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
本文探讨了使用一个变分自动编码器来降低使用Keras和Python的金融时间序列的维度。我们将进一步检测不同市场中的金融工具之间的相似性,并将使用获得的结果构建一个自定义指数。
摘 要:对于多变量组合类的测试,可选择的一种测试方法就是测试所有变量的笛卡儿积,这种方法是所有变量、所有取值的完全组合,是最全面的测试。但是,在变量多的情况下这是最不可能实现的方法,所以我们要选择一种方法,既可以测试出大部分的缺陷,又能够极大的缩短测试时间。本文对正交测试方法进行研究,以覆盖所有变量的组合得到最小的测试集,达到提高测试效率的目的。
澳洲证交所(ASX)宣布将使用区块链技术来处理股票交易,这被认为是区块链技术在金融领域里的重要应用之一。澳洲证券交易所将成为全球首家正式启用区块链技术的大型交易所。
A 股市场在春节期间的表现通常优于平日,存在较为显著的春节效应。大家可以通过阅读下文图表来感受一下 A 股市场的春节效应。
下表(stock)记录了某指数过去一段时间的收盘价,我们要从这张表中找出收盘价持续上涨的日期。
大数据文摘作品,转载具体要求见文末 编译团队:姜范波,Yawei Xia “—— 华尔街上的几家“巨头”正试图阻挠纽约证券交易所(下称纽交所)进一步控制交易市场的数据。这场华尔街“数据大争夺”的宫斗戏背后,也正凸显了大数据在当今金融市场中日益增长的重要性。 ——” 知情人士表示,摩根大通、花旗、高盛和电子交易商Virtu Financial,KCG Holdings Inc都在关注纽交所的动向.。 Virtu公开表示了对纽交所举动的反对,其它公司都不愿公开表态。 争议焦点 谁该拥有交易活动的数据 ▼ 争
对于庞大的公交地铁路线信息的数据挖掘,一般软件遇到的问题主要有两点:1.对于文本信息的挖掘,特别是中文词汇的挖掘,缺乏成熟的工具或者软件包,2.对于大数据量,一般软件的读取和处理会遇到问题。即使一个月的部分区域路线信息也会达到几百m以上,因此,对于这类数据,无论从算法运行还是数据读取来说普通的SQL语言或者matlab软件处理起来都乏善可陈。对于这类数据,我们一般用r软件可以轻松实现读取,数据挖掘以及可视化的过程。
是一个DataFrame结构的数据,index就是交易日期,也就是每个交易日 共有15列;说明如下:
2012 年的 19 家银行串通起来操纵 LIBOR 的丑闻还历历在目。巴克莱支付了 4.5 亿美元罚款,瑞银用 15.3 亿美元终结操纵指控,苏格兰皇家银行用 6.12 亿美元终结操纵指控,花旗、美银、摩根大通、德意志、汇丰等都涉嫌其中。大家肯定说天哪这真是天价罚款,别闹,它们靠操纵 LIBOR 赚的更多!
最近刷完了LeetCode中的所有数据库题目,深深感到有些题目还是非常有深度和代表性的,而且比较贴合实际应用场景,特此发文以作分享。
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
事实表从粒度的角度分为三种,分别是交易粒度事实表、周期快照事实表和累计快照事实表。
大家好,我是Maynor。相信大家和我一样,都有一个大厂梦,作为一名资深大数据选手,深知SQL重要性,接下来我准备用100天时间,基于大数据岗面试中的经典SQL题,以每日1题的形式,带你过一遍热门SQL题并给出恰如其分的解答。
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。
我们已经对XGBoost进行了验证,但在本文中,我们将更详细地研究XGBoost在股票价格预测问题中的性能。这篇文章和上篇文章的主要区别如下:
今天我们继续做题,由于整个题目按照从易到难排列,所以今天的题目并不会很难。先看一下预览:
导读:在Python中,进行数据分析的一个主要工具就是Pandas。Pandas是Wes McKinney在大型对冲基金AQR公司工作时开发的,后来该工具开源了,主要由社区进行维护和更新。
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:
股指期货的套利交易有助于股指期货实现其价格发现以及风险规避的功能,因此提高套利交易的效率,对于发挥股指期货在经济发展中的作用有着重要的意义。
以先进的数学模型替代人为的主观判断,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略,极大地减少了投资者情绪波动的影响,避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
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。
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
已故的斯蒂芬·柯维(Stephen Covey)曾说,生活中有三个常量:变化、选择和原则。我们正在增加第四个:税收。几乎加密世界的每个人一直在讨论以太坊合并,并询问合并将如何影响ETH持有者以及它对环境意味着什么。另一个关键问题是,我是否需要支付更多的税收?本文将分析合并后ETH的可税性以及它对你意味着什么。
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。
美国证券交易委员会(SEC)的文件长期以来一直被用作出投资决策的宝贵信息来源。一些论文和项目已经演示了如何使用自然语言处理技术从SEC文件和新闻中提取信息,以预测股票波动。本文在其他工作的基础上,通过使用GloVE嵌入技术、MLP、CNN和RNN深度学习体系结构,预测8-K文件发布后的股票价格变化。
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
现在只有250条交易日数据,只能取到交易日的下一个交易日,取不到非交易日的下一个交易日。
