如今，通过数据可视化呈现，便可将历年数据和市场情报进行深度挖掘、分析，从中找到规律和趋势，帮助用户做出更准确的判断。...股票数据呈海量化、密集化、多样化的趋势。...为了更清晰的比对股票数据，图扑基于自研 HT for Web 产品的 2D 编辑器、UI 库，对2022年 A 股市场数据以 BI 报表形式设计呈现，应用丰富的图表组件，将 A 股总营收、净利润、同比变化等维度的市场数据...数据筛选/检索 基于可视化视角的股市数据查询，图扑 HT 运用股票市场中常见的涨跌红绿色，动态展示出每只股票中每股收益、总营收同比、净利润同比、营销毛利率的正负情况。...总营收和净利润列表中，将金额单位处的文字以蓝色和灰色区分，以快速辨别股票量级规模。用户可根据各个数据维度进行排序。辅助用户更加高效分析 2022 年个股的相关财务数据及经营状况。
通过股票API深入剖析恒生指数的历史轨迹，对于理解香港经济发展脉络、洞察金融市场规律以及制定合理的投资策略都具有至关重要的意义。...而在这一探索过程中，借助专业的股票报价API 获取详尽的历史数据，无疑为我们提供了一把精准解读的钥匙。...一、选择合适的股票 API市面上有众多股票 API 可供选择，如雅虎财经 API、iTick API、Alpha Vantage API 等。...对于缺失值，可采用插值法，根据前后数据的趋势进行合理填补；对于异常值，通过设定合理的数值范围进行筛选和修正，确保数据的质量与可靠性，为后续分析奠定坚实基础。...行业板块分析：将恒生指数成分股按照行业板块进行分类，借助 API 获取各行业板块的相关数据，如行业指数走势、行业龙头企业的财务数据等。
如果您想为股票市场、外汇市场、商品市场和加密货币市场的金融交易开发移动应用程序或 Web 应用程序，该库非常适合。 该库带有多种图表布局，如网格、符号、聚合、日期范围和指标。...开发人员可以将基于 HTML5 画布的图表集成到应用程序、第三方应用程序、教育应用程序以及任何其他处理财务数据分析的网络/移动应用程序中。...AnyChart AnyChart是一个强大且轻量级的 JavaScript 图表库。它带有出色的文档、企业级支持和 API。...FusionCharts Suite 提供所有必要的资源，如跨浏览器支持、文档和稳定的 API。...JSCharting JSCharting提供的 JavaScript 图表库除了支持各种金融和投资股票类型外，还支持技术指标、注释和视图控件。
本文探讨了Python在金融数据分析中的应用，包括使用Pandas、NumPy和Matplotlib等Python库，它们能够处理股票市场数据、展示趋势并构建交易策略。...作为数据源从 Yahoo Finance 获取股票代码列表的历史财务数据。...(AAPL) 的财务数据进行了处理。它使用了名为“aapl”的数据集，并选择了其中的“调整后的收盘价”，这代表了股票分割和红利调整后的收盘价。接着，它计算了这些价格的 40 周期移动平均值。...最后，它提取了移动平均线的最后 10 个值，以观察股票价格近期趋势的变化。移动平均线有助于平滑短期波动，并凸显长期趋势。...然后使用这些移动平均线和调整后的收盘价生成图表，以直观的方式分析随时间变化的股价趋势。
• 灵活的任务管理：定义带有可定制工具的任务，并动态分配给代理。 • 流程驱动：目前仅支持顺序任务执行和层级流程，但更复杂的流程如共识和自主流程正在开发中。...官方演示：股票分析人工智能团队 股票分析人工智能团队：CrewAI 旨在促进角色扮演 AI 代理的协作。在此示例中，这些代理共同提供完整的股票分析和投资建议 1....3.5') # 加载 GPT-3.5 def local_expert(self): return Agent( role='最佳金融分析师', goal="""以您的财务数据和市场趋势分析...例如： def local_expert(self): return Agent( role='最佳金融分析师', goal="""以您的财务数据和市场趋势分析...你的专长在于识别新兴趋势。 你擅长解析复杂数据并提出可行的见解。"""
