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Python股市数据分析教程（一）：学会它，或可以实现半“智能”炒股

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。...调整收盘价是根据公司行为调整后的股票收盘价格。...在蜡烛图中，黑色蜡烛表示交易日当天收盘价高于开盘价（盈利），而红色蜡烛表示交易日当天开盘价高于收盘价（亏损）。...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）。...在下面的代码中，我获取了一些其他科技公司的股票数据，并把它们的调整收盘价格绘制在了一起。 ? ? ? ? 这张图有什么问题？

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Python股市数据分析教程——学会它，或可以实现半“智能”炒股 (Part 1)

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。...调整收盘价是根据公司行为调整后的股票收盘价格。...在蜡烛图中，黑色蜡烛表示交易日当天收盘价高于开盘价（盈利），而红色蜡烛表示交易日当天开盘价高于收盘价（亏损）。...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）。...在下面的代码中，我获取了一些其他科技公司的股票数据，并把它们的调整收盘价格绘制在了一起。 ? ? ? 这张图有什么问题？

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机器学习技术如何应用于股票价格预测？（上）

我们将使用2015年11月25日至2018年11月23日这三年VTI的历史价格，可以从雅虎财经轻松下载。下载后，数据集如下: ?...模型将使用列车组进行培训，模型超参数将使用验证集进行调整，最后将使用测试集报告模型的性能。下图显示了调整后的收盘价拆分为相应的列车、验证和测试集。 ?...在我们的上下文中，这意味着我们将当前调整后的收盘价设置为前一天调整后的收盘价。这是最具成本效益的预测模型，通常用作比较更复杂模型的基准。这里没有需要优化的超参数。...在我们的上下文中，这意味着我们将当前调整后的收盘价设置为前N天调整后收盘价的平均值。需要调整超参数N。...我们在这里使用线性回归的方法是将一个线性回归模型与前面的n个值相匹配，并使用这个模型来预测当天的值。下图是n=5的例子。实际调整后的收盘价显示为深蓝色十字，我们希望预测第6天的价值（黄色正方形）。

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Python金融大数据分析-数据获取与简单处理

import numpy as np import pandas as pd import pandas.io.data as web import math #从雅虎财经获取DAX指数的数据 DAX...data_source='yahoo',start = '2000-1-1') #查看一下数据的一些信息 上面这一方法返回的是一个pandas dataframe的数据结构 print DAX.info() #绘制收盘价的曲线...然后我们绘制一下收盘价曲线。 ? 这个是我们获取的数据的信息。 ? 绘制出来的收盘价曲线是这样的。...计算每日的涨跌幅 DAX['Return'] = np.log(DAX['Close']/DAX['Close'].shift(1)) print DAX[['Close','Return']].tail() #将收盘价与每日涨跌幅度放在一张图上...]=pd.rolling_mean(DAX['Close'],window=42) DAX['252d']=pd.rolling_mean(DAX['Close'],window=252) #绘制MA与收盘价

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python 股票历史数据(python获取股票历史数据)

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秒（原谅我的渣网速-，-）这对于需要大量股票数据的我来说显然不可接受。后来发现从网易财经可以下载股票和指数的历史数据。...fields选项中，TCLOSE，HIGH,LOW,TOPEN分别表示当日的收盘，最高，最低，开盘价；LCLOSE表示昨日收盘价。...需要自己用str.split(‘\r\n’)来截取 日期,股票代码,名称,收盘价,最高价,最低价,开盘价,前收盘,涨跌额,涨跌幅,成交量,成交金额 2015-09-11,’000001,上证指数,...还有，有些时候涨跌额和涨跌幅的值是None，简直莫名其妙，只能根据当日收盘价和前一天的收盘价自己补全；还有成交金额有几天的值也是None，这个似乎没法自己补，处理的时候需要特别注意 下面是代码。...最后一行为空，需要去掉 pos1=col_info.index('涨跌幅') pos2=col_info.index('涨跌额') posclose=col_info.index('收盘价

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手把手丨10分钟教你看懂K线图交易策略（附python绘图代码）

