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
此次股票价格预测模型仅根据股票的历史数据来建立，不考虑消息面对个股的影响。曾有日本学者使用深度学习的方法来对当天的新闻内容进行分析，以判断其对股价正面性/负面性影响，并将其与股票的历史数据相结合，各自赋予一定的权重来对近日的股价进行预测[1]。该预测方法取得了一定的效果。
在股市里，光是一支股票，其 K 线、形态、指标就已经含有丰富的信息，更何况股市里有大几千支股票，各种信息令人眼花缭乱。普通散户到底如何全盘分析，选出一支潜力股？
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%。
股票价格指数就是用以反映整个股票市场上各种股票市场价格的总体水平及其变动情况的指标。简称为股票指数或指数。
要预测股票趋势，通常需要历史的各类交易价格数据来进行模型的搭建。“历史惊人的相似”是股票趋势判断问题的重要假设。通常我们的思维是，股票某一天的交易价格受到该交易日前面的许多交易日的影响，而股价的确定则是由买卖市场双方共同决定的。当我们收盘股票数据集时，应该将多个开盘日归入参考范畴。本文将前 N 个交易日作为一个时间窗口，并设为训练集，将第 N+1 个交易日作为测试集，预测测第 N+2 个交易日的股票趋势情况。通过滑动窗口的方法，设每次滑动窗口移动的距离为 1（即 1 天），则在初始 T 个交易日上能够构造多个训练集和测试集，且训练样本的数据始终等于 N。
之前公众号分享过网友自行编写的WorldQuant 101因子源代码，大家有需要可以点击链接进行免费获取。
沪深300指数增强 github（https://github.com/AlphaSmartDog/DeepLearningNotes/tree/master/Note-6%20A3CNet/Note-6.4%20HS300%E6%8C%87%E6%95%B0%E5%A2%9E%E5%BC%BA） 注：由于HS300使用的1min数据进行学习，使用数据量较大，相关数据库没有上传到github。 上证50指数增强 github（https://github.com/AlphaSmartDog/DeepLear
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
随着中国的证券市场规模的不断壮大、市场创新不断深化、信息披露不断完善、市场监管不断强化，随着现代投资组合理论的发展和计算机技术的进步，投资者为了在股票交易中取得更多的收益，就需要有合理有效的投资策略，因素模型的基础上发展出众多量化研究模型。对于这些模型的研究能够帮助投资者有效的跟踪市场的变化，为得出更好的投资策略而提供帮助。Logistic选股模型正是这些众多模型中的一个。
美国食品与药品管理局（FDA）批准新药、法律裁决、企业合并、股票回购和CEO偶然在播客上露脸，这些都是影响股价的事件的例子。现实生活中发生的重大事件虽然不能被像技术指标一样被量化，但是无疑会对股价产生影响。
在导演王家卫看来，《繁花》“表面是饮食男女，里面是山河岁月，时代变迁”。剧中主角阿宝凭借精准的投资预判和灵活的操作策略，在资本市场的博弈中完成了从散户到“宝总”的华丽转身。而宝总起家的背后，便是抓住了A先生股票投资失败的契机，这一戏剧性转折生动揭示了股市风险无处不在，即便是实力雄厚的大户也可能面临惨痛损失。
在之前的文章中，我们分别构建了产业链关系网络、供应链关系网络和新闻共现关系网络，都做了图聚类，并分析了各类关系下和集群内外股票间收益率相关性，最终也都得出了“关联股票比非关联股票表现出更强相关性，集群内股票比集群外股票也表现出更强相关性”的结论，三大网络关系和三大集群属性能提供有用的增量信息。本文将进一步以这些集群属性为预定义概念，借助 HIST模型提取集群的共有信息用于预测股票未来收益。
