前 言 截至 11 月 22 日，比特币的价格再创历史新高（约 1 比特币兑 8120 美元），在惊讶于虚拟货币「不可战胜」的同时，我们或许能可以从这一波热潮中学到些什么。本文中，博士毕业于伦敦大学学院（UCL）的 David Sheehan 为我们介绍了使用 Keras 基于 LSTM 预测比特币价格走势的详细方法。在测试中，这个机器学习预测法似乎有着不错的准确度。 如果要列出 2017 年最为荒谬的三样事物，则一定是指尖陀螺、人工智能，当然，还有加密虚拟货币（cryptocurrency）。以上是玩笑
Echarts 是一个由百度开源的数据可视化工具，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可，而 Python 就不用多说了。
Hi，everybody！ 这是 3 月 16 日的每日1句话新闻，只需 1 分钟，看看全球最热、最新的区块链新闻。 ▌实时币价：BTC $8093 | ETH $597 📷 观点 火币前CTO张健：区块链大繁荣，还需要5到10年的时间 北大教授蔡剑：区块链技术不改造可能会失效 侯太领：区块链既是技术方案 也是制度机制 全球 加拿大皇家银行用区块链技术实现信用评分的自动化 G20讨论加密货币关键词：含义、技术应用、防范风险、监管共识 全球支付巨头美国运通可能正在考虑使用区块链
SH600519.csv 是用 tushare 模块下载的 SH600519 贵州茅台的日 k 线数据，本次例子中只用它的 C 列数据(如图 所示)： 用连续 60 天的开盘价，预测第 61 天的开盘价。
K线图，大家应该不陌生，至少在影视剧里，在平常的财经新闻报道中应该都见过。如果是超过股的朋友那就更不会陌生了，K线图几乎就是在炒股过程中必不可少的工具，我们用它来看价格的变化形式。
监督式学习是机器学习的一个分支，可以通过训练样本而建立起一个输入和输出之间的函数，并以此对新的事件进行预测。 典型的监督学习流程如下： 支持向量机 是监督学习中一种常用的学习方法。 支持向量机（ S
选自GitHub 作者：David Sheehan 机器之心编译 截至 11 月 22 日，比特币的价格再创历史新高（约 1 比特币兑 8120 美元），在惊讶于虚拟货币「不可战胜」的同时，我们或许能可以从这一波热潮中学到些什么。本文中，博士毕业于伦敦大学学院（UCL）的 David Sheehan 为我们介绍了使用 Keras 基于 LSTM 预测比特币价格走势的详细方法。在测试中，这个机器学习预测法似乎有着不错的准确度。 如果要列出 2017 年最为荒谬的三样事物，则一定是指尖陀螺、人工智能，当然，还
本文为Pandas进阶修炼120题系列第三期，前两期戳第一期、第二期。今天的内容主要为Pandas处理金融(股票)数据相关操作，包含异常值处理、数据可视化、指标计算等，我们开始吧！
本文数据集为黄金期货价格，可从：https://cn.investing.com/commodities/gold-historical-data进行下载。（单位 : 1金衡盎司 = 31.1034768克）
使用原生canvasAPI绘制K线图。（截图以及数据来自于百度Echarts官方示例库【查看示例链接】)。
事实上，比特币优势率是一个广泛使用的指标，跟踪比特币贡献的总加密市值的百分比，从42％升至48％，在31天期间创下7个月新高，货币从替代加密货币转变为比特币的功能。
本期导读 ⊙ML、SVM介绍 ⊙股价的正负统计分析 ⊙预测第二天开盘趋势 机器学习方法是计算机科学的一个分支，它借助于计算机算法，对数据进行分析后，实现模式识别，进而实现对未来数据的预测。 机器学习方法可以分为以下几个类别： 1.监督学习： 训练的输出分类是预先设定好的，根据输入和输出，算法的目标在于寻找其中的对应函数。 2.无监督学习： 训练的输出分类是预先不知道的。算法的目标在于发现数据中的结构，如聚类分析。 3.半监督学习： 介于监督学习和无监督学习之间。 4.增强学习： 算法通过执行一系列的
