大家好,小宜来为大家讲解下。rangedisplay，rangedisplay默认项这个很多人还不知道,现在让我们一起来看看吧！
Excel如何得到当前工作表目录?
VBA代码几句话就行了
打开VBA 窗口 插入模块粘贴下面代码 运行即可
更多VBA实战案例 请点击下方专栏学习#excel##办公##vba#
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Sub 创建目录()
Dim sht As Worksheet
On Error Resume Next '忽略错误继续执行VBA代码,避免出现错误消息
Application.ScreenUpdating = False
Application.DisplayAlerts = False '关闭删除目录表时的提示
Sheets("目录").Delete
Application.DisplayAlerts = True
Set sht = Sheets.Add(before:=Sheets(1))
sht.name = "目录"
sht.[A1] = "序号"
sht.[B1] = "目录"
For i = 2 To Sheets.Count
sht.Cells(i, 1) = i - 1
sht.Cells(i, 2) = Sheets(i).name
sht.Hyperlinks.Add Anchor:=sht.Cells(i, 2), Address:="", SubAddress:= _
"'" & Sheets(i).name & "'!A1", TextToDisplay:=Sheets(i).name '主表添加超链接
Sheets(i).Hyperlinks.Add Anchor:=Sheets(i).Range("E1"), Address:="", SubAddress:= _
"目录!B" & i, TextToDisplay:="返回目录" '子表添加返回超链接
Next
Application.ScreenUpdating = True
MsgBox "目录创建完成"
End Sub
刚接触Python不久，遇到一个问题，请人帮我解决下！
我的持仓天数为参数（向前填充时候的参数，填充几天表示持仓几天），现在我要调整持仓天数（不同的持仓日期），得到不同的“lastshouyi” , 该怎么写循环？还是定义函数？
代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import talib as ta
import warnings; warnings.simplefilter('ignore') #忽略可能会出现的警告信息，警告并不是错误，可以忽略；
pd.set_option('expand_frame_repr', False) # 当列太多时显示不清楚;显示所有列
pd.set_option('display.max_rows', None) #显示所有行
#读取数据
df = pd.read_csv('D:\量化\训练营全量历史数据11-2\stock\sz300001.csv',
encoding='gbk',
skiprows=1,
error_bad_lines=False)
df=df[['交易日期', '开盘价', '股票代码', '收盘价', '最高价', '最低价', '前收盘价', '成交量']]
df['交易日期']=pd.to_datetime(df['交易日期'])
#计算复权价
发行价=df.at[0,'前收盘价']
df['涨跌幅度']=(df['收盘价']-df['前收盘价'])/df['前收盘价'] #计算第二天的涨跌幅度
df['复权因子']=(df['涨跌幅度']+1).cumprod() #定义复权因子
df['复权收盘价']=发行价*df['复权因子']
最大涨幅=df['复权因子'].max() #找出最大值
历史最高复权价=df['复权收盘价'].max() #找出最大值
#计算移动均线EMA、MACD等
ma_short=12 #定义短期均线
ma_long=26
MID=9 #定义中期天数
volchange=1.5
持仓天数=1
# for i in range(5,30,1):
# x=i
df['DIFF'],df['DEA'],df['MACD'] = ta.MACD(df.收盘价,fastperiod=ma_short,slowperiod=ma_long,signalperiod=MID)
df['MACD']=df['MACD']*2
df=df.dropna(how='any')
df.reset_index(inplace=True,drop=True) #重新索引
condition1=(df['DIFF']>=df['DEA']) #当天的DIFF大于等于DEA
condition2=(df['DIFF'].shift(1)<df['DEA'].shift(1)) #当天的DIFF大于等于DEA
df.loc[condition1 & condition2,'买入信号']=1
#计算仓位
df['pos']=df['买入信号'].shift(1) #向上取值，当天仓位不变，第二天仓位变化
df['pos'].fillna(method='ffill',limit=持仓天数 ,inplace=True) #持仓天数为变化值，按持仓天数来填充空值，填充几个数值就表示持有几天
df['equity_change']=df['涨跌幅度']*df['pos'] #计算资产变化
df['equity_curve']=(df['equity_change']+1).cumprod()
df['equity_curve1']=df['equity_curve'].fillna(method='ffill')
col_n='交易日期','DIFF','DEA','MACD','复权收盘价','复权因子','equity_curve1','pos' #选取某些列，不用drop
df=pd.DataFrame(df,columns=col_n)
last_shouyi=df['equity_curve1'].iloc[-1]
df['复权因子2here']=df['复权因子'].expanding().max()
print(last_shouyi)
雷达英文翻译中文
1.MODE 译文 模式
2.TGT TRAIL译文 尾迹目标调节
3.TGT ALARM 译文 两面板报警区
4.SHIFT ZOOM 译文 中心偏心
5.INDEX LINE 译文 平行线
6.EBL OFFSET 译文 电子方位线偏心
7.PLOT SYMBOL 译文 标绘目标
8.MARK 译文 标记
9.F1 译文 功能1
①.VECTOR T/R 译文 矢量切换﹙真矢量和相对矢量﹚
②.PULSE 译文 选择脉冲宽度
③.INT REJ 译文 雷达干扰清除
④.STRETCH 译文 伸展
⑤.ECHO AVG 译文 回波平均等级
⑥.CONTRAST 译文 对比度
⑦.N REJ 译文 干扰设置
⑧.DISP SEL 译文 显示设置
⑨.P M 译文 下午
0.SART 译文 雷达应答器
0.F2 译文 功能2
①.VIDEO PLOT 译文 电子标绘
②.TGT TRAIL 译文 尾迹目标调节
③.TGT ALARM 译文 两目标报警区
④.WATCH TIME 译文 锚位监视报警
⑤.ECHO SIG 译文 杂波抑制
⑥.FUNC 译文 功能键
⑦.PLOT 译文 标绘
⑧.MARK 译文 标记
⑨.BRILL 译文 调节显示屏亮度
0.OTHERS 译文 其他菜单
按OTHERS健进入:
①.HDG SET 译文 初始化罗泾读数
②.SPD MODE 译文 自动调节速度模式
MAN译文 手动
LOG译文 日志
NAV译文 航行
LOG（S-BT）译文
LOG（S-WT）译文
③.MAN SPD 译文 手动调节速度
④.SET / DRIFT 译文 设置吃水
⑤.DISPLAY 译文 显示设定
⑥.MARK/LIME 译文 船尾标记
⑦.TUNE 译文 调谐目标回波清晰度
⑧.NAV DATA 译文 选择助航设备
⑨.EBL/VRM/+ 译文 电子方位线∕活动距标圈
11.MENU 译文 菜单键
12.CANCEL CLEAR 译文 取消键
13.ENTER SELECT 译文 确认键
14.BRILL 译文 调节显示屏亮度
15.A/C RAIN 译文 雨雪抑制
16.A/C SEA 译文 海浪抑制
17.GAIN 译文 增益
18.DAY/NIGHT（PUSH）译文 选择荧屏颜色和亮度﹙白天和夜晚模式﹚
19.TLL（PUSH) 译文 软件键
20.A/C AUTO（PUSH）译文 自动跟踪目标
21.HL OFF（PUSH）译文 船首线消隐
22.DIMMER 译文 面板亮度
23.BKGND COLOR 译文 背景颜色
24.AUDIO OFF译文 取消目标报警区
25.RINGS 译文 固定距标圈
26.FUNC TION 译文 功能转换键
27.RANGE 译文 量程选择
28.POWER 译文 电源开关
29.DEGAUSS（PUSH）译文 消磁
30.TX STBY 译文 发射 预备
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