这家公司的核心竞争力也是大数据，它利用大数据对中小企业进行分析，从而选出值得投资的企业并以很快的速度为之提供短期贷款。...量化投资技术的兴起也带动了一批华尔街大鳄的诞生。...有了量化模型就可以覆盖所有股票，这就是一个大的飞跃。此外，随着计算机处理能力的发展，信息的用量也有一个飞跃变化。过去看三个指标就够了，现在看的指标越来越多，做出的预测越来越准确。...在美国市场上，还有多家私募对冲基金利用Twitter和Facebook的社交数据作为反映投资者情绪和市场趋势的因子，构建对冲投资策略。...利用互联网大数据进行投资策略和工具的开发已经成为世界金融投资领域的新热点。
Python数据可视化 利用pyecharts做数据大屏dashboard 首先做一个折线图 import os from pyecharts import options as opts from...ThemeType.PURPLE_PASSION, chart_id=1)) # 添加横坐标 .add_xaxis(attr) # 添加数据...，半径展现数据的大小 # area：所有扇区圆心角相同，仅通过半径展现数据大小 rosetype="radius", # 图表圆形半径 radius...# 旋转横纵坐标 .reversal_axis() .set_global_opts( # 横坐标放不下数据...dest='dashboard.html') Page_total() os.system('dashboard.html') 这就是运行好后的数据大屏
之后感觉这个名字过于高大上，又不自觉的在草稿中写下《码农技术炒股之路》。这个名称让我会心一笑，因为它即突出了我的身份，又点名了本系列博文要介绍的东西——技术炒股。...预测是需要数据的，而我们一般人都很少有这么大量且完整的历史数据，这是摆在技术炒股人面前的第一个难题。...由于个股以秒为单位的历史数据非常大，且我认为过去的已经失去时效性，所以没有将其列入我要抓取的范围之中。... 个股实时数据的内容则比较繁杂，比如有股价、竞卖情况、竞买情况，还有更高级的如大资金流入流出、中资金流入流出、小资金流入流出等数据。...大单统计。
这个相关关系是机器从一大堆数据中筛选出来 的，也是人类可能永远都发现不了的。...美国国家记者俱乐部 的常客从来没有想过要再利用网上的媒体资源，阿蒙克、纽约和印度班加罗尔的分析专家们也没有想过要用这种方法来使用数据。...一旦得以有效利用，大数据就可以变革公司的赢利模式和传统交流方式。我们举一个典型 的例子，通过得到竞争对手所没有的行业信息，欧洲一家汽车制造商重新定位了与它的一个零件供应商的关系。...而这些设备监控到的汽车零部件的工作状况，能够在整合之后用来提高汽车的质量，因此，能够掌握这些数据的公司拥有非常大的竞争优势。...在商业环境更加和谐的情况下，也许会发生上面说到的情况，但是既然 汽车制造商已经在这个项目上花费了一大笔钱，它就会利用这个数据挽回一点点损失。
简单说，就是通过对电商大数据的分析，同时参考传统的财务数据、K线图分析等，挑选出100只股票进行等权重投资。 据说战绩惊人，今年，淘金100上涨高达41.5%，而上证综指的上涨只是15.9%。...淘金100指到底是怎么做到的，互联网大数据是否真能指导投资？来看下文这篇详细的图文干货。...传统投资看财报，做调研，其实也是要看这些，只是，财报会比较滞后，做调研比较耗时耗力，且只能抽取少量样本，而电商数据是实时的数据，同时是样本量巨大的海量全量数据。 ?...蚂蚁金服把电商大数据经过处理后，放进数据池子，接着恒生聚源把行情数据，行业资讯等数据补充进数据池，经过建模分析后，得出包含多个维度的“行业景气指数”。...我们再次回看大数据*基金的生产模式可以发现，蚂蚁金服起到的作用是提供一个金融信息服务平台，这是一个大的数据池，同时配备处理大数据所必不可少的云计算运算能力和建模能力。 ? 具体说，作用如下： ?