Python 量化交易工程师养成实战-金融高薪领域在当今金融市场的快速变化中，量化交易凭借其高效、精准的特点，逐渐成为金融界的新宠。...而Python，作为量化交易领域的得力助手，为工程师们提供了强大的技术支持。本文将深入解析Python量化交易工程师的培养之路，带领读者走进这个金融高薪领域。...金融理论基础：量化交易工程师需要具备深厚的金融理论基础，包括金融市场分析、投资策略、风险管理等方面的知识。他们需要对金融市场有深入的了解，能够分析市场趋势和交易信号。...他们需要能够根据市场情况选择合适的策略，并对其进行优化和改进。数据处理能力：量化交易工程师需要能够处理和分析大量的市场数据，包括股票价格、交易量、财务数据等。...他们需要使用Python的数据处理库和工具，如NumPy、Pandas等，对数据进行清洗、筛选、转换和分析。
由于概念股很大程度上受到政策的影响，但由于政策的不可预见性，本次研究主要撇除政策影响，借由公司的财务数据以及由此计算得来的变量对股票的内在价值做模型的预测分析。 ?...随后通过直接获得或者是间接计算的方法，从企业的三大财务报表中拿到财务数据以及其公司的市值数据来作为我们的数据池。...我们会在训练集上训练我们的数据，以此来让它达到更高的精度，形成一个强的分类器，再把这个算法应用到测试集上，看看我们的模型是否能在测试集上获得一个较好的结果。 ?...我们决定剔除这些因素，单纯从数据分析角度出发，利用现有财务数据，创建多因子策略，来挑选具有升值潜力的股票。 影响股票的因素多种多样，多因子策略就是找出合适的多个因子对股票进行打分。...先通过样本选取、变量recording、变量的筛选、缺失值的填充以及模型的选择和调整来达到初步筛选因子的目的，使变量的数目减少成了80个左右。
最近有盆友需要帮忙写个爬虫脚本，爬取雪球网一些上市公司的财务数据。...于是，结合之前做过的汇率计算器小工具，我这边决定使用PyQt5给朋友制作一个爬虫小工具，方便他的操作可视化。 一、效果演示 ?...当我选中某只股票查看财务数据某类型数据报告时，点击下一页，网站地址没有变化，基本可以知道这是动态加载的数据，对于这类数据可以使用F12打开开发者模式。 ?...获取上市公司财务数据并导出 根据在可视化操作界面选择的 财务报告时间区间、财务报告数据类型、所选证券市场类型以及所输入的股票代码后，需要先根据这些参数组成我们需要进行数据请求的网址，然后进行数据请求。...,请重新选择股票代码或数据类型' 47 self.rizhi_textBrowser.append(log) 财务数据处理并导出 单纯的数据导出是比较简单的操作，直接to_excel
在股票市场交易的动态环境中，技术和金融的融合催生了分析市场趋势和预测未来价格走势的先进方法。本文将使用Python进行股票模式识别。...交易可以使用这种方法来拟合价格数据的平滑曲线，以确定趋势，无需假设曲线具有特定的参数形式。 YahooFinancials:该模块从雅虎财经获取财务数据。...我们可以访问大量的财务数据，包括股票价格，财务报表和其他市场数据，用于分析和决定如何处理投资组合。...此函数的主要目标是从Financials检索给定股票的指定日期范围内的历史股票价格。 获取包括全面的金融信息，包括每日股票价格、开盘价、最高价和最低价，以及调整后的收盘价。...获得数据后，将其组织到pandas DataFrame中， 通过重命名列，可以实现更好的可读性和与通用财务数据标准的一致性。
它不仅为金融专业人士提供了一个强大的工具，以提高他们对市场趋势的洞察力和预测能力，同时也为普通用户提供了一个易于理解和使用的平台，使他们能够更加自信地参与金融市场。...其中基本面分析主要研究公司并给出估值，技术分析则研究市场行为来预测未来的价格趋势。而分析以数据为基础，随着数字技术的不断发展，越来越多的数据可供人们进行分析。...多样化的模型架构如何提高性能？ 「数据处理实时性」：大模型Agent平台如何高效管理和路由海量财务数据，确保财务分析及时、精准？...应用案例 「案例1」 市场预测是一组大模型Agent，旨在综合最新的市场新闻和财务数据，提供对公司最新成就和潜在问题的全面见解，以及对股价走势的预测。...上图为NVDA、贵州茅台提供的样本答案表明，市场预测善于综合并提供从不同信息来源收集的有价值的见解。此外，市场预测员还提供有关股票未来轨迹的建议，强调其根据分析数据提供可行指导的能力。