Carmel是eBay内部基于Apache Spark打造的一款SQL-on-Hadoop查询引擎。通过对Apache Spark的改进,我们为用户提供了一套高可用高性能的服务,以满足eBay内部大量分析型的查询需求(如今单日查询量已超过30万)。
update触发器 当更新表中某列、多列时触发,自动执行触发器所定义的SQL语句
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使用Python绘制一幅专业的K线图,是量化投资和金融数据分析的必备功课。下面我将从K线图简介、数据获取、K线图绘制及成交量绘制等方面,结合源代码,一步步实现专业K线图的绘制。
这两天恰好看到一本比较有趣的书,《FOF组合基金》。讲的是Fund of Fund,讲的是组合基金的理论,架构和实践。可以说是有既有理论高度,又有实践的策略。 其中有段话比较值得玩味。“可行集中包括无数个可供投资者选择的证券投资组合。投资者可通过有效集定理来找到最佳的投资组合。所谓最佳投资组合。。。。。满足两个条件: 1、相同风险下具有最大收益率的投资组合 2、同样收益率的水平下具有最小风险的投资组合 实践中还有另外一个很重要的因子,资金容量 所有人都在寻找高收益率,低风险,大容量的策略。但遗憾的是三者不可
Cubase 12一款由德国Steinberg公司开发的音乐制作软件。cubase12可用来进行专业的编曲、录音、混音,是功能完备的数字音频工作站。此次迎来了Cubase 12版本,功能有很大提升。这种体验包括用于创作音乐的复杂工具、可使用的优质内容以及将我们的全球社区聚集在一起的各种有用服务。
linq的语法通过System.Linq下面的Enumerable类提供支持,也就是说,只要是实现了IEnumerable<T>的对象都可以使用Linq的语法来查询。LINQ定义了大约40个查询操作符,如select、from、in、where、group by 以及order by,通过查看源代码,实际上linq为IEnumerable<TSource>实现了一系列的扩展方法。
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
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。
在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了,你的数据根本不够大》指出:只有在超过5TB数据量的规模下,Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据,千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈,之前使用过Hadoop对大量文本进行分类,这次决定采用Python来处理数据:
line 1 计算每只股票每天的收益率stkcd_ret和每个行业中各股票的流通市值权重ind_weight。
我们在使用pandas分析处理时间序列数据时,经常需要对原始时间粒度下的数据,按照不同的时间粒度进行分组聚合运算,譬如基于每个交易日的股票收盘价,计算每个月的最低和最高收盘价。
【导读】近期,意大利公数据科学家Mattia Brusamento撰写了基于Tensorflow卷积网络的 短期股票预测教程,在这篇博文中,你将会看到使用卷积神经网络进行股票市场预测的一个应用案例,主要是使用CNN将股票价格与情感分析结合,来进行股票市场预测,CNN网络通过TensorFlow实现。博文一步步展示了从数据集创建、CNN训练以及对模型评估等等入手,带你进入基于TensorFlow实现的股票市场预测分析。 ▌摘要 ---- 在机器学习中,卷积神经网络(CNN)是已经成功地应用于计算机视觉任务中
显著-偏置卷积神经网络简介 金融时间序列通常通常包含多个维度,不同维度数据的采样频率也不一致。例如螺纹钢研究员通常关心螺纹钢的因素有日频更新的现货螺纹钢价格,周频更新的螺纹钢库存,高炉开工率和线螺采购量,而月频更新的则有商品房销售面积等。如果其中某些可观测因子发生了变化,投资者对未来螺纹钢期货涨跌的预期也应发生变化,但是如何处理这些不同频率的数据是量化模型的一大难题。一种比较简单直接的方法就是降低数据的采样频率,例如把日频数据统一为周频(甚至更低如月频),再基于周频数据进行预测。但这种方法的缺点也很明显,期
原文:http://www.justinablog.com/archives/1357?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 在数据分析领域,最热门的莫过于Py
#由于这两个都是运用虚拟化技术,如果微软开启 Hyper-V,那么VMware这款软件就在windows上无法运行虚拟环境,虚拟环境的搭建就会有报错
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?
RFM模型是市场营销和CRM客户管理中经常用到的探索性分析方法,透过模型深入挖掘客户行为背后的价值规律,进而更好地利用数据价值推动业务发展和客户管理。
2月14日,晶圆代工龙头台积电召开董事会,通过了2022 年财报、2022 年第四季配发每股新台币2.75 元现金股利息、2022 年员工业绩奖金与酬劳、以及核准约新台币2,120 亿元(约合人民币477.8亿元,约合70亿美元)资本支出,用于先进制程与特殊制程的建设,同时还预计以不超过35 亿美元的金额增资美国亚利桑那州子公司TSMC Arizona,并在中国台湾募集不高于新台币600 亿元(约合人民币135.2亿元)的无担保公司债等事项。
本人之前写过若干“给程序员加财商”的系列文,目的是通过股票案例讲述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。
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