某天，我的一个朋友告诉我说，实现经济自由的关键是股票投资。虽然这是市场繁荣时期的真理，但如今业余交易股票仍然是一个有吸引力的选择。由于在线交易平台的便利性，涌现了许多自主价值投资者或家庭主妇交易员。甚至还有一些成功的故事和广告吹嘘有“快速致富计划”学习如何投资回报率高达 40% 甚至更高的股票。投资已成为当今职场人士的福音。
在金融市场中，股票价格是一个重要的指标，它反映了公司的经营状况、市场需求和供应、投资者的预期和情绪等因素。股票价格的变化会影响投资者的决策和收益，因此，实时分析股票价格是一项有价值的技能。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 语言和 Selenium 库来实时分析雅虎财经中的股票价格，并展示一个简单的示例代码。
在工作目录中创建一个名为stockVis的新文件夹 下载以下文件放在stockVis中 app.R：https://shiny.rstudio.com/tutorial/written-tutorial/lesson6/stockVis/app.R helper.R：https://shiny.rstudio.com/tutorial/written-tutorial/lesson6/stockVis/helpers.R 使用runApp启动应用程序runApp("stockVis")
当我们说起金融时间序列的预测，大家可能第一个想到的是预测股票价格。 然而，Chollet 的《Deep Learning with Python》一书强调，人们不应该尝试使用时间序列预测方法去预测股票价格。 他解释道，在股市中过去的数据并不是估计未来的一个好的基础。
金融资产/证券已使用多种技术进行建模。该项目的主要目标是使用几何布朗运动模型和蒙特卡罗模拟来模拟股票价格。该模型基于受乘性噪声影响的随机（与确定性相反）变量
金融资产/证券已使用多种技术进行建模。该项目的主要目标是使用几何布朗运动模型和蒙特卡罗模拟来模拟股票价格。该模型基于受乘性噪声影响的随机（与确定性相反）变量 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 最近我们被客户要求撰写关于模拟股票的研究报告，包括一些图形和统计输出。
机器学习和深度学习在时间序列数据的预测上具有很高的准确率，在金融机构中获得了广泛的应用。有大量的研究来进一步提升金融数据相关模型的准确率，本文要介绍的AlphaAI项目就是其中之一，AlphaAI使用栈式神经网络的架构（stacked neural network architecture ）来预测多只股票的价格。
Stock [1]- 终端实时获取股票价格，实时查询股票价格，默认查询了沪指、深指。需要安装requests库，通过调用新浪股票API，实时查询股票价格，支持查询多支股票，通过threading多线程
最近这一两年，股市虽谈不上大牛市，倒也稳步向上，原来一直无法挣脱3000点魔咒的上证指数，今年年初也一路高歌，迈过了3500点。
本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测
本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测。
机器学习和深度学习已经成为量化对冲基金常用最大化其利润的常用的新的有效策略。 作为一名人工智能和金融爱好者，这是令人振奋的消息，因为它结合了我感兴趣的两个领域。 本文将介绍如何使用神经网络预测股票市场，特别是股票（或指数）的价格。 这篇文章基于我的GitHub中的python项目，在那里你可以找到完整的python代码以及如何使用该程序。 此外，对于更多这样的内容，请查看我自己的页面：Engineer Quant
机器学习和深度学习已经成为定量对冲基金常用的新的有效策略，以最大化其利润。作为一名人工智能和金融爱好者，这是令人激动的消息，因为它结合了我自己感兴趣的两个领域。本文将介绍如何使用神经网络预测股票市场，特别是股票的价格。这篇文章的源码在我的GitHub中的python项目，如下：
美国证券交易委员会（SEC）的文件长期以来一直被用作出投资决策的宝贵信息来源。一些论文和项目已经演示了如何使用自然语言处理技术从SEC文件和新闻中提取信息，以预测股票波动。本文在其他工作的基础上，通过使用GloVE嵌入技术、MLP、CNN和RNN深度学习体系结构，预测8-K文件发布后的股票价格变化。