市场分析 市场分析是量化交易的第一步，它是对金融市场的整体趋势、经济指标和特定证券的走势等进行全面系统的数学建模和预测。...通常，市场分析可以以两种方式实现：一是基于技术分析，即通过股票价格和交易量等信息，寻找价格或交易量图形中的规律或趋势；二是基于基本分析，即通过分析公司财务数据、市场环境以及行业发展趋势等信息来预测未来市场表现...这种策略的重点是跟随市场趋势，最常见的例子是基金经理通过购买大盘股来获得规模效应，以期望获得类似于主要指数的回报率。...常见的策略类型 （1）趋势跟踪： 趋势跟踪策略依据股价历史数据预测未来走势，若当前股票价格高于其历史均值，则认为其将上涨；反之，若低于则预期其将下跌。...（2）均值回归： 均值回归策略是指基于一个证券在过去一段时间的价格变化趋势，认为证券的价格会回归到过去的平均水平，并据此进行交易。
在用power bi 分析上市公司财务数据（二）中我们知道利润表的数据与资产负债表数据有所不同，一般情况下，我们选择某月或某个季度，对利润表而言，往往首先是想知道在当月或当季下的值，由于我们获得到的财务报表是年累计数...项目名称通过筛选器，适当筛选，选择一些主要的项目： ? 最后可得到如下条形图： ? 显然，这个条形图更容易发现，这家公司亏损主要是因为营业外支出导致的。...除了本期的数据及结构外，变化趋势也是一个重要的关注方面。 选择折线图 ?...要做图，先做表，其实所有的图背后都是一张数据表格，要形成这样的动态趋势图，目前主要缺少两个度量值，一是没有点击情况下的默认本期金额度量值，二是取得当前筛选下的利润表项目的度量值，下面编写这两个度量值，如下...当我点击矩阵中的利润表项目，标题和趋势图都会自动变化。 ?
将这些数据限制在最近的时间窗口的原因在于，人们普遍认为财务数据是“非平稳的”并且制度的变化可能使旧数据与预测的相关性降低[4,5]。...每个股票一个单独的缩放器是必不可少的，因为每个股票可以具有不同的最小和最大价格。 然后使用这些缩放器来转换每个股票的训练，验证和测试数据集。...为了进一步研究，我们还为50只股票的每一只都训练了单独的模型而没有级联方法。使用后者获得的结果证明更准确，趋势线反映了这些股票的真实趋势。这50个模型中的每一个都被训练了20步并且没有情绪分数。...图6中的图显示了GWW的Adj.Close价格 。绿线表示10年期间的历史股票表现（使用此时段的数据进行模型训练）。蓝线显示没有情绪特征的预测趋势，黄线显示包括负情绪分数后的预测趋势。...测试窗口的放大视图如图7所示，包括实际和预测的趋势。请注意，尽管两种预测趋势相似，但包含负面情绪的趋势似乎更接近实际值。表1中给出的较低RMSE证实了这一点。 ? ? ? ?
在各行业都已经开始运用AI提升效率，有“华尔街狼”之称的股票交易员正处在大规模失业的前夜。这一切究竟缘何而起又会如何变革金融业？...像高盛一样的金融巨头和许多顶级的对冲基金都在开发人工智能驱动系统。这或许表示AI在市场趋势预测方面的确比人做得更好。...AI 交易软件自动搜索获取大量的数据来了解世界，然后对股票，债券，商品和其他金融工具进行预测。...这些机器可以摄取书籍，推文，新闻报道，财务数据，收入数字，国际货币政策甚至星期六夜现场草图，任何可能帮助软件了解全球趋势的信息。AI 可以帮助处理这些信息，永远不累，总是学习和完善其预测。...2000年，其位于纽约的美国现金股票交易柜台雇用了600名交易员。今天，该操作仅剩两个股票交易者，剩下的工作由机器完成。
获取数据 概述 工欲善其事, 必先利其器. 想做量化, 数据是基本! 本篇我们会介绍如何获取数据....数据接口种类 获取指定行业, 板块股票列表- history_bars: 指定股票合约历史数据- get_fundamentals: 查询财务数据 行业 & 板块 股票类表 股票代码 & 代码补齐 RiceQuant...股票数字代码: 自动补全为股票数字代码, 比如 “000001.XSHE”- 股票中文全称: 自动补全为股票中文全称, 比如 “贵州茅台”- 股票拼音缩写: 自动补全为股票中文全称, 因为股票拼音缩写并不是独一无二的...("C39") # 获取能源板块的股票代码 context.sector_list = sector("energy") # 获取沪深300的指数股票 context.index_list...|查询财务数据的基准开始日期 |interval|str|查询财务数据的间隔。
