近年来,股市并未迎来大牛市,相反,我们正面临着一个熊市,行情相当不佳。尽管股市一在3000点的心理阻力,左右徘徊,但随后又出现了下跌的趋势,让投资者备受挑战。
最近在开发一个文章模块功能,设计那边提出要给文章生成对应标签,用于文章关联推送,这里和大家分享一下实现过程;
今天我们额讨论如何使用Python,SQLite数据库与crontab工具将爬虫程序部署到服务器上并实现定时爬取存储
这两天做了一个调用新浪股票接口获取实时以及历史股票数据的应用,因为新浪没有公开关于其接口的官方文档,所以通过各种百度差了很多关于新浪股票接口的使用,不过大家基本都是转载或者直接复制,对于实时数据的获取讲的很详细,但是缺少获取历史数据的方法。
在开始之前,需要做好准备工作,我们需要安装一些必要的Python库,主要包括requests(用于发送HTTP请求)、json(用于处理JSON数据)、pandas(用于数据处理和展示)和tabulate(用于在shell端展示数据),这里主要使用以下命令进行安装:
目标地址: https://vip.stock.finance.sina.com.cn/corp/go.php/vCI_FundStockHolder/stockid/600004.phtml
最近股市特别火,正在学/学会Python的读者想尝试一下股市交易或者练练项目,获取数据便必不可少。这不,行哥给大家介绍一个专门获取股市数据的方法,有了数据之后数据分析、机器学习还不赶紧跑起来?毕竟这社会毒打实践课经历一次就少一次
结巴分词使用 中文分词之结巴分词~~~附使用场景+demo(net) jieba分词、自定义词典提取高频词、词性标注及获取词的位置 jieba分词增加自定义词表 词性标注 [python] 使用Jieba工具中文分词及文本聚类概念 jieba分词词性标记含义 Toolkits 综合NLP工具包 THULAC 中文词法分析工具包 by 清华 (C++/Java/Python) NLPIR by 中科院 (Java) LTP 语言技术平台 by 哈工大 (C++) FudanNLP
全球最大最知名的高频交易公司有哪些呢?开始涉猎算法交易的个人交易者可能对这个问题最感兴趣。你知道吗?虽然我们很难获得具体数字,但从行业报告显示数据来看,高频交易公司的交易量已达到整个美股市场交易量的50%-60%。在此,我们整理了全球最知名的15大高频交易公司以及它的简要介绍,并附上他们的网站链接供你进一步研究。
使用php读取socket接口的数据,通过php传递请求方法和请求参数,得到返回结果
在过去一年半的时间里,达里奥一直看跌,这推动了他的旗舰产品Pure Alpha宏观策略,其获得了14.6%的收益,这是自2011年以来的最佳表现,因此荣登今年富豪榜榜首。这也让达里奥净赚了20亿美元。正如机构投资者此前计算的那样,这相当于他:
其次是模型赋能我们,Agent加持的大模型,作为更优的数据和任务中介/代理,赋予了我们和任意数据类型交互的能力,大模型正在重构数据和信息的处理方式。从之前的结构化数据为主向更多的非结构化数据转变。
我们将对量化因子进行一个全方位的介绍与挖掘。并且结合众多机构人士一起,把这个专题做好、做精!
针对 API 的管理,非常重要的一点就是做 API 监控。前段时间看了 Nginx 社区发布的一本关于 API 流量管理的书,感觉书中的内容还不错,结合我在实际应用中的经验,今天就来梳理一下 API 的监控的一些方法。
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
量化投资与机器学习微信公众号,是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者,荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖,连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 棒球与对冲基金 Point72最近在寻找名叫“新兴技术侦察员”的人选,以帮助它在学术界和供应商生态系统中跟进新技术的发展。同时,Point72还在寻找一名应用计算机视觉的人工智能研究员,研究与计算机视觉、情感计算和其他
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…
经常有粉丝问我,手上有没有数据集,几M大小的,尽量真实点的。今天我为你推荐10个这类小而经典的数据集。
作为一个全新的领域,数据科学的飞速发展让人激动。数据科学在带来巨大经济效益的同时,人们在数据科学技术方面的知识沟也逐渐出现,这意味着更多的人需要试图了解和学习数据科学。
本周一熔断后股神巴菲特就感叹:活了89岁也没见过这种场面。他认为这是新冠肺炎和原油动荡一起造成的结果。现在一周熔断两次,不知道他会作何感想呢?