在过去的一年里，Adobe (ADBE)和Salesforce(CRM)的股价都出现了很大的波动。其中Adobe增加了81%，Salesforce也增加了50%，两者表现都很不错。即使有了这么大的涨幅，我相信这两支股票目前仍然是不错的买入，并且它们都有足够的上行空间。话虽如此，但二者估值差距还是存在的，而且我相信Salesforce有更多的上行潜力。鉴于此，我们做了如下分析： 过往实绩： Adobe胜 这两家公司都有一些我喜欢的地方，但明显在过往实绩表现方面Adobe是赢家。我尤其喜欢Adobe的强劲收入增
假设把某股票的价格按照时间先后顺序存储在数组中，请问买卖该股票一次可能获得的最大利润是多少？
StockVis 用R的quantmod包，如果没有应该安装install.packages("quantmod")
论文 | Stock Market Prediction via Deep Learning Techniques: A Survey
最近股票、基金市场一片哀嚎，今天从技术的角度来聊聊如何基于编程+统计学来分析股票市场，仅供学习！
“预测非常困难，特别是关于未来”。丹麦物理学家尼尔斯·波尔（Neils Bohr）
给了一组价格的数据，其中对应下标标识某值股票对应下标天的价格，每一天都能决定买卖时机，你在任何时候只能持有一只股票，还有优先购买权，也可以当天卖出，代表当天不卖也行，计算如何获得最大利润。
sina股票实时数据接口eg：http:hq.sinajs.cnlist=sh600389返回gb2312编码的内容：var hq_str_sh600389=江山股份,15.31,15.74,15.68,16.02,15.16,15.68,15.69,4044916,62900903,3350,15.68,9700,15.60,1000,15.57,2384,15.56,2100,15.54,13100,15.69,73100,15.70,1000,15.72,4000,15.74,14200,15.75,2013-01-11,14:14…
示例: ``` 输入: nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3 nums2 = [2,5,6], n = 3
本来想把三个月的题目全部重新做一遍，筛选一遍，再一次性发。 but眼看今天就断更了，算了算了，筛选到了链表部分了。
在这篇文章中，基于20家公司的股票价格时间序列数据。根据股票价格之间的相关性，看一下对这些公司进行分类的四种不同方式。
深拷贝解决的问题是： 当创建对象时，在构造函数中建立堆区，并在析构函数中删除，当使用Test t2 = t1时，这属于浅拷贝，此时t2和t1的buffer指向同一区域，只是指针不同！ 但是当main函数结束后，程序退出，这两个对象都会调用自己的析构函数对buffer指向的内存进行释放，但问题是：会出现两次delete，同一块内存不可以释放两次，否则程序崩溃！ 因此需要使用深拷贝，由于Test t2 = t1运行过程中会调用复制构造函数！从而在复制构造中重新开辟一块区域，实现深拷贝！ 当我们解决了Test t2 = t1的问题，会发现t3 = t1的赋值运算也是浅拷贝！如何解决呢？重载赋值运算符即可
在这篇文章中，基于20家公司的股票价格时间序列数据。根据股票价格之间的相关性，看一下对这些公司进行聚类的四种不同方式。
我们的DataFrame df_combined，包含上述公司413天的股票价格，没有遗漏数据。
它有一些很好的属性，通常与股票价格一致，例如对数正态分布（因此向下限制为零），并且期望收益不取决于价格的大小。
随机波动率（SV）模型是常用于股票价格建模的一系列模型。在所有的SV模型中，波动率都被看作是一个随机的时间序列。然而，从基本原理和参数布局的角度来看，SV模型之间仍有很大的不同。因此，为一组给定的股票价格数据选择最合适的SV模型对于对股票市场的未来预测非常重要。为了实现这一目标，可以使用留一交叉验证（LOOCV）方法。然而，LOOCV方法的计算成本很高，因此它在实践中的应用非常有限。在对SV模型的研究中，我们提出了两种新的模型选择方法，即综合广泛适用信息准则（iWAIC）和综合重要性抽样信息准则（iIS-IC），作为近似LOOCV结果的替代品。在iWAIC和iIS-IC方法中，我们首先计算每个观测值的期望似然，作为相对于相应的潜变量（当前的对数波动参数）的积分。由于观测值与相应的潜变量高度相关，每个第 t 个观测值（y obs t）的综合似然值期望接近于以 y obs t 为保持数据的模型所计算的 y obs t 的期望似然值。其次，在计算信息标准时，综合期望似然被用作期望似然的替代。由于相对于潜变量的整合在很大程度上减少了模型对相应观测值的偏差，因此整合后的信息标准有望接近LOOCV结果。为了评估iWAIC和iIS-IC的性能，我们首先使用模拟数据集进行了实证研究。该研究结果表明，iIS-IC方法比传统的IS-IC有更好的性能，但iWAIC的性能并不优于非综合WAIC方法。随后，利用股票市场收益数据进行了进一步的实证研究。根据模型的选择结果，对于给定的数据，最好的模型是具有两个独立自回归过程的SV模型，或者是具有非零预期收益的SV模型。