掩码法 数据集 自定义因子 回测 5 掩码法 现在我们已经会用筛选器（filter）来忽略某些资产，比如要筛选出的 30 天平均金额大于 $10,000,000 的股票，我们可以把 high_dollar_volume...掩码筛选器 掩码方法也可以应用于筛选器，比如 top，bottom 和 percentile_between 等。 掩码在组合筛选器中用处最大。...（社交平台上留言情绪） 与 USEquityPricing 相似，上面列出的两个数据集也带有 BoundColumns。...8 回测 筛选器 首先让我们创建一个完整的筛选器，只选择满足以下所有条件的证券： 新股（primary share） 普通股（common stock） 不是存托凭证（ADR / GDR） 不在场外交易...大多数经纪商交易不参与 OTC，WI 和 LP 股票，因此我们将它们剔除。 我们来创建一个满足以上所有条件的综合筛选器 tradeable_stocks。
机器学习和人工智能正在彻底改变现代问题的解决方式。应用机器学习的一种很酷的方法是使用财务数据。财务数据是机器学习的一个游乐场。...在这个项目中，使用带有sci-kit-learn的支持向量回归和使用Keras的LSTM来分析特斯拉的股票价格。 在使用LSTM和其他算法等技术分析财务数据时，请务必记住这些不是保证结果。...，该函数获取财务数据并将其存储在pandas数据框中。...移动平均线有助于平滑具有大量波动的数据，并帮助更好地了解数据的长期趋势。 使用移动平均线，可以定义一段时间，想要取平均值称为窗口。...使用Adam优化器，它是一种梯度下降优化算法，将损失函数定义为均方误差。使用Adam来最小化均方误差的成本函数。 拟合模型 - 最后，使用反向传播和Adam优化器来拟合模型。
Yahoo Finance 这次不是记账类应用了；不用多说这是 yahoo 的一款股票跟踪 app。...左图是股 民们最熟悉不过的,不同用色的折线图表明当日走势,还可以通过地域、时间的选择\切换来查看不同纬度的数据表现;下部的红绿涨跌也清晰可见;右图用面积图表示单支股票在不同时间趋势变化,在设计看来有填色的是面积图...股票相关的数据图表都应用得非常专业和固定,也算是一项复杂业务为用户建立起 的常识和习惯,只要看到固定的图表组合就无需多说了。 ARBITRAGE TRADER 股票 app。...左图是对打鼾程度的监测表现,左侧有从舒缓到严重的用色筛选，紧密柱状图中色块遵循了筛选器的三个维度,可以直观看到最厉害的打鼾情况分布在什么时段；下方还能回听当时的鼾声的轻重度；右图用有色热力折线图表示每个时段鼾声发生的程度...上部的地图 有点类似地图(Map bubble)，直观表达来源地域；底部将 PV、访客数、回访数以半透明的面积图呈现出来，也可以根据这三个数据的先后逻辑，将其看做简单的漏斗视图。
此类数据通常存在以下特点：粒度细、可靠性、周期性、影响力大等； 与金融相关的社交媒体讨论可以反映公众对特定股票、行业或整个市场的情绪。...此类数据通常存在以下特点：多变性、实时情绪、波动性； 趋势走向数据，此类数据经常能够在金融财经及论坛中看到，一般会提供关于市场动态和投资策略见解。...「数据源层」：FinGPT 管道的起点是数据源层，它协调从各种在线资源中获取大量财务数据。该层通过整合来自新闻网站、社交媒体平台、财务报表、市场趋势等的数据来确保全面的市场覆盖。...「风险管理」：通过分析各种风险因素制定有效的风险策略。 6.「金融欺诈检测」：识别潜在的欺诈交易模式，增强金融安全性。 7.「信用评分」：根据财务数据预测信用风险，帮助贷款决策。 8....「破产预测」：基于财务和市场数据预测公司潜在的破产情况。 9.「并购预测」：通过分析财务数据和公司简介来预测潜在的并购活动，帮助投资者预测市场动向。 10.
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