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。...在开始之前，我们需要安装一些必要的Python库，如pandas、matplotlib和mplfinance。可以使用pip命令进行安装。...这个库提供了访问各种金融数据源的功能。...这样的对比可以帮助我们更好地分析和理解股票市场的走势和趋势。同时，我们还可以根据需要自定义的K线图样式，将其保存为图片或PDF文件，以便后续使用和分享。
论文的基本思路： 通过使用ChatGPT和其他大型语言模型预测股票市场回报方面的潜力。...来自RavenPack的数据集包括来自各种来源的新闻标题，如主要新闻机构、财经新闻网站和社交媒体平台。...ChatGPT情绪得分对股票市场的每日回报具有统计上显著的预测能力。论文还检验了ChatGPT和其他情绪分析方法进行了对比，ChatGPT模型在预测股票市场回报方面表现更好。...如果一条新闻在市场收盘后公布，我们假定我们会在第二天开盘价买入（或卖空）一个头寸。所有策略都每日重新平衡。黑线“All-news”表示前一日有新闻的所有公司等权重组成的组合。...通过确定有助于ChatGPT等模型成功预测股票市场回报的因素，研究人员可以开发更有针对性的策略，以改进这些模型并最大限度地提高它们在金融领域中的效用。
1 论文的基本思路通过使用ChatGPT和其他大型语言模型预测股票市场回报方面的潜力。...来自RavenPack的数据集包括来自各种来源的新闻标题，如主要新闻机构、财经新闻网站和社交媒体平台。...如果新闻在交易所收盘后报告，则假定新闻在次日开盘交易时可用。研究人员使用新闻标题数据和生成的情感分数，发现ChatGPT情感分数与样本中股票的随后日回报之间存在强烈的相关性。...ChatGPT情绪得分对股票市场的每日回报具有统计上显著的预测能力。论文还检验了ChatGPT和其他情绪分析方法进行了对比，ChatGPT模型在预测股票市场回报方面表现更好。...通过确定有助于ChatGPT等模型成功预测股票市场回报的因素，研究人员可以开发更有针对性的策略，以改进这些模型并最大限度地提高它们在金融领域中的效用。
全部代码文末下载 介绍 在金融服务和银行业，大量的资源致力于倾注、分析和试图量化新闻和SEC授权报告中的定性数据。随着新闻周期的缩短和对上市公司的报告要求变得更加繁重，这个问题也不断加剧。...从AlphaVantage API收集了同一公司的历史开盘价和调整后收盘价数据。VIX和GSPC（S&P 500）的历史指数价格从雅虎金融（YahooFinance）下载。 部分代码： ? ?...例如，对于于2018年2月5日发布文件的公司，计算其开盘价和调整后收盘价的变化，并减去标准普尔500指数同期的变化。...为了从文本中收集更细微的信息，可以探索更专门的单词嵌入集或高级技术如Sense2Vec。 股票市场价格的变化只在文件发布前后立即进行测量，尽管市场很可能以不同的速度对不同类型的新闻作出反应。...时间和金钱的限制（使用多个GPU和处理大型数据集可以很快在谷歌云中累积）让我们不得不停止探索这些研究的可能性。
在一些问题中，例如在股票市场中，我们需要对开盘价，收盘价，最低价最高价等进行可视化分析，来寻找股市中的规律等。...这个时候我们往往希望能有一款工具可以非常直观的对复杂的金融数据进行可视化，有没有特定的工具包呢？有！此处我们便介绍一种简单的常用工具包OHLC，其全称是下面这些单词的组合。...open high low close 专门为金融设计，效果图如下所示，我们可以很方便的观测到一段时间中股票的变化情况。...open_data, high=high_data, low=low_data, close=close_data)]) fig.show() 适用问题 金融数据的观测和绘制
许多投资者都渴望知道股票市场的未来情况。良好和有效的股票市场预测系统通过提供股票市场未来走向等支持性信息，帮助交易员、投资者和分析师。本文提出了一种基于RNN和LSTM的股票市场指数预测方法。...介绍 金融指标复杂，股市波动剧烈。然而，随着科技的进步，从股票市场获得稳定财富的机会增加了，这也帮助专家们找到最有信息的指标，做出更好的预测。...在这个阶段，基于谷歌的历史数据用于预测未来价格。...当使用统计模型分析金融时间序列数据时，一个关键的假设是模型的参数随时间的变化是恒定的。...股票在一段时间内的开盘表现。 ?
