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：
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
欢迎来到Python for Finance教程系列的第7讲。 在之前的教程中，我们为标准普尔500强公司抓取了雅虎财经数据。 在本教程中，我们将把这些数据放在一个DataFrame中。
机器学习的应用已经非常广泛，其中之一就是预测时间序列。最有趣(或许也是最赚钱)的预测时间序列之一的当属股价了。
这是市场的波动率和股市的关系。和FRM中提到的一样，在市场低迷，或者说，金融危机的时候，市场的波动率急剧增加。于是，就有了恐慌指数这个东西，也就是Vix，其实就是市场的波动率指数。
大数据文摘作品 编译：大山、笪洁琼、Yawei Xia 对于K线图，相信做交易的朋友都不陌生。本文作者用简单明了的语言解释了三日K线的交易原则，也分享了如何用python绘制K线图的方法和代码。 关于日本K线交易 据说日本人在十七世纪就已经运用技术分析的方法进行大米交易，一位名叫本间宗久的坂田大米贸易商发明了“蜡烛图”这一技术来分析每日市场上大米现货价格。现代K线图之父史蒂夫尼森认为，通过“蜡烛图”进行正式交易是自19世纪50年代开始的。 在本文，我们要重点解决以下两个问题： 1、使用Python绘制K线图
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 因为最近需要用到股市的各种指数数据，刚开始想的是从同花顺等交易软件直接导出，结果发现要用滚轮滚到最开始的日期，这过于繁琐了，我对于这种重复性的劳动一向不耐烦，而且这种方法在以后每日更新的时候也很不方便。所以我把视线转向了网上的各种api。网上比较普遍的主要有两种，一种是新浪的api，一种是雅虎的api。新浪的api很方便，速度也很快，不过就网上的资料而言，似乎只能提取当天的数据。雅虎的api功能更齐全，但是连接速度比较慢，有时候一个连接请求都要10多秒甚至20
获取股票数据的源头主要有：数据超市、雅虎、新浪、Google、和讯、搜狐、ChinaStockWebService、东方财富客户端、证券之星、网易财经。
尽管预测股价确实是一个老问题，至今仍然没有被解决。事实十分简单：股票的价格由多种因素决定，而股票的历史价格仅仅是众多原因中的一小部分。因此，预测股价走势是一个非常困难的问题。
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。
在本文里，将给出若干精彩范例，包括用爬虫获取股市数据，用matplotlib可视化控件绘制K线和均线，以及用sklean库里的方法，通过机器学习预测股价的走势。
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。
Python中，matplotlib可以视为数据可视化的基准和主力。尽管有许多其他的可视化库，但是matplotlib已经确立了一个标杆，在许多情况下，它都是健壮、可靠的可视化工具。在标准的绘图工作中
我们已经对XGBoost进行了验证，但在本文中，我们将更详细地研究XGBoost在股票价格预测问题中的性能。这篇文章和上篇文章的主要区别如下：
最近在做股票分析系统，数据获取源头成了一大问题，经过仔细的研究发现了很多获取办法，这里整理一下，方便后来者使用。 获取股票数据的源头主要有：数据超市、雅虎、新浪、Google、和讯、搜狐、ChinaStockWebService、东方财富客户端、证券之星、网易财经。 根据最近频繁出现的数据超市，可以无限制获取相关数据，而不再需要使用爬虫等方式获取，这样不仅节省了极大资源，也有利于遍历数据。 列出来相关网站清单，开发者可自行到这些网站查询调用方法。 聚合数据 https://www.juhe.cn/ 百度A
本文旨在利用神经网络模型来帮助客户预测上证指数的收盘价，通过分析不同历史数据作为输入，建立模型并进行预测。
目标：通过日交易数据，从多只蓝筹股中选出连续上涨5天的股票。 思路：导入数据；过滤出上个月的数据；按照股票代码分组；将数据按日期排序；计算出每天比上一天的收盘价的增长额；计算出连续正增长的天数
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。
获取股票数据的接口很多，免费的接口有新浪、网易、雅虎的API接口，收费的就是证券公司及相应的公司提供的接口。 收费试用的接口一般提供的数据只是最近一年或三年的，限制比较多，除非money足够多。 所以本文主要讨论的是免费数据的获取及处理。
本文使用的数据来源于网易财经，具体下载方法可以参考：Pandas知识点-DataFrame数据结构介绍
机器学习有很多应用，其中之一就是预测时间序列。一个最有趣（或者可能是最赚钱）的时间序列是股票价格。
索引和切片操作是最基本最常用的数据处理操作，Pandas中的索引和切片操作基于Python的语言特性，支持类似于numpy中的操作，也可以使用行标签、列标签以及行标签与列标签的组合来进行索引和切片操作。
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。
Facebook要做聊天机器人，一个月内吸引了上千开发者 日前，社交网络巨头Facebook旗下的聊天工具Messenger产品负责人披露，目前已经有数千名开发者正在开发各种聊天机器人。 据美国财经
摘要： 本篇文章是”Python股市数据分析”两部曲中的第二部分。在本篇文章中，我们讨论了均线交叉策略的设计、回溯检验、基准测试以及实践中可能出现的若干问题，并结合Python代码实现了一个基于均线交叉的交易策略系统。 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，在此给出的所有代码均无法提供任何保证。选择使用这些代码的个人需自行承担风险。 交易策略 我们把在未来条件满足时将被终止的交易称为未平仓交易。多头仓位是指在交易过程中通过金融商品增