大数据文摘作品 编译：张南星、王梦泽、元元、Yawei Xia 如果要评选2017三大流行金酸梅奖，毫无疑问，获奖的肯定是指尖陀螺、人工智能以及加密货币。加密货币是一项颠覆性的技术，它背后的原理引人注目，我十分看好它未来的发展。 实际上，我并没有持有任何加密货币，但说起凭借深度学习、机器学习以及人工智能成功预测加密货币的价格，我觉得自己还算是个老司机。 一开始，我认为把深度学习和加密货币结合在一起研究是个非常新颖独特的想法，但是当我在准备这篇文章时，我发现了一篇类似的文章。那篇文章只谈到比特币。我在这篇文章
今天跟大家分享的是股价图！ ▽▼▽ 虽然股价图很容易通过网络获得，没有必要自己动手去做。但是作为excel内置图标库的一种重要图表类型，有必要跟大家介绍以下。 ●●●●● excel2013一共提供了
Matplotlib是Python中最流行的绘图库，它模仿MATLAB中的绘图风格，提供了一整套与MATLAB相似的绘图API，通过API，我们可以轻松地绘制出高质量的图形。 中国银行股票数据下载： 链接:http://pan.baidu.com/s/1gfxRFbH 密码:d3id 1、开场例子 我们以中国银行股票收盘价曲线作为例子来作为开场。 首先我们通过pandas导入数据，并提取出收盘价一列： ChinaBank = pd.read_csv('data/ChinaBank.csv',index_co
你是一个Python编程专家，要完成一个编写Python脚本的任务，具体步骤如下：
软件简介：通达信全部函数及其用法(2011年最新版)(一)行情函数1)HIGH(H) 最高价 返回该周期最高价.2)LOW(L) 最低价 返回该周期最低价.3)CLOSE(C) 收盘价 返回该周期收盘价.4)VOL(V) 成交量(手) 返回该周期成交量.5)OPEN(O) 开盘价 返回该周期开盘价.6)ADVANCE 上涨家数 返回该周期上涨家数. (本函数仅对大盘有效)7)DECLINE 下跌家数 返回该周期下跌家数. (本函数仅对大盘有效)8)AMOUNT 成交额(元) 返回该周期成交额.9)VOLINSTK 持仓量 返回期货该周期持仓量.10)QHJSJ期货结算价返回期货该周期结算价.11)BUYVOL 外盘(手) 返回外盘，即时行情数据12)SELVOL 外盘(手) 返回外盘13)ISBUYORDER 主动性买单 返回当前成交是否为主动性买单.用法: ISBUYORDER，当本笔成交为主动性买盘时,返回1,否则为014)DHIGH 不定周期最高价 返回该不定周期最高价.15)DOPEN 不定周期开盘价 返回该不定周期开盘价.16)DLOW 不定周期最低价 返回该不定周期最低价.17)DCLOSE 不定周期收盘价 返回该不定周期收盘价.18)DVOL 不定周期成交量价 返回该不定周期成交量价.19)NAMELIKE模糊股票名称返回股票名称是否以参数开头.用法: if(NAMELIKE(‘ST’),x,y);20)
春节期间重写了“笑来投资演练程序1.0版”这个程序，可以每个月自动更新几支股票的行情数据。程序的功能不复杂，但是编程新手想实现它仍有相当的困难。为了短时间内完成主要功能，我使用了最熟悉的C#编程语言，
前几天美股熔断，据悉这次熔断是自美股有熔断机制30年来第二次，成了头条新闻。令人始料未及的是，昨晚美股又熔断了。对股票一窍不通的我也在此情此景进行了一波学习充电，股市的变化瞬息万千，有一种图可以用来清晰地反应一段时间内股市的变化情况，它就是K线图。
我去年出了一本Python书，基于股票大数据分析的Python入门实战，在这本书里，我是用股票范例讲述Pythorn的爬虫，数据分析和机器学习知识点，如下是京东的连接。
from __future__ import print_function,absolute_import