本文实例讲述了PHP 实现 WebSocket 协议原理与应用。分享给大家供大家参考,具体如下:
转自|:腾讯(微信ID: tencent_blackboard) 笑看股市风云,洞查人性善恶。欢迎来到企鹅论道,我们为您谈股论金。 上回书我们展示了一组微信表情,还原了股民入市的心路历程。 这回书我
有的决策比较重大:到哪里发展?在哪个地段买房?跟谁结婚?孩子该上哪个学校?买什么车?……
对于数据科学领域来说,现在是一个令人振奋的时期。它是新兴的研究领域,但是却在飞速的发展。如今数据科学领域需要大量的数据科学家,而他们在硅谷年人均收入则超过10万美元。哪里有优厚的薪酬,哪里就会有相当多的人会尽可能的拿到这样的薪酬。而数据科学技能的不足意味着很多人都要学习或者尝试着学习数据科学。 学习数据科学的第一步通常都是问问自己:我要怎样学习数据科学?这个问题的回复是我们要上一系列的课程和阅读一些书籍,并且我们需要先从线性代数或统计学开始学习。一年前,在学习过程中我也有过类似的经历。当时我不懂编程,但
今年2月以来,美股出现自金融危机以来最大跌幅。标准普尔500指数在五个交易日内暴跌11% ,美国道琼斯工业平均指数指数跌至6月份以来的最低点,美国股市市值蒸发了近3万亿美元。再加上世界卫生组织提高了新冠肺炎的全球风险级别,大家的日子都有点难过!
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“了解不同的股市状况,改变交易策略,对股市收益有很大的影响。弄清楚何时开始或何时止损,调整风险和资金管理技巧,都取决于股市的当前状况。
最近我们被客户要求撰写关于隐马尔可夫模型(HMM)的研究报告,包括一些图形和统计输出。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 关于《LeetCode买卖股票》系列 在LeetCode上,有数道和买卖股票有关的题目,覆盖了简单、中等、困难,要求都是选择低价时间买入、高价时间卖出,以求达到利润最大化 这类题型的特点就是:典型的动态规划题型,掌握套路后,越做越开心,就算难度是困难的题目,也能从容面对 于是,欣宸将此类题目聚集在一起,集中火力分析和解题,构成了《LeetCode买卖股票》
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1.实时分析 在我们开始之前,让我们来看看美国社交媒体比较有名的企业每分钟产生的数据量。
上周五百度CEO李彦宏去证监会讲课了。A股暴热,突破4400之后并没有消退的迹象,越来越多与股市没任何交集的人开始关注股市、谈论股市和参与股市投资,而在A股市场表现非常强劲的就是有“互联网+”或者“科技含量”的股票。这是证监会邀请李彦宏讲课的大背景。 1、管理A股需要理解互联网 传统行业包括证监会需要更理解互联网和大数据,也不排除是在向李彦宏为代表的BAT大佬及中概股伸出橄榄枝——在演讲中李彦宏提到百度愿意通过上市等方式回到A股市场。李彦宏给证监会分享的主题主要有几点:1、百度在人工智能、大数据等前沿技术
近日大盘的走势牵动着无数股民的心,TalkingData趁热打铁解析证券应用数据,回顾近期股市风云。 伴随近期股市的大幅震荡,证券类应用用户活跃度也出现波动,每逢沪指大幅下跌或重大利好政策出台,次日证
况且,我也不是学金融出身的,虽然凭运气在股市赚过一些小钱,但毕竟咱不是专业的,不敢乱指挥。
对很多中国企业而言,美股市场已经从可以名利双收的淘金场,变成了充满未知考验的险地。
经济学其实并不总是高屋建瓴,其实,经济兴衰与民生息息相关,真正的经济学就在身边。扑克牌、口红、自行车、男士内裤、领带、女士裙摆高低、女士头发长短、女服务员的美貌程度、包工头回复电话时间长短、的士司机的