； 然后按顺序写入newexcel表格中的B{2}到I{2}单元格（2为变量，从2开始，间隔+1）； 打印出写入newexcel表格的内容； 注意： 每一步都要输出信息； 运行后，虽然合并了表格，但是数据是不对的...，第二行数据没有。...ChatGPT的回复是：读取CSV文件的数据时，df.iat[row, col]中的行号（row）应从0开始； 修正后，又出现问题。ChatGPT的回复是：需要在提取数据时检查数据框的维度。
最近，腾讯发布了自主研发的大型语言模型：混元大模型。该大模型具备多轮对话能力、内容创作能力、逻辑推理能力、搜索增强和知识图谱等特点。...今天我就来用一个很常见的Python开发需求：对一组数据进行采集、整理、可视化分析，来演示下混元大模型在编程辅助开发上所能提供的帮助。...尤其对于数据分析这种开发需求来说，会用到很多第三方模块中的函数，在过去需要频繁查阅文档和搜索网络来了解具体的用法和参数设置，现在借助于大模型，可以很方便地得到示例代码，稍加调整就可以应用在代码中，大大节省了时间...当然在此过程也会发现，由于程序设计会牵涉到业务需求的细节和具体的数据格式，大模型并不是每次都能直接给出完美的代码。这种情况下，需要使用者针对问题进一步提问，或对给出的代码进行验证和调整。...但总的来说，作为一个「开发助手」的角色，混元大模型已经可以给到开发者实实在在的效率提升。并且，大模型还在不断地进化迭代，期待后续有更令人惊艳的表现。
工作任务：批量下载东方财富choice中的创投数据 在ChatGPT中输入提示词： 你是一个Python编程专家，写一个关于键盘鼠标自动化操作的Python脚本，具体步骤如下： 打开东方财富choice...鼠标左键点击坐标：254, 16；(注释：股票) 暂停5秒，等待程序加载； 鼠标左键点击坐标：308, 331；(注释：专项应用) 暂停5秒，等待程序加载； 鼠标左键点击坐标：472, 472；(注释：创投数据...open_program(program_path) click_at(254, 16, "股票") click_at(308, 331, "专项应用") click_at(472, 472, "创投数据
日线数据是股票每日收盘后的信息。这块数据不用实时抓取，所以并不占用宝贵的交易时间的资源。于是我们抓取完数据后直接往切片后的数据库中保存。...这儿要非常感谢网易，它提供一个通过指定起始和截止日期的接口拉取历史日线数据。如果起始和截止选择今天，则拉取的是今天的数据。...之后我们有数据了，则从有数据的最后一天开始算起。...因为均线计算量非常大，所以我们不能野蛮的全部重算。每次都要基于上次计算成果进行增量计算。...这是我在对比我的数据和同花顺的数据之后得出的。于是只能再改改。 基本思路是要计算一个因子，因子=前一日数据中收盘价/今日数据中昨日收盘价。
这四个认知的陷阱是： 一、应用没有建设，没有数据，就不考虑数据架构和利用 二、没有大数据，就不考虑数据利用 三、数据利用就是数据挖掘分析，交易型应用不需要数据利用 四、数据利用最重要的是算法，...“我现在业务都还没做起来，连数据都没有，还不到考虑数据利用的时候” 这一句话代表了很大一部分企业对于数据利用的认知，那就是，数据利用是从先有数据开始的，而数据是在应用建设之后存到数据库里的，所以先建设应用...，然后等数据库里有了数据后，在考虑如何利用数据。...但是其实这就是很多企业存在的首要的对于数据利用的误区：”先建设应用，再考虑数据利用“。...陷阱二、没有大数据，所以就不考虑数据利用 “我们现在的数据很少，只能叫小数据，所以还谈不上数据利用”，这也是一个典型的数据利用的误解。
ChatGPT炒股：自动批量提取股票公告中的表格并合并数据 在很多个股票公告中，都有同样格式的“日常性关联交易”的表格，如何合并到一张Excel表格中呢？...； 然后按顺序写入newexcel表格中的B{2}到I{2}单元格（2为变量，从2开始，间隔+1）； 打印出写入newexcel表格的内容； 注意： 每一步都要输出信息； 运行后，虽然合并了表格，但是数据是不对的...，第二行数据没有。...ChatGPT的回复是：读取CSV文件的数据时，df.iat[row, col]中的行号（row）应从0开始； 修正后，又出现问题。ChatGPT的回复是：需要在提取数据时检查数据框的维度。
