选自Github 机器之心编译 参与：李泽南 机器学习在股票市场中的应用一直是个吸引人的研究方向，前不久瑞士金融数据顾问的《如何用 Python 和机器学习炒股赚钱？》引起了很多人的关注。目前，在 GitHub 上已经出现了基于 OpenAI Gym 的股票市场交易环境，该项目使用 Keras，支持 Theano 与 TensorFlow，可以帮助开发者导入各类股票市场的交易数据，构建自己的长线交易模型。希望它能为你的研究提供帮助。 项目地址：https://github.com/kh-kim/stock_
机器之心专栏 机器之心编辑部 多智能体代码库 CAMEL，提出了通过角色扮演框架来研究 LLM 智能体的行为和能力。 未来的社会会被通用人工智能（AGI）控制吗？当拥有多个 ChatGPT 智能体会有多可怕。 ChatGPT 已经初步展现了 AGI 的雏形，成为了各行各业工作人员的全能小助手，但如果任由其野蛮生长，不加于管制会不会有一天人类再也无法控制 AGI？意识到这个问题严重性，特斯拉 CEO 埃隆・马斯克、苹果联合创始人史蒂夫・沃兹尼亚克、图灵奖得主 Yoshua Bengio 等人带头签署公开信呼吁
在该项目中，研究者把股票市场的历史价格走势看作一个复杂的不完全信息环境，而智能体需要在这个环境中最大化回报和最小化风险。相比于其他传统机器学习算法，深度强化学习的优势在于对股票交易任务进行马尔可夫决策过程建模，没有将识别市场状况和交易策略执行分开，更符合股票交易的特点。尽管基于深度强化学习的量化策略研究仍处于早期探索阶段，部分算法已经能够在特定的交易任务中展现出良好的收益。
昨日，上海证券交易所（以下简称“上交所”）发布了《关于证券公司开通客户科创板股票交易权限的答记者问》（以下简称“答记者问”），进一步解释了有关科创板的规定。
用Python做web图形用户界面，最先想到的是Flask、Djong等框架。然而研究这些对于初学者来讲，尤其是没有web开发基础的数据分析人员是痛苦的。
更新 股票-交易日历 接口，之前一直没有发现合适的股票-交易日历数据，最近发现新浪财经提供了本数据，特提供本接口可以获取股票从 1990-12-19 到 2020-12-31 日期之间的交易日期数据。本数据主要通过新浪财经获取，需要使用的小伙伴请注意交叉验证。
信贷业务俗称放贷，传统银行主要从事业务。表现形式有面向企业的贷款，房贷，P2P，花呗、借呗、白条等。
图片来源:Daniel Lloyd Blunk-Fernández on Unsplash
假设你有一个数组prices，长度为n，其中prices[i]是股票在第i天的价格，请根据这个价格数组，返回买卖股票能获得的最大收益
vnpy [1] 基于python的开源交易平台开发框架。项目的用户包括：私募基金，证券自营、资管，期货公司，高校的金融研究院系，个人投资者等，机构用户加起来至少20多家。 该项目拥有较为丰富的Py
大家好，我是千与千寻，前一段时间的基金市场波动很大啊，也就又诞生了很多“韭菜”，在这里千寻也提醒大家“股市有风险，入市需谨慎”，玩基金一定用不着急用的钱哦~
来源：FX168 作者：印第安的老斑鸠 最近，高盛乃至整个美股市场接连创下新高，主要受益于美国总统特朗普做出的削减金融监管和减税改革的承诺。 还有一个不可忽视的原因，特朗普内阁任职几乎被前高盛高管占领！美国参议院以投票确认原高盛副总裁的Steven Mnuchin担任美国新任财长，此前已有白宫首席经济顾问、特朗普助手、总统首席战略专家和高级顾问等前高盛高管… 除了美国政坛，放眼整个欧美金融监管层，也都是“高盛帮”：美联储12个地方联储约有三分之一的主席曾是高盛银行家；英国央行行长卡尼(MarkC
摘要： 本篇文章是”Python股市数据分析”两部曲中的第二部分。在本篇文章中，我们讨论了均线交叉策略的设计、回溯检验、基准测试以及实践中可能出现的若干问题，并结合Python代码实现了一个基于均线交叉的交易策略系统。 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，在此给出的所有代码均无法提供任何保证。选择使用这些代码的个人需自行承担风险。 交易策略 我们把在未来条件满足时将被终止的交易称为未平仓交易。多头仓位是指在交易过程中通过金融商品增