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 2、通过“三日K线”了解K线图的交易策略 使用Python绘制K线图 （视频调试：笪洁琼） 我们从雅虎数据库中随机下载一些每日财经数据...规则3：最近一支烛台的收盘价必须高于第二支烛台的收盘价。 规则4：你会在第四天早上交易刚开始时买入，然后在市场收盘前卖出。...规则3：最近一支烛台的收盘价必须低于第二支烛台的收盘价。 规则4：你将在第四天早上交易刚开始时卖出，然后在市场收盘前买入。...如果收盘价太接近，你做买卖决策时在某些地方可以不遵循规则3，但更保守的做法是遵循所有三个步骤。 如果你自己画一张K线图，并试图找到你正在考虑资产的“买进”和“卖出”信号，那将会很有趣。

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【Python量化投资】金融应用中用matplotlib库实现的数据可视化

作为一个方便的函数，且该子库可以简单地从雅虎财经网站（http://finance.yahoo.com）读取历史股价数据。只需要起始和结束日期，以及对应的股票代码。...这里quotes包含了DAX指数的时间序列数据，包括日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量： matplotlib.finance的绘制函数能准确理解可能传递的格式和数据集，这里每日的正收益由蓝色的矩形表示...但是，波动率平面是一个应用领域，它可以同时展示许多到期日和行权价的隐含波动率。下面例子中，我们人为生产一个类似波动率平面的图表。 为此，考虑如下因素：1.行权价格在50-150元之间。...上述代码将两个1维数组转换为2维数组，在必要时重复原始坐标轴值： 根据新的ndarray对象，我们通过简单的比例调整二次函数生成模拟的隐含波动率： ? 通过下面代码即可得出图表： ? ?

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用Python快速分析和预测股票价格

这将通过从 Pandas 网络数据阅读器和雅虎财经中提取最新的股票数据来实现。...2 加载雅虎财经数据集 Pandas 网络数据阅读器 （Pandas web data reader）是 Pandas 库的一个扩展，用于与大多数最新的金融数据进行通信，包括雅虎财经、谷歌财经、Enigma...来源于雅虎财经的股票价格 这段代码将提取从 2010 年 1 月到 2017 年 1 月的 7 年的数据。你可以根据需要调整开始和结束日期。...最后 10 个移动平均值 这将计算股票收盘价最后 100 个滑窗（100天）的移动平均值，并取每个滑窗的移动平均值。正如你所看到的，移动平均线在滑窗上稳步上升，并不遵循股票价格曲线的锯齿线。...苹果、通用电气、谷歌、IBM 和微软的股价 你将会从雅虎财经的股票价格中得到一张相当整洁平滑的收盘价表。 4.1 相关性分析:竞争对手会互相影响吗？

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数据接口-免费版（股票数据API）「建议收藏」

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。 数据超市 2016年5月6日更新。...s=股票代码 返回结果：CSV格式的文件，返回列依次是“日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量、复权价”。...方法1：HTTP://HQ.SINAJS.CN/LIST=[股票代码] 返回结果：JSON实时数据，以逗号隔开相关数据，数据依次是“股票名称、今日开盘价、昨日收盘价、当前价格、今日最高价、今日最低价、竞买价...、close收盘价、volume成交量；向前复权的数据。...其中，自定义列可定义TCLOSE收盘价 ;HIGH最高价;LOW最低价;TOPEN开盘价;LCLOSE前收盘价;CHG涨跌额;PCHG涨跌幅;TURNOVER换手率;VOTURNOVER成交量;VATURNOVER

22.1K33

严谨解决5种机器学习算法在预测股价的应用（代码+数据）

1、问题陈述 我们的目标是使用前N天的数据（即预测范围= 1）预测Vanguard Total Stock Market ETF（VTI）的每日调整收盘价 。...可以从雅虎财经下载（https://finance.yahoo.com/quote/VTI/），数据集如下: 获取全部代码，见文末 import math import matplotlib import...这意味着我们将当前的复权收盘价设置为前一天的复权收盘价。这是最具成本效益的预测模型，通常用作比较更复杂模型的基准。这里不需要调优超参数。 下图显示了使用Last Value方法的预测。...这意味着我们将当前复权收盘价设置为前N天复权收盘价的平均值。需要调整超参数N。 下图展示了验证集上实际值和预测值之间的RMSE，对于不同的N值，我们将使用N=2，因为它给出了最低的RMSE。 ?...我们在这里使用线性回归的方法是将线性回归模型与之前的N个值进行拟合，并用这个模型预测当前的值。下图是N=5的一个例子。实际复权收盘价显示为深蓝色的十字，我们想要预测第6天的值（黄色方块）。