在Azure上训练大型机器学习模型通常涉及以下关键步骤，尤其是针对深度学习模型和其他大数据量训练任务。...- 如果数据集很大，可能需要使用Azure Data Lake Storage或Azure Blob Storage。 ### 步骤 2: 数据准备 3....**上传数据**： - 将大模型所需的训练数据上传到Azure Blob Storage或其他支持的存储服务中。 4....**数据预处理**： - 可能需要使用Azure Databricks、Data Factory或直接在Python Notebook中进行数据清洗、格式转换和特征工程。...对于更大规模的大模型训练，还可以考虑使用分布式训练技术，例如Horovod或TensorFlow的分布策略，以及Azure Machine Learning的自动缩放功能，在计算集群上高效地分配和管理资源
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。...里根政府的放松管制，再加上一大批数学天才，将整个行业从"枯燥的"银行业务转变成了今天这个样子，而且，从那时起，金融便融入了其他自然学科，激励着数学领域的研究与发展。...获取并可视化股票数据 使用pandas从雅虎财经中获取数据 在我们处理股票数据之前，我们首先需要通过一些可行的途径获取它们。...股票数据可以从雅虎财经、谷歌财经或者其他数据源中获得，而pandas可以轻松访问雅虎财经、谷歌财经以及其他来源中的数据。在本篇文章中，我们从雅虎财经获取股票数据。...股票数据可视化 既然我们现在有了股票数据，我们可以通过可视化的形式展示它。我首先演示如何使用matplotlib来可视化股票数据。
在kimi中输入提示词： 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： 获取美股实时美股行情数据，然后保存在F盘的Excel文件中，Excel文件名为：usstock20240605....xlsx 实时美股行情数据-东财 接口: stock_us_spot_em 目标地址: https://quote.eastmoney.com/center/gridlist.html#us_stocks...美元 市盈率float64- 成交量float64- 成交额float64注意单位: 美元 振幅float64注意单位: % 换手率float64注意单位: % 代码object注意: 用来获取历史数据的代码...() print("获取到的实时美股行情数据如下：") print(stock_us_spot_em_df) # 保存数据到 Excel 文件 # 确保 F 盘有写权限，并且有足够的空间保存文件 excel_filename...(excel_filepath, index=False) print(f"数据已保存到 Excel 文件：{excel_filepath}")
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。...里根政府的放松管制，再加上一大批数学天才，将整个行业从”枯燥的”银行业务转变成了今天这个样子，而且，从那时起，金融便融入了其他自然学科，激励着数学领域的研究与发展。...获取并可视化股票数据 使用pandas从雅虎财经中获取数据 在我们处理股票数据之前，我们首先需要通过一些可行的途径获取它们。...股票数据可以从雅虎财经、谷歌财经或者其他数据源中获得，而pandas可以轻松访问雅虎财经、谷歌财经以及其他来源中的数据。在本篇文章中，我们从雅虎财经获取股票数据。...股票数据可视化 既然我们现在有了股票数据，我们可以通过可视化的形式展示它。我首先演示如何使用matplotlib来可视化股票数据。