目前中国有 7 家碳排放权交易所，分别是北京环境交易所、天津碳排放权交易所、上海环境能源交易所、深圳碳排放权交易所、广州碳排放权交易所、湖北碳排放权交易所、重庆碳排放权交易所等。目前主要提供具有行情数据的几家交易所的数据。
自从有人在微信群里开价5万求购Golang版的撮合引擎之后，我就想自己开发一款，毕竟，以我的经验来说，开发个高性能的撮合引擎并没什么难度。
K线图是金融领域常用的技术分析工具，可以洞察地展示股票的开盘价、收盘价、最高价和最低价等信息。在投资决策中，对多个股票的走势进行对比分析是非常重要的。随着金融市场的发展，投资者对于多种股票的对比分析需求越来越高。传统的方式是通过查看多种股票的历史数据并手动对比图表，但这种方式效率低下很容易出错。
目标地址: http://www.cnemission.com/article/hqxx/
本次更新中国股票指数的分时行情数据，相较于之前的接口，本接口可以获取1、5、15、30、60等分钟级别的数据，但是该接口只能返回近期的数据，并且只需要传入指数代码就可以获取数据。
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📷 作者寄语 本次更新股票历史行情的数据接口，增加对北交所行情的支持 更新接口 "stock_zh_a_hist" # 历史行情数据-东财 历史行情数据-东财 接口: stock_zh_a_hist
目标地址: http://www.cerx.cn/dailynewsCN/index.htm
2022年梦幻开局，到现在4个月了，A股、美股都在大跌（沪深300到五一为止快跌了20个点了），买的基金、股票都亏惨了。于是最近开始学习“更科学”的投资理财方法，其中K线是分析基金、股票走势的一大利器。虽然目前各大理财APP上都有各个股票和指数的K线，但是当我们想看一些定制化的K线，例如以自己选择的定投日为周期的月线时，这些软件可能就支持不了了。比如，我一般在每个月的15号定投基金，希望看看以15号为周期的月线，但是各个APP上的月线都是以1号为周期的。
Dual Thrust策略起源于20世纪80年代，由美国著名交易员和金融作家Larry Williams首次提出。这一策略的核心思想是通过捕捉市场中的短期波动来实现盈利。Larry Williams通过多年的研究和实践，发现市场中存在一种周期性的波动模式，通过这种模式可以预测价格的短期走势。
股票案例 我们要做的是股票的案例，它能够无刷新地更新股票的数据。当鼠标移动到具体的股票中，它会显示具体的信息。 我们首先来看一下要做出来的效果： 服务器端分析 首先，从效果图我们可以看见很多股票基本信
我们要做的是股票的案例，它能够无刷新地更新股票的数据。当鼠标移动到具体的股票中，它会显示具体的信息。
本篇为个人测试记录，记录爬取连续一字板的股票及当时日期。 import tushare as ts import pandas as pd import time # 筛选一字板的策略 def gp_rules(code): # 获取某只股票的历史数据 data = ts.get_hist_data(code, start='2018-01-01', end='2019-07-26') # 排除该时间段无数据的股票 if data is None: r
允中 假装发自 港交所 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 📷 还差2分钱。 经过一上午的鏖战，截止12点休市，今天上午刚刚登陆港交所的小米股价，距离保卫发行价17港元，还差2分钱。而今早小米破发开盘之后，股价旋即继续跳水，跌幅一度接近6%。 小米上市 从中国香港中环联交所到北京清河五彩城，直线距离2289公里，最快坐飞机要2小时51分，最慢徒步则需15天21小时30分。 对于刚刚登陆港交所的小米集团来说，用时整整8年零94天。而连续创业者雷军，从港交所上一次上市，到这一次上