量化投资与机器学习微信公众号,是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者,荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖,连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者” 机构投资者发布的2021年全球对冲基金经理年度收入榜单在昨日揭晓,让我们都有谁在TOP10! 同时,我们也看看截止最新全球对冲基金的AUM情况,方便大家进一步了解每家公司的情况: --- James Simons 西蒙
摘自:数据派(微信ID: datapi) 数据派是清华大数据产业联合会官方微信,经常组织线下讲座并发布干货内容 为了传播正确的大数据理念和前沿技术,清华大数据产业联合会开展了一系列线下讲座和论坛,本月“清华大数据产业联合会” 联合“中关村大数据产业联盟”、“清华校友互联网与新媒体协会”及“清华校友投资协会”共同推出“清华大数据月”线上讲坛。 清华大数据产业联合会、中关村大数据产业联盟、清华TMT校友俱乐部和The House四个微信群将同时进行时长90分钟的交流、探讨,惠及更大范围的听众。 所有线上讲座的
股市图表是投资者和交易者分析市场走势的重要工具之一。matplotlib是一个强大的Python绘图库,而mplfinance则是matplotlib的一个扩展库,专注于股市和金融图表的绘制。本文将深入介绍mplfinance的使用方法,帮助读者更好地利用这个工具进行股市数据的可视化分析。
作者:金一鸣审校:陈之炎 本文约4400字,建议阅读8分钟本文选择一个简单直观的应用实战——根据股价基本 历史数据来预测股市涨跌。 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一种通过监督学习方式来进行学习的分类和回归模型,在多数情况下,人们都会用这个模型来进行较小规模的二分类任务的求解。支持向量机主要的思想是在特征空间上找到一个与正负样本边界最大的线性分类器,而求解边界最大化的问题从数学的角度来看即是求解凸二次规划(Convex Quadratic Programming)的最优
最近苹果的股价一路疯长,继周四突破万亿美元市值后,周五盘中高点、收盘价双创新高。盘中高点达208.74美元,收盘价报207.99美元,上涨0.29%,创历史收盘新高,市值达10045.76亿美元。
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可用的预定义文件模板变量: {PACKAGE_NAME} – 将在其中创建新类或接口的目标包的名称。 {PROJECT_NAME} – 当前项目的名称。 {FILE_NAME} – 将要创建的 PHP 文件的名称。 {NAME} – 您在创建文件的过程中,在 “新建文件” 对话框中指定的新文件的名称。 {USER} – 当前用户的登录名。 {DATE} – 当前系统日期。 {TIME} – 当前系统时间。 {YEAR} – 本年度。 {MONTH} – 本月。 {DAY} – 当月的当前日期。 {HOUR} – 当前时间 {MINUTE} – 当前分钟。 {PRODUCT_NAME} – 将在其中创建文件的 IDE 的名称。 {MONTH_NAME_SHORT} – 月份名称的前3个字母。示例:1月,2月等。 {MONTH_NAME_FULL} – 一个月的全名。示例:1月,2月等 IntelliJ IDEA 为 PHP 包括模板提供了一组附加变量,即可被包含在其他 PHP 文件模板中的可重用片段的模板。内置的 PHP 包含模板用于生成文件头和 PHPDoc 文档注释。以下变量在 PHP 包含模板中可用: {NAME} – 将为其生成 PHPDoc 注释的类,字段或函数(方法)的名称。 {NAMESPACE} – 类或字段命名空间的完全限定名(无斜杠)。 {CLASS_NAME} – 定义了生成 PHPDoc 注释的字段的类的名称。 {STATIC}- 如果要为其生成注释的函数 (方法) 或字段为静态(static),则获取静态值。否则计算结果为空字符串。 {TYPE_HINT}- 提示函数 (方法) 的返回值以生成注释。如果无法通过函数 (方法) 的静态分析检测到返回类型,则计算结果为 void。 {PARAM_DOC} – – 参数的文档注释。计算为一组 @param 类型名称的行。如果要为其生成注释的函数不包含任何参数,则该变量将计算为空内容。 {THROWS_DOC} – 异常的文档注释。计算结果为一组 @throws 类型的行。如果要为其生成注释的函数不抛出任何异常,则该变量将计算为空内容。 {DS}- 一个美元字符 {CARET} – 指出了在生成和添加评论后插入符号的位置。
选自towardsdatascience 作者:Bryan Tan 机器之心编译 编辑:魔王、陈萍 本文介绍了 TCN 在股市趋势预测任务中的应用,表明在集成新闻事件和知识图谱后,TCN 的性能大幅超过 RNN。 本文主要介绍了以下几部分内容: 1. 金融时间序列(FTS)中的深度学习背景介绍; 2. 值得关注的 FTS 数据处理实践; 3. 时间卷积网络(TCN); 4. 时间卷积网络在 FTS 中的应用实例; 5. 基于 TCN 的知识驱动股市趋势预测与解释。 1. 背景介绍 金融时间序列(FTS)建
我们可以设计两种模型。 1、一个更复杂的模型(更多的隐含层) 2、一个可以识别更多输入信息数据源的模型。 虽然很容易把注意力放在第一个模型上,但garbage-in-garbage-out的原则依然存
论文 | Stock Market Prediction via Deep Learning Techniques: A Survey
1 月 8 日,哈工大社会计算与信息检索研究中心(HIT-SCIR)推出了一个“智能荐股”的公众号,通过对股市信息的智能分析,每天推荐若干只国内 A 股市场的股票,并给出每日收益情况以及一段时间内的累积收益情况的总结。 据官方介绍,智能股票推荐是基于哈工大 SCIR 开展的事件驱动的股票分析与预测技术,通过对国内 A 股市场的新闻事件信息和股票量价数据进行抽取与表示学习,利用深度学习模型完全自动化地给出股票未来走势的预测,进而推荐若干只潜力股。 哈工大 HIT-SCIR 2000 年 9 月 1 日,哈
1、央行降准。这里先科普下什么是降准。正常来讲,银行吸收的存款是不允许全部贷出去的。否则只要来个几十万的兑现,就能把银行搞垮。国家当然不愿意看到这样的局面。因此国家为了防止银行乱来,就规定银行必须将存储的一部分交由国家来保管,这部分钱不允许银行拿去贷款或投资,这笔钱占存储的比率就叫做准备金率。这次央行降低准备金率,毫无疑问银行手里的钱自然而然就多了。那么多出来的钱会流向哪里呢?当然是哪里有利润就流向哪里,直白点说就是,哪里有韭菜割就流向哪里。如果是在以前,这些钱大部分会流向房市和股市。因此,央行降准对于房市跟股市而言理论上是一大利好。但是我们看到的是,房市跟股市并没有看涨的趋势,反而房闹、股市大跌的消息满天飞,这说明当前的经济形势单纯靠放水已经收效甚微了。
Google 的 BERT 模型在 NL 领域中具有巨大的影响力。它是一个通用的语言表示模型,可以应用于诸多领域。本文的项目是将 Milvus 与 BERT 模型结合搭建文本搜索引擎,使用 BERT 模型将文本数据转成向量,结合 Milvus 特征向量相似度搜索引擎可以快速搜索相似文本。
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