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获取过去N天的每日收盘值，而不考虑图表的时间范围

，可以通过以下步骤实现：

数据源：首先需要选择一个可靠的数据源来获取股票的每日收盘值。常见的数据源包括金融数据提供商、证券交易所的API接口等。在这里，我们可以使用腾讯云提供的金融数据服务。
数据获取：使用腾讯云金融数据服务的API，通过指定股票代码和时间范围，获取过去N天的每日收盘值数据。腾讯云金融数据服务提供了丰富的API接口，可以满足不同需求。
数据处理：获取到每日收盘值数据后，可以进行进一步的数据处理。例如，可以计算每日涨跌幅、均值、标准差等统计指标，或者进行数据可视化展示。
应用场景：获取过去N天的每日收盘值可以应用于股票分析、投资决策、量化交易等领域。通过分析历史数据，可以发现股票的趋势、周期性规律等，为投资者提供决策参考。

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随机指标的计算方法基于股价在一定时间内的最高价和最低价，以及最近一天（或最近一周）的收盘价。随机指标的数值范围在 0 到 100 之间，一般将 80 和 20 作为超买和超卖的阈值。...计算14天期间的下降动向平均值（-DM14），即将每日的下降动向值相加，再除以14。4. 计算14天期间的平均真实波幅（ATR14），即将每日的真实波幅相加，再除以14。5....计算14天期间的上升动向平均值（+DM14），即将每日的上升动向值相加，再除以14。4. 计算14天期间的平均真实波幅（ATR14），即将每日的真实波幅相加，再除以14。5....公式如下：MOM = 当前价格 - N 个周期前的价格MOM 的值为正数，则表示资产价格在过去 N 个周期内上涨；MOM 的值为负数，则表示资产价格在过去 N 个周期内下跌。...ATR 根据一定的算法计算出一段时间内价格的波动范围，通常使用 14 天的时间周期作为默认值。具体来说，ATR 的计算方法如下：1. 首先，计算当日的 TR（True Range）。

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实现基于股票收盘价的时间序列的统计（用Python实现）

也就是说，只有当时间序列上不同点的值之间有相关性，才有必要分析过去的规律，以此来推算未来的值。平稳序列的自相关系数应当很快会收敛（或叫衰减）到零。...平稳序列是指，该时间序列里数据的变动规律会基本维持不变，这样才可以用从过去数据里分析出的规律来推算出未来的值。...相反则说明任何一天收盘价的变动会影响很长一段时间，日积月累，那么在预测未来某天收盘价时还要考虑过去太多影响时间很长的规律，那么该时间序列的变动规律就会变得过于复杂，从而会导致不可测，也就是说，...该方法的use_vlines参数表示是否要设置点到x轴的连线，这里取值是True，表示需要设置，lags参数表示计算当天数据到后面50天的自相关系数，而title参数则表示该图表的标题。...3 收盘价基于时间序列的偏自相关性分析从上例中可以看到，如果基于时间序列的数据具有自相关性，那么这种自相关性非常有可能会传递，即第n天的数据受第n-1天数据的影响，而第n-1天的数据受n-2天的影响

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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)

对于这种情况，你最好使用折线图而不是蜡烛图。（如何将多个蜡烛图相互叠加在一起而不使图表混乱？）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。 ? ? ?...实际上，一些交易员做出的策略几乎完全基于图表（他们属于"技术人员"，因为基于在图表中查找模式的交易策略是被称为技术分析的贸易规则的一部分）。现在，让我们考虑如何才能找到股票的趋势。...对于序列xt以及时刻t，q天均线表示过去q天股价的均值：也就是说，如果MAtq表示t时刻的q天均线，那么： ? 移动均线平滑了数据序列，并有助于识别股市的发展趋势。...短期均线具有较小的q值，比较紧密地跟随股票的趋势发展，而长期均线的q值较大，进而使得均线对股票波动的响应较小，而且更加平稳。 pandas提供了轻松计算移动均线的功能。...其中，20天均线对局部变化最为敏感，而200天均线对局部变化最不敏感。在这里，200天均线表明股票整体呈熊市行情：股票随着时间的推移趋势向下。

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严谨解决5种机器学习算法在预测股价的应用（代码+数据）

今天，我们用更严谨的学术态度来解决这个问题。例如：移动平均、线性回归、KNN、Auto ARIMA和Prophet的预测范围为1年，而LSTM的预测范围为1天。...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。...如果你仔细观察，你会发现每一天的预测（红叉）仅仅是前一天的值（绿叉）。 ? 3、移动平均线在移动平均法中，预测值将是前N个值的平均值。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。...使用的显著特征是过去N天的复权收盘价，以及过去N天的成交量。除了这些特征，我们还可以做一些特征工程。...我们将构建的其他功能包括：过去N天，最高价和最低价每天的差值过去N天，开盘价和收盘价每天的差值在构建这个模型的过程中，学到了一个有趣的事情，那就是特征缩放对于模型的正常工作是非常重要的。

