Estamos organizados em duas empresas primárias: um desempenho baseado em produtos técnicos de negócios e um prémio de papel fino e negócios de embalagens (anteriormente conhecido como o negócio de papel fino ). Em 1º de janeiro de 2017, mudamos o nome de nosso negócio de papel fino para papel fino e embalagens. A mudança de nome reflete melhor a crescente importância, e planos para o crescimento contínuo, de nossos produtos de embalagens premium. Nosso negócio de produtos técnicos é um dos principais produtores internacionais de substratos baseados em desempenho, tais como meios de filtragem para transporte, água e outros mercados de filtragem, e materiais de desempenho saturados e revestidos usados para backings industriais, rótulos e uma variedade de outros mercados finais. Mais. Risk Grade Onde o NP se encaixa no gráfico de risco Recomendação de Consenso Informações Adicionais Informações dos Analistas Research Brokers antes de negociar Deseja trocar FX Editar Favoritos Insira até 25 símbolos separados por vírgulas ou espaços na caixa de texto abaixo. Esses símbolos estarão disponíveis durante sua sessão para uso em páginas aplicáveis. Personalizar a sua experiência NASDAQ Selector de cores de fundo Seleccione a cor de fundo de sua escolha: Cotação Pesquisa Seleccione uma página de destino predefinida para a sua pesquisa de cotação: Tempo real após as horas Pre-Market News Resumo das cotações Resumo Citação Gráficos interactivos Predefinição Por favor, Sua seleção, ela se aplicará a todas as futuras visitas ao NASDAQ. Se, a qualquer momento, estiver interessado em voltar às nossas configurações padrão, selecione Configuração padrão acima. Se você tiver dúvidas ou tiver problemas ao alterar suas configurações padrão, envie um e-mail para isfeedbacknasdaq. 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Os instrumentos foram mantidos a cada duas semanas para minimizar o biofouling. Publicações Recentes: Bergondo, D. L. Kester, D. R. Stoffel, H. E. E Woods, W. L. 2005, Observações da série temporal durante os eventos sub-superficiais baixos do oxigênio na baía de Narragansett durante o verão 2001, química marinha 97. 90-103. Dados diários médios Os seguintes arquivos de dados representam médias diárias calculadas a partir de dados brutos de 15 minutos registrados. Estes dados são preliminares que estão sujeitos às correções após a re-calibração post-deployment dos sensores. Os usuários devem citar a fonte apropriada para os dados e atender a qualquer desejo dos pesquisadores listados nas seções de cabeçalho ou anotações dos arquivos de dados ferramentas de análise Analógicamente, o DataFrame tem um método cov para calcular as covariâncias entre pares da série no DataFrame, excluindo também Valores NAnull. Assumindo que os dados faltantes estão faltando aleatoriamente isto resulta em uma estimativa para a matriz de covariância que é imparcial. No entanto, para muitas aplicações esta estimativa pode não ser aceitável porque a matriz de covariância estimada não é garantida para ser semi-definitiva positiva. Isto poderia levar a correlações estimadas com valores absolutos que são maiores do que um, ou uma matriz de covariância não-invertible. Consulte Estimativa de matrizes de covariância para obter mais detalhes. DataFrame. cov também suporta uma palavra-chave opcional minperiods que especifica o número mínimo necessário de observações para cada par de colunas, a fim de ter um resultado válido. Os pesos usados na janela são especificados pela palavra-chave wintype. A lista de tipos reconhecidos são: boxcar triang blackman hamming bartlett parzen bohman blackmanharris nuttall barthann kaiser (necessidades beta) gaussian (necessidades std) generalgaussian (precisa de poder, largura) slepian (precisa de largura). Observe que a janela do boxcar é equivalente a mean (). Para algumas funções de janelas, parâmetros adicionais devem ser especificados: Para. sum () com um wintype. Não há normalização feita para os pesos para a janela. Passando pesos personalizados de 1, 1, 1 irá produzir um resultado diferente do que passando pesos de 2, 2, 2. Por exemplo. Ao passar um wintype em vez de especificar explicitamente os pesos, os pesos já estão normalizados para que o maior peso seja 1. Em contraste, a natureza do cálculo. mean () é tal que os pesos são normalizados em relação uns aos outros. Os pesos de 1, 1, 1 e 2, 2, 2 produzem o mesmo resultado. Rolling de reconhecimento de tempo na versão 0.19.0. Novo na versão 0.19.0 são a capacidade de passar um offset (ou conversível) para um método. rolling () e tê-lo produzir janelas de tamanho variável com base na janela de tempo passada. Para cada ponto de tempo, isso inclui todos os valores precedentes que ocorrem dentro do delta de tempo indicado. Isto pode ser particularmente útil para um índice de frequência de tempo não-regular. Este é um índice de