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前言 Dynamic Time Warping（DTW），动态时间规整算法诞生有一定的历史了（日本学者Itakura提出），它出现的目的也比较单纯，是一种衡量两个长度不同的时间序列的相似度的方法。DTW应用也比较广，主要是在模板匹配中，比如说用在孤立词语音识别（识别两段语音是否表示同一个单词），手势识别，数据挖掘和信息检索等中。 一、DTW算法原理 在时间序列中，需要比较相似性的两段时间序列的长度可能并不相等，在语音识别领域表现为不同人的语速不同。而且同一个单词内的不同音素的发音速度也不同，比如有的人会
不用复制粘贴，也不用写python，今天教你一个零代码可以自动抓取股票交易数据的好办法。来看看我自动化的效果吧！
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。
Python 的学习者中，有相当一部分是冲着爬虫去的。因为爬虫可以帮你解决很多工作和生活中的问题，节约你的生命。不过 Python 还有一个神秘而有趣的应用领域，那就是量化交易。 量化交易，就是以数学模型替代人的主观判断来制定交易策略。通常会借助计算机程序来进行策略的计算和验证，最终也常直接用程序根据策略设定的规则自动进行交易。 Python 由于开发方便，工具库丰富，尤其科学计算方面的支持很强大，所以目前在量化领域的使用很广泛。市面上也出现了很多支持 Python 语言的量化平台。通过这些平台，你可以很方
获取数据（使用alpha_vantage库，读取ALPHA VANTAGE股票数据）：
在本人的新书里，将通过股票案例讲述Python知识点，让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识，所谓一举两得。这里给出以线性回归算法预测股票的案例，以此讲述通过Python的sklearn库实现线性回归预测的技巧。
作者在自学机器学习的过程中，尝试开发了一个基于机器学习的A股选股工具。本文是在赤兔的“数据挖掘”小组分享的此次开发过程和心得体会的整理。 股票价格的可预测性——工具的意义 关于股票价格的可预测性，我想
Python 的学习者中，有相当一部分是冲着爬虫去的。因为爬虫可以帮你解决很多工作和生活中的问题，节约你的生命。不过 Python 还有一个神秘而有趣的应用领域，那就是量化交易。
Backtrader 是 2015 年开源的 Python 量化回测框架（支持实盘交易），功能丰富，操作方便灵活：
之前已经疲软了很长时间的特斯拉股价，又突然开始了新一轮的「自由落体」。如今特斯拉的市值已经从1.3万亿美元的历史高点跌到了如今的3445亿美元，只剩下了个零头。
大数据文摘翻译，转载请保留 作者:Amit Singhal 翻译/超伦 校对/yawei xia 阿米特·辛格回看10年谷歌搜索技术发展 十年前，谷歌以每股85美金上市，并在第一天交易日就售出2200多万股的股票，价值272亿美元。 今天，谷歌市值已经超过当时的15倍，达到约3970亿美金，这主要归功于其蒸蒸日上的搜索广告业务。根据NetMarketShare的数据，谷歌控制了大约68%的全球桌面搜索市场和大约91%的移动搜索市场。 艾米特·辛格在14年前加入谷歌，现任高级
入行十多年，见过不少充满灵性的投资人，选股能力非常出色，但是在买卖时机、投入资金多寡上的不足使得他们的盈利水平并不理想。没有别的原因，是缺少一个交易系统。一个完整的交易系统，包括： · 市场—-买卖什么 · 入市规模—-买卖多少 · 入市—-何时买卖 · 止损—-何时卖退出亏损的股票 · 离市—-何时卖出赢利的股票 · 策略—-如何买卖
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
最近在学习一点股票的知识，可是发现自己在像个小白，找不到门路，可是如果不学习就会变韭菜。人们常说股市就如同赌博，这没有问题。但谁能说去买菜或者买东西不是博弈？只是量级的问题。所以很多问题并没有什么标准和规则，全凭自己如何看待。可是物质的运动规律是可以掌握的，问题是你是否掌握了足够的信息量。以及如何看待其中的关系。写这种文章的意义是什么，对于我来说就是整理思维，我特别喜欢辩证的思考问题，在不断的反驳自己能够让自己深度思考某些问题。然后对于这个世界有比较深入的解。