在20世纪80年代以前，银行业和金融界以"枯燥乏味"而闻名；投资银行与商业银行不同，银行的主要职责在于处理"简单的"（至少与今天相比）金融商品，如贷款。...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。...烛芯表示最高价与最低价，蜡烛体则表示开盘价与收盘价（颜色用来区分哪一侧为开盘价，哪一侧为收盘价）。...之后，我们可能还想看看如何根据一些指标，如移动均线，来绘制金融商品。对于这种情况，你最好使用折线图而不是蜡烛图。（如何将多个蜡烛图相互叠加在一起而不使图表混乱？）...谷歌的股票比苹果和微软的股票贵得多，这种差异使得苹果和微软股票的波动看起来比实际情况小得多。 一种解决方案是在绘制图表时使用两种不同的尺度；一种尺度用于苹果和微软的股票，另一种尺度用于谷歌股票。 ?
总的来说，动量和逆转效应是股票市场中常见且有趣的现象。动量效应意味着过去表现良好的股票可能继续优于过去表现不佳的股票。相反，逆转效应表明过去的输家可能会在未来转变为赢家。...特征提取，论文提取了90个特征，包括股票自身的各项指标，和上市公司的财务及业务情况。...具体比如市场报价（例如，价格（开盘价，高价，低价，收盘价），成交量，成交量等），技术指标（如指数移动平均线（EMA），相对强弱指数（RSI），变动率（ROC），移动平均线收敛/发散（MACD）等；上市公司的财务和业务状况...，如市场资本化（市值），价格收益率（PE），市净率（PB），价格 - 销售比率（PS），价格现金流量比率（PCF）等。...还有其他国家的市场情况，例如美国股票市场的VIX，中国香港股票市场的VHSI等。
在20世纪80年代以前，银行业和金融界以”枯燥乏味”而闻名；投资银行与商业银行不同，银行的主要职责在于处理”简单的”（至少与今天相比）金融商品，如贷款。...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。...烛芯表示最高价与最低价，蜡烛体则表示开盘价与收盘价（颜色用来区分哪一侧为开盘价，哪一侧为收盘价）。...之后，我们可能还想看看如何根据一些指标，如移动均线，来绘制金融商品。对于这种情况，你最好使用折线图而不是蜡烛图。（如何将多个蜡烛图相互叠加在一起而不使图表混乱？）...谷歌的股票比苹果和微软的股票贵得多，这种差异使得苹果和微软股票的波动看起来比实际情况小得多。 一种解决方案是在绘制图表时使用两种不同的尺度；一种尺度用于苹果和微软的股票，另一种尺度用于谷歌股票。 ?
它们是 开盘：当天的开盘股票价格 收盘价：当天的收盘股价 高点：数据中最高的股票价格 低点：当天的最低股价 获取数据 你要利用航空公司的股票市场价格来进行预测，所以你把股票代码设置为 "AAL"。...# 从URL中抓取数据 # 将日期、低点、高点、成交量、收盘价、开盘价存储到Pandas DataFrame中 #提取股票市场数据 df = pd.DataFrame...你将在下面看到如何用一个简单的平均法来复制这种行为。 在指数移动平均法中，你计算xt+1为。 其中 和 是在一段时间内保持的指数移动平均数值。....请看下面用于预测向前一步的情况。...可以认为，不是通过查看单个时间步骤来优化模型，而是通过查看num_unrollings时间步骤来优化网络。越大越好。 然后，你有batch_size。批量大小是指在一个时间步长中考虑多少个数据样本。
图2 股市预测主流深度学习模型分类 图3 股市预测主流深度学习模型概况 2.1 基于递归神经网络（RNN）的模型 RNN（图2a）是一种有效的深度学习模型，适用于处理序列数据，如股票市场数据。...在本调查中，使用股票价格很普遍，但根据模型设计的不同，它以开盘价、最高价、最低价和收盘价等多种形式被使用。 （2）技术分析工具。...这些数据被用作补充信息，例如，声音特征，如语调，可以表明说话人的情感。 4 模型评估 评估指标在评估股票市场预测模型性能方面具有至关重要的作用，它们被用于比较不同模型所做的预测与实际值。...它能够自动更新模型并控制预测结果与期望值之间的差异，对于股票市场投资策略具有很高的价值。此外，在线学习还可以应用于处理突然变化的时间序列，如检测道琼斯工业平均指数的每日结果变化。...在金融市场不稳定的情况下，从数千只股票中快速识别表现不佳的股票是一个实用的问题。常见的股市预测模型未能考虑异常值，因此需要时间异常检测来捕获最佳交易点，降低投资风险。
Finance：雅虎金融 Google Finance：谷歌金融 Enigma：Enigma是一个公共数据搜索的提供商 St.Louis FED (FRED)：圣路易斯联邦储备银行 Kenneth French...这里我使用Tushare来读取金融数据。 Tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。...import tushare # 获取大盘指数实时行情列表 df = ts.get_index() # 查看后五行 df.tail() ?...备注：返回值说明 code:指数代码 name:指数名称 change:涨跌幅 open:开盘点位 preclose:昨日收盘点位 close:收盘点位 high:最高点位 low:最低点位 volume...:成交量(手) amount:成交金额（亿元） # 查看列 df.columns ?
