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。
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
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。
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
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
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。
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
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。
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。
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
论文 | Stock Market Prediction via Deep Learning Techniques: A Survey
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：
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。
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
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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....
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。
本文转载自简书小温侯 原文链接：https://www.jianshu.com/p/61fe5b9320ac
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
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。
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。
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。
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：
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。
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
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。
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。
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。
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
● 我们想预测未来股票走势 ● 监督学习 训练数据中的每个示例是由输入向量（特征）和期望输出值（标签）组成。 监督学习算法分析训练数据和近似函数，可用于映射新的未标记的例子。 ● 财务预测案例 ● 线性回归 ● 回归 ● 感知 ● 神经网络 ● 梯度模型 ● 深度学习共同体结构 感知器它是一种线性分类器，一种分类算法，其基于将一组权重与特征向量组合的线性预测函数进行预测。 该算法允许在线学习，因为它一次处理训练集中的元素。 ● 深度神经网络 ● 自编码器
我们需要找到一个序列，其概率最大，这个序列就是在参数空间中的一个路径，可以采用动态规划的思想。
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******** ）。
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(￣▽￣)~*”。
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