受市场各参与方及资金流动等相互作用，不同股票之间往往会表现出价格联动或共振的现象。随着市场高频交易参与度的增加，这种共振的现象愈发明显。本文中，作者使用高频的成交数据来研究股票间共同成交（文中称为co-trading，即一只股票发生成交的极短时间内，另一只股票也发生成交）的现象，构建了co-trading network来对股票市场复杂的联动进行建模。
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。
传统的经济理论认为股票市场是有效的，价格波动是对市场信息的反应，投资者能够及时处理所有实时信息并做出最优决策。
本文作者是一位从事量化交易的实战者，他将他的实战心得写成一个量化交易系列，本篇则是系列的第一篇，从文中你会对整个量化交易的框架、流程、以及策略思路的来源地都有相应地说明。接下来就和文摘菌一起来看看量化交易应该如何入门吧！
菲阿里四价同 R Breaker 一样，也是一种 日内 策略交易，适合短线投资者。
最近自己一直在学习理财相关的东西，所以后面一段时间，可能会多分享一些这方面的学习笔记
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 在和工程师同行的交流中，我发现了一个非常普遍的问题。他们经常说：我很清楚自己有技术优势，我会编程，会使用很多技术工具，可以让很多事情自动化执行。但是，一提到怎么把这个优势变现，我就没有思路了，到底该怎么突破这个思维瓶颈呢？ 接下来，我们就重点解决这个问题。这里我先帮你分析你的技术优势到底体现在哪些具体的方向上。 理工男的技术优势到底体现在哪里？ 第一个方向是“高效获取信息”。 对投资者来说，信息就是盈利的首要来源。在做出一个投资决策时，你收集到的相关信息
▪ 本文利用新闻数据，以全量公司（上市+非上市）为节点，以共同出现在新闻中为边，构建了新闻共现网络，并对其做社群检测；
图片来源:Daniel Lloyd Blunk-Fernández on Unsplash
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修复 futures_rule 数据接口，增加通过日期查找历史数据的功能，可以通过该接口获取近期期货交易日历数据。
1.金融文本挖掘背景介绍 文本挖掘作为数据挖掘的一个分支，挖掘对象通常是非结构化的文本数据，常见的文本挖掘对象包括网页中的论坛、微博、新闻等。文本挖掘是目前金融量化研究的一个非常热门的领域，其主要原因有以下三点： 关注对冲量化与金融工程行业的读者，如果想加入“对冲量化与金融工程”专业讨论群，请即回复后台“金融工程”，我们审核通过后将尽快将您安排加入到相应的微群讨论组中。 一是对传统数值型数据的研究已经相对成熟了，而对文本数据的研究处于起步状态，在全新的数据源寻找超额收益相对容易。 二是网络文本数
本文完整展示了一个将强化学习用于股票投资的案例，呈现了大量算法细节和实验分析，非常值得收藏深研。
译者 | 阿尔法计算生（个人微信：ixci001） 摘要 卷积神经网络使计算机视觉领域发生了革命性的变化。本文探讨了CNNs的一个典型应用：利用卷积网络来预测股票价格的变动，即利用卷积网络来预测过去价
今日（6月18日），京东和Google宣布，Google将以5.5亿美元现金投资京东，双方将结成广泛的战略合作伙伴关系。
给你一个整数数组 prices ，其中 prices[i] 表示某支股票第 i 天的价格。
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。
基于 LLaMA 系基模型经过中文金融知识指令精调/指令微调(Instruct-tuning) 的微调模型。通过中文金融公开问答数据+爬取的金融问答数据构建指令数据集，并在此基础上对 LLaMA 系模型进行了指令微调，提高了 LLaMA 在金融领域的问答效果。
可转债的强制赎回，又称为“有条件赎回”，简称“强赎”，指的是可转债的发行人在特定条件下，有权按照债券面值加当期应计利息强制赎回全部或部分未转股的可转债。可转债强赎的本质，是公司在股票价格较高时，迫使投资者把手中的可转债换成股票，相当于该公司增发了一次股票。
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