所谓的因子也就是某个衡量标准，选择不同的因子作为选股的参考，往往会得到不同的结果，本文简单介绍了一些因子以及它所表示的意义。
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！
大数据文摘作品 编译：王一丁、修竹、阮雪妮、丁慧、钱天培 英伟达昨天一边发布“全球最大的GPU”，一边经历股价跳水20多美元，到今天发稿时间也没恢复过来。无数同学在后台问文摘菌，要不要抄一波底嘞？ 今天用深度学习的序列模型预测股价已经取得了不错的效果，尤其是在对冲基金中。股价数据是典型的时间序列数据。 什么是序列数据呢？语音、文字等这些前后关联、存在内有顺序的数据都可以被视为序列数据。 将序列模型应用于语音和文字，深度学习在语音识别、阅读理解、机器翻译等任务上取得了惊人的成就。 具体怎么操作？效果又如何呢
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。
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！
更新之前的港股和美股接口直接返回复权后的数据，方便策略回测使用，具体的使用方法参见文档。
布林线指标，利用统计学原理，求出股价的标准差和信赖区间，从而去定股价波动的范围和未来走势，利用波段显示股价的安全高低价位。因而被称为布林带。
Combiner函数是一个可选的中间函数，发生在Map阶段，Mapper执行完成后立即执行。使用Combiner有如下两个优势：
由于文件标题是中文，直接读取会报错，所以加了encoding编码申明。一般encoding设置成GBK、utf-8、GB2312即可满足读取需求。
时间序列是按时间顺序的一组真实的数字，比如股票的交易数据。通过分析时间序列，能挖掘出这组序列背后包含的规律，从而有效地预测未来的数据。在这部分里，将讲述基于时间序列的常用统计方法。
公众号与点宽DigQuant量化社区开展了本期研究合作。 大家应该前段时间就知道 Alpha 101 了吧，很多人有去做，但是做的大多数都是简单的进行了一个复现，没有过多的区深究每个因子的涵义。本期推文我们和点宽合作，推出一个系列。来很系统的介绍 Alpha 101 。 社区俱乐部成员把 WorldQuant Alpha 101 的每个因子都了做一次最详细的解释和回测研究，一层一层的去拆分因子，把每个公式都说清楚。我们不讨论这些因子是否都是有效的，我们更多的是希望通过我们分析因子背后的金融意义，帮助大家
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!!!
https://aroussi.com/post/python-yahoo-finance
一个月内成交了2000万股，而该股票的流通股为1亿股，则该股票在这个月的换手率为20%。
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
平常我们看到的物体一般是三维空间中的立体图形，今天跟大家一起来学习用Python绘制立体图形。
做股票量化分析，获取股票行情数据是第一步，结合网上的信息，和我用过的一些东西，做个总结。以后有新信息，逐步完善。
条形图（bar chart）也称为柱状图，是一种以长方形的长度为变量的统计图表，长方形的长度与它所对应的数值呈一定比例。
近几年，深度学习算法在计算机视觉领域有着出色表现。我们也经常好奇，在量化投资领域，我们是否能够使用图像识别技术预测股价。要解决这个问题，首先要回答以下两个问题：
最近在看这本书，感觉很不错，理论，算法，实践兼顾，我只放出我感兴趣的部分章节的笔记，本章分会分步更新，关于数据导入和数据预处理就不写了，直接开始目标描述和定义预测任务。本书中英文版的都有，我共享到文章结尾处，有需要的同学可以去下载。
摘自：亿邦动力 30个数据解读阿里IPO 📷 📷 马云套现12亿美元 阿里此次IPO共发行3.2亿股美国存托股（ADS)，其中1.23亿股是新股，其余1.97亿股则由老股东献售。阿里巴巴董事局主席马云献售1275万股，执行副主席蔡崇信献售425万股，两者合计占阿里巴巴总股份数的0.7%。 按此计算，马云将在阿里上市后套现11.8亿美元，蔡崇信则将成功套现3.94亿美元。 而据彭博社的数据，马云净财富达到219亿美元，成中国大陆首富，跻身全球50大富豪之列，排名第34。 阿里
一 金融专业人士以及对金融感兴趣的业余人士感兴趣的一类就是历史价格进行的技术分析。维基百科中定义如下，金融学中，技术分析是通过对过去市场数据（主要是价格和成交量）的研究预测价格方向的证券分析方法。 下面，我们着重对事后验证过去市场数据的研究，而不是过多低关注对未来股价变动的预测。我们选取的研究目标是标准普尔（S&P）500指数，这是美国股票市场有代表性的指标，包括了许多著名公司的股票，代表着高额的市场资本，而且，该指数也具有高流动性的期货和期权市场。 二 我们将从Web数据来源读取历史指数水平信息，并未一个
股票数据的获取目前有如下两种方法可以获取： 1. http/javascript接口取数据 2. web-service接口
在金融市场中，优化投资组合对于实现风险与回报之间的预期平衡至关重要。蒙特卡罗模拟提供了一个强大的工具来评估不同的资产配置策略及其在不确定市场条件下的潜在结果。
离散卷积其实就是系数数组的多项式乘法。例如计算[1, 2, 0, 3]和[1, -2, 5]的卷积：
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