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说python调用通达信公式_通达信公式-主力雷达Python化[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
股票市场具有高收益与高风险并存的特性，预测股票市场走势一直被普通股民和投资机构所关注。股票市场是一个复杂的动态系统，受多方面因素的影响，例如国家金额正常的调整、公司内部结构的调整、以及媒体舆论的渲染等。
本文将使用最简单的KNN算法，基于真实的股票数据集来制定交易策略，并计算它所带来的收益。
本篇文章是”Python股市数据分析”两部曲中的第一部分，内容基于我在犹他州立大学MATH 3900 (Data Mining)课程上的一次讲座。在这些文章中，我将介绍一些关于金融数据分析的基础知识，例如，使用pandas获取雅虎财经上的数据，股票数据可视化，移动均线，开发一种均线交叉策略，回溯检验以及基准测试。第二篇文章会介绍一些实践中可能出现的问题，而本篇文章着重讨论移动平均线。 注意：本篇文章所涉及的看法、意见等一般性信息仅为作者个人观点。本文的任何内容都不应被视为金融投资方面的建议。此外，在此提供的
摘要：本篇文章是"Python股市数据分析"两部曲中的第一部分，主要介绍金融数据分析的背景以及移动均线等方面的内容。 本篇文章是"Python股市数据分析"两部曲中的第一部分，内容基于我在犹他州立大学MATH 3900 (Data Mining)课程上的一次讲座。在这些文章中，我将介绍一些关于金融数据分析的基础知识，例如，使用pandas获取雅虎财经上的数据，股票数据可视化，移动均线，开发一种均线交叉策略，回溯检验以及基准测试。第二篇文章会介绍一些实践中可能出现的问题，而本篇文章着重讨论移动平均线。 注意：
最近打新股又开始流行，特提供打新收益率数据接口，主要包括上海主板、中小板和创业板的数据。
均线通道+突破+加仓 策略原理： 20均线为中轴，上下一个单位的标准差构成一个均线通道 多头入场：价格突破通道上轨，且成为近期高点 空头入场：价格突破通道下轨，且成为近期低点 加仓：价格每变动2倍ATR 出场：动态跟踪止损 短布林通道+高低点 策略原理： 通过布林带以及突破后的高低点的形成产生交易信号 采取跟踪止损出场 波动突破
机器学习小项目:从NIFTY指数的当日股价预测股票收盘价格，对比各种模型在时序数据预测的效果
通过《零基础学编程021：获取股票实时行情数据》的学习，我们已经可以取出“谷歌”股票的开盘价，今天我们要取出GAFATA共6支股票的开盘价。 先回顾上次的代码： import urllib.request as req with req.urlopen('http://hq.sinajs.cn/list=gb_goog') as f : hq = f.read().decode('GBK') v = hq.split(',') print(v[1]) 要获取6支股票行情，那就先找
最新数据：11 月 22 日开盘，腾讯继续上涨，开盘价为 437.60 港元，接近前一交易日最高价。
腾讯云日前与MariaDB基金会正式签署战略合作协议，2019年，腾讯云将继续以白金会员身份为基金会的发展提供强有力的资源支持，与MariaDB全球用户和开发者一道，共建开放共赢的全球开源生态圈。
在《零基础学编程021：获取股票实时行情数据》这一节里，我们学了split()函数，可以将一个字符串切开。假设有一个历史行情字符串，信息包括：股票名称、开盘价、最高价、最低价、收盘价、交易量等，用split() 之后可以方便地取出任何一个价格，例如：v[1]就是开盘价。 hq = "谷歌,843.64,847.24,840.8,845.62,779900" v = hq.split(',') print(v) # 输出结果：['谷歌', '843.64', '847.24', '840.8', '845.
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