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。
本案例适合作为大数据专业数据清洗或数据可视化课程的配套教学案例。通过本案例，能够达到以下教学效果：
众所周知，在证券投资领域将涉及很多数据，因此，通过简单的处理难以有效地分析各种公司股票之间的关系，而关联规则挖掘可以很好的解决这个问题，它允许投资在大量数据中，发现企业股票的相关性，以进一步研究和分析。是股民的得力助手！
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！
Python 进行数据分析和价值挖掘是当前炙手可热的技术领域，如何高效地管理大量数据是其中非常关键的环节。数据库是最佳的解决方案之一，目前流行的数据库有Oracle、MySQL、MongoDB、Redis、SQLite……关于数据库的选型通常取决于性能、数据完整性以及应用方面的需求。
提起大数据处理引擎，很多人会想到Hadoop或Spark，而在2019年，如果你身处大数据行业却没听说过Flink，那你很可能OUT了！Flink是大数据界冉冉升起的新星，是继Hadoop和Spark之后的新一代大数据处理引擎。2019年初，阿里巴巴以1.033亿美元的价格收购了总部位于德国柏林的初创公司Data Artisans，Data Artisans的核心产品是正是Flink。
投资理财是几乎是每个人的人生必修课，修的好，能带来很多睡后收入。但是没有丰富的投资知识，不要进入股市。假如你有一些闲钱，这些钱如果没了，对你的生活质量丝毫不受影响，那么，可以用这些闲钱玩一玩股票，记住一点，不可以使用杠杆，如果没有闲钱，那就玩模拟炒股吧。
【新智元导读】技术正在重塑生活。在各行业都已经开始运用AI提升效率，有“华尔街狼”之称的股票交易员正处在大规模失业的前夜。这一切究竟缘何而起又会如何变革金融业？ 去年一整年，我们一直担心AI技术的发展是否会让300万卡车司机丢了工作。不过让人大跌眼镜的是，眼下要丢了工作的不是卡车司机而是华尔街交易商和对冲基金经理，虽然他们有能力购买最贵的跑车，也有能力雇佣 Elton John 参加他们的汉普顿之家聚会。 像高盛一样的金融巨头和许多顶级的对冲基金都在开发人工智能驱动系统。这或许表示AI在市场趋势预测方面的确
就在圣诞节前，Overstock.com公司首席执行官 Patrick Byrne宣布美国证监会同意该网站在区块链上发行股票的计划。 这绝对是一个重大的历史性时刻。区块链的加密算法能够在个人电脑组成的网络上运行，能够更高效，更准确，更开放地跟踪股票，债券和其他金融债券的交易—至少在理论上是可以的。 数年来，华尔街一直使用单一清算组织来保证股票交割顺利进行。有了区块链，股票、债券等金融产品交割可以由开放的网络进行控制。 美国存托和结算公司（DTCC）呼吁整个金融业共同合作推动区块链技术的应用。“金融业面临着
机器学习等方法基本都是数据驱动的，数据获取是开始的第一步，量化交易也不例外，做量化投资的第一步就是如何获取金融数据，这里给大家推荐一款很不错的工具TuShare，并且基于Python语言做一些简单的示例实现。
大家好，我是Snowball。今天给大家分享的内容是基于Java编程，实现股票交易相关功能开发，如果读者对股票或金融衍生物交易不太了解，又比较感兴趣的话可自行查询相关资料。
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。
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。
源码demo地址:https://github.com/JinJieTan/react-keepAlive-dynamic
（1）股票的概念和特征 股票是股份公司在筹集资本时向出资人公开或私下发行的，用以证明出资人股东身份和权利，并根据持有人所持有的股份数享有相应的权益和承担相应的义务的凭证。