freqüência regular. Usando um parâmetro de janela inteira funciona para rolar ao longo da freqüência da janela. Especificar um deslocamento permite uma especificação mais intuitiva da freqüência de rolamento. Usando um índice não regular, mas ainda monotônico, rolar com uma janela de número inteiro não dá nenhum cálculo especial. A utilização da especificação de tempo gera janelas variáveis para estes dados esparsos. Além disso, agora permitimos que um opcional parâmetro para especificar uma coluna (em vez do padrão do índice) em um DataFrame. Rolling vs Resampling Time-aware Usando. rolling () com um índice baseado em tempo é bastante semelhante a resampling. Ambos operam e executam operações redutoras em objetos de pandas indexados no tempo. Ao usar. rolling () com um deslocamento. O deslocamento é um tempo-delta. Tome uma janela olhando para trás-em-tempo, e agregar todos os valores nessa janela (incluindo o ponto final, mas não o ponto de início). Este é o novo valor nesse ponto no resultado. Estas são janelas de tamanho variável no espaço de tempo para cada ponto da entrada. Você obterá um resultado do mesmo tamanho que a entrada. Ao usar. resample () com um deslocamento. Construa um novo índice que é a freqüência do deslocamento. Para cada compartimento de freqüência, o agregado aponta da entrada dentro de uma janela que olha para trás-no tempo que caem nesse compartimento. O resultado dessa agregação é a saída para esse ponto de freqüência. As janelas são tamanho de tamanho fixo no espaço de freqüência. Seu resultado terá a forma de uma freqüência regular entre o min eo máximo do objeto de entrada original. Para resumir. Rolling () é uma operação de janela baseada em tempo, enquanto. resample () é uma operação de janela baseada em freqüência. Centralização do Windows Por padrão, as etiquetas são definidas para a borda direita da janela, mas uma palavra-chave central está disponível para que as etiquetas possam ser definidas no centro. Funções de janelas binárias cov () e corr () podem calcular as estatísticas da janela em movimento sobre duas séries ou qualquer combinação de DataFrameSeries ou DataFrameDataFrame. Aqui está o comportamento em cada caso: duas séries. Calcular a estatística para o emparelhamento. DataFrameSeries. Calcular as estatísticas para cada coluna do DataFrame com a série passada, retornando um DataFrame. DataFrameDataFrame. Por padrão, calcular a estatística de correspondência de nomes de colunas, retornando um DataFrame. Se o argumento de palavra-chave pairwiseTrue é passado, em seguida, calcula a estatística para cada par de colunas, retornando um painel cujos itens são as datas em questão (consulte a próxima seção). Calculando as covariâncias e as correlações em pares na análise de dados financeiros e outros campos comuns para calcular matrizes de covariância e correlação para uma coleção de séries temporais. Muitas vezes também está interessado em matrizes de covariância de janela móvel e de correlação. Isso pode ser feito passando o argumento de palavra-chave pairwise, que no caso de entradas DataFrame irá produzir um painel cujos itens são as datas em questão. No caso de um único argumento de DataFrame, o argumento pairwise pode até ser omitido: Os valores ausentes são ignorados e cada entrada é calculada usando as observações completas pairwise. Consulte a seção de covariância para ressalvas associadas a este método de cálculo de matrizes de covariância e correlação. Além de não ter um parâmetro de janela, essas funções têm as mesmas interfaces que suas contrapartes de rolagem. Como acima, os parâmetros que todos aceitam são: minperiods. Limite de pontos de dados não nulos a exigir. O padrão é o mínimo necessário para calcular estatística. Nenhum NaNs será emitido uma vez que os pontos de dados não-nulos de minperiods foram vistos. centro. Boolean, se as etiquetas devem ser definidas no centro (o padrão é False) A saída dos métodos. rolling e. expanding não retorna um NaN se houver pelo menos valores não nulos de minperiods na janela atual. Isso difere do cumsum. Cumprod. Cummax. E cummin. Que retornam NaN na saída onde quer que um NaN seja encontrado na entrada. Uma estatística de janela de expansão será mais estável (e menos responsiva) do que sua contrapartida de janela de rolamento à medida que o tamanho de janela crescente diminui o impacto relativo de um ponto de dados individual. Como exemplo, aqui está a saída mean () para o conjunto de dados da série de tempo anterior: Exponentially Weighted Windows Um conjunto relacionado de funções são exponencialmente ponderadas versões de várias das estatísticas acima. Uma interface semelhante ao. rolling e. expanding é acessada através do método. ewm para receber um objeto EWM. São fornecidos vários métodos EW em expansão (exponencialmente ponderados):
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