而且这一类型的题，面试时出现的频率非常的高。稍微改一改条件，就让我们防不胜防。那我们如何攻克这一类题型呢？我们从最简单的一道开始看起：
设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。
2020年元旦后，股市小涨了一波，Jungle趁此机会，开始思考LeetCode上的股票买卖时机的问题。
在[LeetCode]买卖股票的最佳时机ⅠⅡ中，Jungle采用波峰波谷法解决了两道简单题。那么剩余4到题目该如何求解呢？
当下互联网发展迅速，互联网已经不断向传统金融领域渗透。在互联网上有大量金融领域的数据，如何利用好这些数据，对于投资者来说是十分重要的一件事情。股票价格实时变化，而大道至简(先人说的都对)，我们能不能实现一种最简单的股票价格查看器，通过在网页上访问，以满足用户的股票价格查看需求。
输入：prices = [3,3,5,0,0,3,1,4] 输出：6 解释：在第 4 天（股票价格 = 0）的时候买入，在第 6 天（股票价格 = 3）的时候卖出，这笔交易所能获得利润 = 3-0 = 3 。 随后，在第 7 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 8 天 （股票价格 = 4）的时候卖出，这笔交易所能获得利润 = 4-1 = 3 。
动态规划算法是通过拆分问题，定义问题状态和状态之间的关系，使得问题能够以递推（或者说分治）的方式去解决。在学习动态规划之前需要明确掌握几个重要概念。
给你一个整数数组 prices ，其中 prices[i] 表示某支股票第 i 天的价格。
人工智能（AI）无处不在。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。
近期一篇论文《ChatGPT能够预测股票价格走势吗？回报可预测性和大型语言模型》引发热议，作者是佛罗里达大学的教授Alejandro Lopez-Lira和Yuehua Tang。在这篇论文中，ChatGPT解锁了新玩法，用来预测股价走势并按预测进行投资，最高的收益率达到了400%！
在大数据的趋势下，我们经常需要做预测性分析来帮助我们做决定。其中一个重要的事情是根据我们过去和现在的数据来预测未来。这种方法我们通常被称为预测
拿到这题，其实是有点气愤的，虽然我玩的是基金而不是股票，但是也是一样的低买高卖原则嘛，想从中捞点高低差，但是最近股市是真的一塌糊涂，亏死了。这不刚好又刷到这道题，买卖股票啥时候时机最好，这市场变化莫测，压根没这道题这么悠哉好吧。如下我就来讲讲这道题是如何实现股票的买卖最佳时机。
最近A股美股市场火爆，我们用Python实现一个股市分析程序。以美股S&P 500公司（头部500家公司）举例，A股也是类似，唯一不同的是找到合适的A股数据源。本教程的目的是介绍收集和分析股票数据的步骤。我们将使用 Python、Google Sheets 和 Google Finance。在第 1 部分中，我们将了解如何配置 Google Sheets，使用 Python进行交互。在第 2 节中，我们将了解如何使用 Google Finance 收集股票数据以及如何使用 Python 将这些数据存储在 Google Sheets 中。在第 3 节中，我们将了解如何从 Google Sheets 读取数据并使用 Python 和 Pandas 对其进行分析。
对于影响北京市GDP 因素分析常用的方法是最小二乘回归。【1】但最小二乘有自身的缺陷，该方法要求较高，例如许多观测数据很难满足全部假设条件（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
如果你最多只允许完成一笔交易（即买入和卖出一支股票一次），设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。
金融市场的股票价格时间序列分析一直以来都是投资者和研究者关注的主题之一。准确预测股票价格的趋势对于制定有效的投资策略和决策具有重要意义。因此，许多研究人员使用各种统计方法和模型来分析和预测股票价格的变动。
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