4.8K53

XGBoost：股价预测进阶

天 下面的图显示了一周中收盘价每一天均值。平均而言，复权后的周四和周五收盘价高于一周中的其它日期。 ? 周 下面的热力图显示了经复权后的前几日收盘价与当日收盘价的相关性。...很明显，经复权后的收盘价越接近当日，它们之间的相关性就越高。因此，在预测中应该使用与前10天复权收盘价相关的特征。 ? 基于上面的EDA，我们推断与日期相关的特征可能对模型有帮助。...为简洁起见，我们省略了过去N天调整后的收盘价的相关信息。 ? 下面的热力图显示了这些特征与目标列之间的相关性。特征year与复权收盘价格高度相关。...例如，如果我们对第T天进行预测，我们将采用最近N天（从第T天到第T天）的复权收盘价，并将其调整为均值0和方差1。在训练、验证和测试集上对滞后特征执行相同的操作。日期特征没有缩放。...对于预测范围内的每一天，我们需要预测，取消预测的规模，计算最后N个值的新平均值和标准偏差，调整最近N天的收盘价，然后再次预测。

2.1K61

验证 | 单纯用LSTM预测股价，结果有多糟（附代码）

数据可视化 本文使用的数据集是以CSV格式从雅虎财经下载下来的，其中包括四个公司从2010年1月8日到2019年1月7日的股价。我们将这四个公司分别称为A,B,C和D....作为举例，使用过去10天和20天的收盘价计算移动平均值。...使用移动平均对公司A股票的十日收盘价预测 注意每条红线代表一个基于过去十天数据的10日股价预测。因此，红线是不连续的。...使用指数移动平均对公司A股票收盘价进行提前一天预测结果 对比MA和EMA： ? 提前一天使用移动平均和指数移动平均对股票收盘价进行预测结果对比 这个方法过于简单。...公司A初始的收盘价作图如下： plt.figure(figsize = (15,10)) plt.plot(df) plt.show() ?

12.9K52

NLP for Quant：使用NLP和深度学习预测股价（附代码）

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。...这是通过使用NLTK WordNet语料库阅读器与DASK结合来实现多线程加速的。 所有文件都用零填充，长度统一为34603个字。...如最近的股票走势和VIX的收盘价，都被标准化为平均值为0，标准偏差为1。 ? 图3 目标类别计数，数据集中类别不平衡 然后将数据集随机打乱，并分成80%的训练集和20%的测试集。

3.3K21

股票数据API整理

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。...返回结果：CSV格式的文件，返回列依次是“日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量、复权价”。...返回结果：JSON实时数据，以逗号隔开相关数据，数据依次是“股票名称、今日开盘价、昨日收盘价、当前价格、今日最高价、今日最低价、竞买价、竞卖价、成交股数、成交金额、买1手、买1报价、买2手、买2报价、…...、close收盘价、volume成交量；向前复权的数据。...其中，自定义列可定义TCLOSE收盘价 ;HIGH最高价;LOW最低价;TOPEN开盘价;LCLOSE前收盘价;CHG涨跌额;PCHG涨跌幅;TURNOVER换手率;VOTURNOVER成交量;VATURNOVER

25.1K81

Python 股票历史数据的获取

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。...目前，国内有一个开源的财经数据获取包，封装了上述的接口，不需关系数据源从哪去，它会优先从最快的源来取数据。使用起来非常方便。它是TuShare，具体的安装使用见链接。...eps,每股收益 bvps,每股净资 pb,市净率 timeToMarket,上市日期 二、获取单只股票的历史K线 获取的日K线数据包括： date : 交易日期 (index) open : 开盘价（...前复权，默认） high : 最高价（前复权，默认） close : 收盘价（前复权，默认） low : 最低价（前复权，默认） open_nfq : 开盘价（不复权） high_nfq : 最高价（不复权...） close_nfq : 收盘价（不复权） low_nfq : 最低价（不复权） open_hfq : 开盘价（后复权） high_hfq : 最高价（后复权） close_hfq : 收盘价（后复权

2.9K20
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