摘要： 本篇文章是”Python股市数据分析”两部曲中的第二部分。...回溯检验是一种常用的方法，该方法基于历史数据对交易策略所能带来的利润多少进行评估。...一种方法是获取股票拆分和派付股息的历史数据，并设计一个处理这类数据的交易系统。这或许是最好的解决方案，能够最为真实地反映股票的行为，但是它过于复杂。...我们可以开发一个能够做空股票或看跌押注的系统，这样，我们就可以利用市场上各个行业领域的走向。我们还可以寻找一种能够预测股价变化的方法。...做空交易的手段很巧妙，因为做空所带来的损失是无限大的（另一方面，多头仓位限制了损失最多为购入资产的总值）。在这里可以了解更多关于做空交易的信息。接下来，可以修改backtest()使其支持做空交易。
傅立叶变换能用来炒股发财？ 事实上，几年前就有公司或者基金把深度学习的最新方法用来做股价预测，用来在股市上一搏了。 比如就有国内的研究人员用LSTM这种递归神经网络来预测风云莫测的中国股市 。...所以，想读完本文就可以成为亿万富翁的朋友可以散了：） 我们这里用炒股做个引子，真正想介绍的是如何深入把经典的信号处理技术引入到深度学习技术中，用来分析各种序列数据（sequence data），比如股票价格...从状态记忆(State Memory)到多频率状态记忆(State-Frequency Memory) 炒股的例子告诉我们，对特定的应用，不同频率上的信号所起到的作用是不一样的。...找到并针对性地量化分析这些周期对预测未来趋势的影响，往往是分析序列数据的关键。 这些都启发我们：在对信号进行预测时，需要对不同频率的信号区别对待，针对特定的任务加以合理应用。 ?...这种自适应的调节分析频率的能力，有利于我们对那些非平稳（non-stationary）的序列数据进行建模、分析。
对于这项研究，论文作者给出了这样的评价： 证明了大语言模型在复杂金融决策中的功效，并标志着人工智能在整合金融分析和投资策略方面的重大进展。 不过有一说一，此前与“AI炒股”相关的消息也是层出不穷。...这五大部分在系统中各司其职，例如新闻总结器这个组件负责从大量的金融新闻中提取和浓缩关键信息，生成影响股票价格的重要新闻的概要。...基本面总结器的作用是分析公司的财务报表，包括利润表、资产负债表和现金流量表；它利用 AI 技术来解读和总结这些财务数据，帮助投资者理解公司的财务状况和长期盈利能力。...如此比较下来，起码在数据方面，这个AI炒股项目的热度是降低了不少；并且从去年的1月7日，X账号已经停止了内容的更新。...那么你觉得AI炒股这事，靠谱吗？
概述 中联重科是国内领先的工程机槭、农业机械等高新技术装备研发制造商，是全球产品链最齐备的工程机械企业，为全球6大洲100多个国家的客户创造价值。...在近年来日益严峻的市场环憤下，中联重科在利用大数据平台实现智能化转型升级之路上不断探索。...具体到业务层面，中联重科大数据平台的数据来源于三个方面： 物联网数据:主要包括中联重科12余万台设备实时回传的工況、位置信息。存量数据约40TB，每天新增数据1T，压缩后每天新增数据200G。...外部应用平台数据:包含相关应用平台（官方网站、微信公众号/企业号、中联商城等)积累的数据、从第三方购买和交换的数据及相关企业公开数据。除结构化数据外，平台还以曰志方式保存了大量的用户行为数据。...为保证数据安全，平台还引入了企业级数据治理组件，实现统一的元数据管理、数据质量控制、数据朔源、数据操作权限管控、数据脱敏及数据使用审计功能，并贯穿数据存储和应用的全过程。
现阶段大数据利用已经走过了最初的探索期，各行各业在利用大数据方面发展出了新思路，大数据正在和更多的行业结合，也正在创造一番新的经济景象 编辑 | Sharon 官网 | www.datayuan.cn...现阶段大数据利用已经走过了最初的探索期，各行各业在利用大数据方面发展出了新思路，大数据正在和更多的行业结合，也正在创造一番新的经济景象。...最高人民法院院长周强：充分利用大数据 促进公正司法 要充分运用司法大数据，加快推进审判体系和审判能力现代化，全面提升人民法院工作能力和水平，为统筹推进“五位一体”总体布局和协调推进“四个全面”战略布局提供更加有力的司法服务和保障...原文链接： http://www.datayuan.cn/article/14937.htm 工商银行产品创新管理部钱大智：完善技术和探索应用场景是区块链的两大重要课题 区块链目前处在技术快速演进的发展阶段...，完善技术和探索应用场景是两大重要课题。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
