从本篇文章开始要写一个新的可视化库的系列文章:Highcharts。对这个库来自官网的赞美:
本文讨论了一个名为“tf26”的AI操盘手在股票交易方面的应用。该AI操盘手使用深度强化学习算法,从复杂的环境因素中学习交易规则,并利用历史数据进行训练。作者认为,该AI操盘手可以用于预测股票价格走势,帮助投资者做出更明智的投资决策。
数据可视化是将数据转化为图形、图表和可视元素的过程,旨在帮助人们更好地理解数据、发现模式并得出洞察。在信息时代,数据可视化已经成为解决复杂问题、支持决策制定和传达信息的不可或缺的工具。本文将深入探讨数据可视化的重要性、不同类型的可视化方法、最佳实践以及如何有效地利用数据可视化来解锁数据的潜力。
本文作者:ThoughtWorks - Miya Gao,原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20725188 在接触数据产品设计之前,我还是有些忐忑的,担心自己的数学
项目地址:https://github.com/giscafer/leek-fund
通过参数设置获取日k线、周k线、月k线,以及5分钟、15分钟、30分钟和60分钟k线数据。本接口只能获取近3年的日线数据,适合搭配均线数据进行选股和分析。
今天我们做一个关于股票的小项目--预测股票走势。首先要声明下,股市有风险,购买需谨慎啊!股票作为金融体系的一员,其走势收到了多方面的影响,并不是能够通过一两个算法,一些参数就可以完美预测,这是基于此,才衍生出了进入量化这个学科,专门用来做金融方面的数据分析。
来源:DeepHub IMBA本文共700字,建议阅读5分钟微软研究院提出了一种新颖的股票趋势预测框架,可以充分挖掘该概念面向来自预定义概念和隐藏概念的共享信息。 股票走势预测是对股票价格未来走势的预测,在投资中起着至关重要的作用。因为同行业的股票价格是高度相关的,所以市场中的股票之间的信息是可以共享的。最近也提出了几种方法来通过从 Web 中提取的股票概念类别(例如,技术、互联网零售)来挖掘共享信息,以改进预测结果。 在以前的工作假设中股票和信息之间的联系是固定的,从而忽略了股票和信息之间的动态相关性,从
本文是可视化神器Plotly绘图的第7篇,讲解的是如何通过Plotly来绘制与股市相关的图形,比如基础K线图、OHLC图等。
在我写的这本书,《基于股票大数据分析的Python入门实战(视频教学版)》里,用能吸引人的股票案例,带领大家入门Python的语法,数据分析和机器学习。
股票走势预测是对股票价格未来走势的预测,在投资中起着至关重要的作用。因为同行业的股票价格是高度相关的,所以市场中的股票之间的信息是可以共享的。最近也提出了几种方法来通过从 Web 中提取的股票概念类别(例如,技术、互联网零售)来挖掘共享信息,以改进预测结果。
有人说,买基金一定要心态好,要学会风险对冲,把8成的钱全仓买基金,剩余2成买意外身亡险,基金大涨就赚,基金大跌就跳楼,赔率1:4,怎么都赚钱。
沪深300股票指数由中证指数公司编制的沪深300指数于2005年4月8日正式发布。沪深300指数以2004年12月31日为基日,基日点位1000点·沪深300指数是由上海和深圳证券市场中选取300只A股作为样本,其中沪市有179只,深市121只样本选择标准为规模大,流动性好的股票。沪深300指数样本覆盖了沪深市场六成左右的市值,具有良好的市场代表性。作为一种商品。
截止前天,来简书正好一个月。20170730 注册了账号,当晚发布处女作《爬取张佳玮138w+知乎关注者:数据可视化》,从而开启了《python爬虫和数据可视化》系列的写作。
交易员是一份“有趣”的工作:每天看着眼前上亿的流水,数数口袋5000元的薪水,每天的生活也是充满了乐趣,本以为见证过股市的跌停、涨停、涨停到跌停、跌停到涨停、停牌都已经很难得了,没想到还能亲眼见证千股熔断:2016年首个交易日,A股两次熔断,直接收盘。这把交易员都逼成了段子手,像:“交易员工作真是好,其他行业比不了。牛市时候挣钱多,熊市时候下班早。”各种段子层出不穷。 加密货币市场的火爆,催生了币圈交易员这个职业。币圈交易员的工作是怎样的呢?我们能从中学到什么区块链的知识呢?国外网友David Gilbe
传统欧氏几何习惯对复杂的研究对象进行简化和抽象,虽然这种方法对科学发展起了重要的作用,但事实上很多人都发现身边大部分现象都是非线性不可逆的,随机性非常强,比如天气、股票价格变化等。对于这些现象,经典力学、量子力学、相对论都束手无策。随着科学的发展,混沌、分形、协同学等新的理论逐步出现,计算机技术的飞跃大大促进了这些非线性科学的发展。 分形(fractal)是由IBM的研究员兼哈佛大学教授Mandelbrot提出的。他发现在地图上,海岸线是相对平直的,从飞机上俯视海岸线,却看不到那些规则的光滑曲线,而代以
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
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 作者:赵亚赟,财富中文网撰稿人,现为中国人民大学重阳金融研究院金融投资项目主管,具有多年证券从业经验。著有《金融战》一书。 分形是新的数学学说,对研究随机性较大、不规则的真实事务有着跨越式的发展。股价的变化非常符合分形学说。分形数学的创始人也确实对股市做过研究,经过很多人的后续研究,分形已经可以为技术分析,特别是图形组合,提供数学基础。如果与基本面分析和均线等其他技术分析结合起来,会给投资者一条全新的分析方法 传统欧氏几何习惯对复杂的研究对象进行简化和抽象,虽然这种方法对
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:
股票市场具有高收益与高风险并存的特性,预测股票市场走势一直被普通股民和投资机构所关注。股票市场是一个复杂的动态系统,受多方面因素的影响,例如国家金额正常的调整、公司内部结构的调整、以及媒体舆论的渲染等。
论文 | Stock Market Prediction via Deep Learning Techniques: A Survey
本文中记录一次利用pyecharts绘制K线图。最近从朋友那边获取到一组关于stock的数据,于是抽空画了一下K线图,熟悉pyecharts中K线图的画法
图表库正变得越来越流行。小型开发团队只需导入HTML5 图表库和 JS 库即可构建具有数据可视化的全功能金融应用程序。
从数学角度来分析,MACD指标是根据均线的构造原理,对股票收盘价进行平滑处理,计算出算术平均值以后再进行二次计算,它是属于趋向类指标。
我去年出了一本Python书,基于股票大数据分析的Python入门实战,在这本书里,我是用股票范例讲述Pythorn的爬虫,数据分析和机器学习知识点,如下是京东的连接。
走势图(Sparklines)是一种非常小的的图形,可以在嵌在一段文字和一个标题中间,或者一副图像旁边,它可以非常方便的可视化内容中的数据。而 Sparky 就是一个用来制作走势图的 JavaScript 库。
本文转载自简书小温侯 原文链接:https://www.jianshu.com/p/61fe5b9320ac
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 1791年,著名奥地利作曲家约瑟夫·海顿出席了乔治·弗里德里希·亨德尔在伦敦威斯敏斯特大教堂的盛大清唱剧《弥赛亚》的演出。演出快要结束时,海顿被上千名合唱队和管弦乐
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
如果说一个编程语言是一支股票的话,你会选择哪一个编程语言去投资呢?你可能会去查一些编程语言的排行榜和分析,就像标准普尔 500 指数对股市所做的那样,比如说股票有 3 种类型:
最近的市场行情有点好,很多人都出来梭哈了,无论是互联网公司的腾讯员工,还传统企业的大爷大妈,有的甚至拿出自己的积蓄,一下子都投入....
运行代码之后返回到Jupyter Notebook的主页,就能看到保存的000300.csv文件,可以下载到本地进行操作,也可以直接在聚宽的研究环境中进行操作。
我们从三个各方面,前端上报,数据收集和入库,数据展示来介绍了如何打造一个测速系统。
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
内容 | Rafael Schultze-Kraft 编译 | Aholiab 深谙币圈的你,对于那些出现在币价预测文章里的走势图想必不陌生。这些图往往旨在对未来n天的币价做预测,并声称是结果基于大数据或深度学习算法。一副特别科学又靠谱的样子。 但你不知道的是,即使这些图真的是用先进的深度学习模型和算法来实现,结果也非常的不可信。 本篇文章,WATTx数据科学家,机器学习工程师Rafael Schultze-Kraft亲自上阵,为我们揭秘那些「高大上」的币价预测图的背后,都有那些不为人知的技术秘密。
1、上证A股综合指数当前为3080,假如未来1年投资上证指数的年收益率5.1%,上证指数的年波动率标准差为0.7,如果上证指数在未来2年服从正太分布,请画出未来2年内的上证指数模拟走势图。
只有把别人看来是高风险的地方操练成对于你来说是低风险,你才能取的这高风险中的高收益。 (1)低风险才能高收益 (2)做好资金管理
在前面的学习中,我们设置了系统的注册和登陆功能,已经基本满足了一个小型 Web 应用的需求。那么如果我们想通过这个网站来赚些小钱呢,就需要提供更高级的功能,当然这些高级功能不是免费开放的,设计一个权限系统,来控制高级应用的使用。
导读:上个周末,北方地区又经历了一次严重的雾霾天气,不禁想起那段在天津厚德载雾,自强不吸的日子。
又到了该奋力写代码的周一,媛猿们,噼里啪啦嗨起来! 时间啊,总是过得太快,还没来得及感慨,转眼间已是7月了,2015年duang的一下就过去了一半多。 媛猿们的年度计划完成得怎么样了?说着要减肥的,加班忙忘了吧?嚷着要结束单身的,妥妥的还单着呢吧?吵着要攒钱的,炒股赔光了吧? 经历了股市的剧烈动荡,炒股的小伙伴们,你们的小心脏还好吗?还好吗?好吗?吗?快吃个包子压压惊~ 在股市强烈的刺激下,一个把股票走势配上实时弹幕的弹股论斤网站红了。据悉,被股市套牢的程序员Stephen,满心郁闷无处发泄,最后想出
92.5是年均AQI值,从上面科普知识里可以知道,2017年天津整体空气质量只能是「良」中的下下等水平,与轻度污染近在咫尺。
老早就想搞个基金监控机器人了,方便自己查看自己关注基金的各种指数涨跌情况,及时进行止损或者止盈,从今天开始,我们先建楼基,手把手带大家实现一个基金查询机器人,目前主要可以查询基金指定日期段数据和查看基金净值走势图,后面慢慢新增功能。
小妹总是会说:“人家只是把其他女孩子用来逛淘宝刷小红书的时间,都用来逛 GitHub 啦( ̄▽ ̄)~*”。
写着写着,突然发现之前的标题“常用命令介绍”已经跟内容有点脱轨了,写的已经不只是命令了……
随着中国工业和科技的发展,中国的一些发达城市的空气质量问题变得越来越严重,其中最为严重的便是PM2.5带来的恶劣环境问题。
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******** )。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云