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手把手：教你如何用深度学习模型预测加密货币价格

在Kaggle上有过去几年比特币详细到每分钟的价格数据（以及其他一些相关的特征，可以在另外一篇博客中看到）。但是如果采用这个时间颗粒度，其中的噪音可能会掩盖真正的信号，所以我们以天为颗粒度。...、当日最低价），重新安排了新的列：close_off_high代表当天收盘价格和最高价格的差值，-1和1的值分别代表收盘价格与每日最低或者最高价格相等。...* m的表格，n和m分别代表时间点/行和列）。...我们可将模型的输出结果视为每日的收盘价，而不是相对的变化。...因此，如果我们想去比较这两个模型，就需要多次运行（大约25次）之后获取模型误差的估计值，测试集中实际和预测的收盘价之间差值的绝对值记为误差。

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时序数据预测：ROCKET vs Time Series Forest vs TCN vs XGBoost

预处理数据——只需从其余的值中减去第一个值，使其等于 0，然后删除该列。将第一个 X 小时数作为您的训练数据。我从 4 小时开始，这意味着 239 个时间点（第 240 个是您要预测的时间点）。...然后，通过除以 100 来缩放数字，以获得大致在 [0,1] 范围内的数字。要创建二进制目标变量，只需将收盘价与开盘价进行比较，如果收盘价更高，我们编码为 1，否则为 0。...此外，您可能想尝试使用 tsmoothie 的 LOWESS 来平滑时间序列.它在大局中没有太大变化。这是一个每日时间序列及其平滑版本的图： ?...，而是获取时间序列的间隔（模型的 HP 有多少个间隔），并找到一些特殊的特征像每个人的平均值、偏差和斜率这样的统计数据，并将它们用作特征。...这意味着保留时间戳的顺序，而如果您只是将每个时间戳视为一个独立的特征，那么您的算法并不关心它们的排列顺序。然后将这些特征交给 DecisionTreeClassifier。

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基于R语言股票市场收益的统计可视化分析

计算单个股票的每日和每月收益率一旦我们从Yahoo Finance下载了收盘价，下一步便是计算收益。我们将再次使用tidyquant包进行计算。...# 我们将使用折线图获取每日收益 ggplot(aes(x = date, y = nflx_returns)) + geom_line() + theme_classic() + ?...查看Netflix的每日收益图表后，我们可以得出结论，收益波动很大，并且股票在任何一天都可以波动+/- 5％。为了了解收益率的分布，我们可以绘制直方图。...在10年左右的时间里，在Qwickster惨败期间投资损失了其价值的50％。在这段时期内，很少有投资者能够坚持投资。...，而不是黑色 ?

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基于R语言股票市场收益的统计可视化分析|附代码数据

period = "monthly", # 此参数计算每月收益 col_rename = "nflx_returns")绘制Netflix的每日和每月收益图表...# 我们将使用折线图获取每日收益 ggplot(aes(x = date, y = nflx_returns)) + geom_line() + theme_classic() +查看Netflix...的每日收益图表后，我们可以得出结论，收益波动很大，并且股票在任何一天都可以波动+/- 5％。...，而不是黑色在FAANG股票中，苹果的波动最小，而Facebook和Netflix的波动最大。...计算多只股票的累计收益通常，我们希望看到过去哪种投资产生了最佳效果。为此，我们可以计算累积结果。下面我们比较自2013年以来所有FAANG股票的投资结果。哪项是自2013年以来最好的投资？

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Quantopian 入门系列二 - 流水线 (下)

其中 *inputs 是一个 M x N 的 numpy 数组，M 是窗口的长度，而 N 是资产的个数。...注意 * 符号表示这个 inputs 可以是任意数目，这个数目由你想获取特征的个数决定（即 BoundColumns 的个数） self 是子类的实例本身 today 是一个包含时间戳的数据帧，...compute() 函数就在这些时间戳上运行 asset_ids 是一组资产的整数型 ID，ID 的个数等于 inputs 的列数 N out 是一组大小为 N 的空数组，里面的元素最终由 compute...() 函数来填满在流水线里的 CustomFactor 子类下面的实例会每天执行 compute() 函数，下面我们自定义标准差因子来计算资产过去 5 天的收盘价的标准差。...天前的收盘价除以最新的收盘价，其中 n 等于 window_length。

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币聪-ZenCash行情，大熊中ZEN跌幅10%，三点看懂后期价格走势

ZenCash的价格下跌类似于整个市场，在撰写本文时，过去24小时内共下跌了10％。以隐私为重点的加密货币目前交易价格为17.61美元，并且在过去的交易周内价格进一步下跌了24.48％。...价格分析 ZEN / USD - 长期 - 每日图表从上面的长期角度分析市场，我们可以看到价格行为在2017年的最后3个月经历了一次显着的看涨价格。...ZEN / USD - 短期 - 每日图表从较短时间范围的利益分析市场，我们可以看到，当价格行动从2018年3月27日的低点13.88美元开始并在2018年4月28日延伸至44.55美元的高点时，还有另一个看涨的价格运行...这是一个斐波纳契回撤，从4月份的整个看涨运行中测量，如上所述。6月份价格行动继续进一步走低，直至短期内获得支撑0.886斐波纳契回撤价格为17.40美元。市场特别找到支撑，标志着4月份的低收盘价。...同样，移动平均线指向一个非常看跌的区域，因为7天EMA（蓝色移动平均线）远低于21天EMA（紫色移动平均线）。

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