它们是 开盘：当天的开盘股票价格 收盘价：当天的收盘股价 高点：数据中最高的股票价格 低点：当天的最低股价 获取数据 你要利用航空公司的股票市场价格来进行预测，所以你把股票代码设置为 "AAL"。...# 从URL中抓取数据 # 将日期、低点、高点、成交量、收盘价、开盘价存储到Pandas DataFrame中 #提取股票市场数据 df = pd.DataFrame...你将在下面看到如何用一个简单的平均法来复制这种行为。 在指数移动平均法中，你计算xt+1为。 其中 和 是在一段时间内保持的指数移动平均数值。....请看下面用于预测向前一步的情况。...可以认为，不是通过查看单个时间步骤来优化模型，而是通过查看num\_unrollings时间步骤来优化网络。越大越好。 然后，你有batch_size。
这次我们来研究下如何用Python获取股票&基金数据，用作行业分析。...最好是在jupyter notebook或者lab环境中来操作，可以很方便地查看和分析数据。...附国内外金融数据接口大全 findatapy - 获取彭博终端，Quandl和雅虎财经的数据 googlefinance - 从谷歌财经获取实时股票价格 yahoo-finance - 从雅虎财经下载股票报价...，历史价格，产品信息和财务报表 pandas-datareader - 从多个数据源获取经济/金融时间序列，包括谷歌财经，雅虎财经，圣路易斯联储(FRED)，OECD, Fama/French，世界银行...ticks - 命令行程序，获取股票报价 pybbg - 彭博终端COM的Python接口 ccy - 获取外汇数据 tushare - 获取中国股票，基金，债券和期货市场的历史数据 jsm - 获取日本股票市场的历史数据
最新的一群人将关注金融行业，而金融行业正面临着AI对其的重大改变。金融中的AI被用来预测一个人偿还贷款的可能性到预测股票的表现。...Launchpad公司有机会与公司的重量级人物合作，如研究总监和AI先驱Peter Norvig，以及公司内部的研发团队。...Robinhood （美国）帮助人们进行股票市场投资并投资加密货币。 Starling Bank（英国）是一家仅限移动银行，可帮助人们跟踪和监控他们的个人财务状况。...Launchpad Studio与Gradient Ventures分开运营，Gradient Ventures是谷歌去年创建的风险投资基金，已经支持了十几家AI创业公司。...谷歌是一系列拥有AI创业加速器的公司中的一员。
首先，在看这篇随笔以前稍微补充一点金融方面的知识，因为我不是金融专业的，以下补充知识来自互联网与个人整理，欢迎批评指正并补充说明。 1 先来了解一下什么是金融市场呢？...通常狭义的金融市场特指有价证券（股票、债券）发行和流通的场所。 股票、债券是用来资本流通的金融产品，广义上的金融市场还包含货币市场，其中代表性的是期货市场等。...、盈利情况、净资产、市场、行业等 3.5.3 股票的交易时间和过程 股票交易时间 休息日：周六、周日和上证所公告的休市日不交易。...股票市价表现为开盘价、收盘价、最高价、最低价等形式。其中收盘价最重要，是分析股市行情时采用的基本数据。 ...通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。
简介 希望对经济和金融领域的从业人员和研究人员有用。 动机 事实上，DMA将计量经济学建模的几个特点结合在一起。首先，最终预测是通过模型平均化从几个回归模型中产生的。...以原油价格为例，预测方法通常可以分为时间序列模型、结构模型和其他一些方法，如机器学习、神经网络等。一般来说，时间序列模型的重点是对波动的建模，而不是对现货价格的建模。...xts对象的趋势包含来自谷歌的关于选定搜索词的互联网数量的数据。 stock_markets代表Google Trends的 "股票市场"。...exchange_rate代表 "汇率 "的谷歌趋势。 oil_production表示 "石油生产 "的Google趋势。 oil_consumption代表 "石油消费 "的谷歌趋势。...自2013年以来，股票市场的作用减少了，被汇率所取代。在2013年前后，最重要的作用是由发达股票市场发挥的。
现在苹果的ARKIT的别针图像功能已经变得司空见惯，但使用简单的接口比如如DLIB的相关跟踪器，为我们提供了一个很好的起点，不再需要用像iPhone那样的传感器数据。...本指南将讨论Pipenv 解决的问题，以及如何用Pipenv 管理Python从属关系（Python dependencies）。...这个项目的完整代码可在谷歌实验室的Jupyter Notebook上找到。...web-scraping-regular-expressions-and-data-visualization-doing-it-all-in-python-37a1aade7924 7. 6个月内我学到的6件关于不使用硬件基础设施的事情 6个月里，我们在没有用服务器（serverless）的情况下创造了四个重要项目...如何用Python和Arcade library创建一个2D游戏 Python是人们学习编程的优秀语言，对于任何想要“完成任务”的人来说都是完美的，还不需要在样板代码上花费大量的时间。
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