4 余额退款是否有进展！

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非常好！

谢谢。