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……
前几天我的前老板 T 跟我聊了下他正在着手筹划的 algo options trading 项目，他拜托我帮他找找合适的工程师。我仔细研读了他的计划书，感觉还有点意思。基本思路是：跟随股票的涨跌趋势，在 该股的 option 市场选择合适的合约下注。如果预测股票上涨，则购买相应的 Call option，否则购买 Put option。他目前有一个运作还不错的策略，在手工执行和测试中。未来，他希望这个项目不仅可以为自己公司的 fund 赚钱，还能逐渐转化成一个平台，简化人们做程序化交易的难度，就像 Robinhood 简化大家买卖股票的难度一样。T 会为他的初始团队提供丰厚的，有竞争力的工资，以及交易系统盈利的一部分作为奖金。
最近"量化交易"成为了热门话题，具体缘由我就不多说了，之前觉得"量化交易"非常地神秘，"量化交易"是什么？它和"程序化交易"有什么区别？找些资料了解下。
如果你要同时查询多个股票，那么在URL最后加上一个逗号，再加上股票代码就可以了；比如你要一次查询大秦铁路（601006）和大同煤业（601001）的行情，就这样使用URL：
单一型项目，指的是相对比较独立、基本不与其它项目或系统交互的项目。最典型的就是Microsoft Office办公软件，这类项目的管理者不需要考虑该软件的上游系统或下游系统是什么，只需要把本软件做好就可以了。
今天继续给大家分享Python金融相关的操作代码，上次给大家分享了：【金融】如何快速计算股票的收益？1行Python代码，高效做T
自从有人在微信群里开价5万求购Golang版的撮合引擎之后，我就想自己开发一款，毕竟，以我的经验来说，开发个高性能的撮合引擎并没什么难度。
这里我们可以直接使用tushare 、akshare等等金融数据接口，个人非常安利akshare！毕竟它不需要积分呀
---- 新智元报道 编辑：David Joey 【新智元导读】美「芯片法案」获众议院通过，只差拜登签字，后边多了个「+」，金额变成了2800亿美元。 刚刚，扯皮酝酿了小半年的美国520亿美元「芯片法案」获得众议院通过，距离拜登正式批准签署仅差最后一步。 在参议院通过后，众议院以243票赞成，187票反对的结果通过了法案的众议院版本，有24名共和党议员投了赞成票。 众议院最终通过的法案名叫「芯片与科学法案」（或「芯片+」法案）。 除了包含此前520亿美元对芯片企业的建厂补贴和税收优惠外，还包含投
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。
深度强化学习（DRL）已被公认为量化投资中的一种有效方法，因此获得实际操作经验对初学者很有吸引力。然而，为了培养一个实用的DRL 交易agent，决定在哪里交易，以什么价格交易，以及交易的数量，会涉及非常多的内容和前期具有挑战性的开发和测试。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 如图1所示是网易财经展示的贵州茅台股票的历史交易数据。 图1 单击“下载数据”超链接，会弹出如图2所示的对话框，选择完成后单击“下载”按钮就可以下载数据了，所下载的数据是CSV格式。 图2 CSV（Comma-Separated Values）是以逗号分隔数据项（也被称为字段）的数据交换格式，主要应用于电子表格和数据库之间的数据交换。 提示：CSV 是文本文件，可以使用记事本等文本编辑器打开，如图2-5所示，还可以使用Excel打开，如图2-6所示
比特币作为去中心化的数字货币主要是因为近来为人所熟知的区块链技术，该技术能够安全且自动地识别并记录大容量的交易数据。 创业者们已经相信利用比特币技术更多的行业将被颠覆。还有很多商业交易应用场景，能够利
最近几天被Facebook要发行稳定币Libra的信息刷屏了。这个Libra，还没有中文名字，暂且叫它天秤币吧。 因为我一直在区块链技术和币圈混，又是一堆朋友问我，Libra是啥，看报道很神奇的东西，是不是一夜暴富的机会又来了。。。。。。
临近年关，看到新闻说牛电科技创始人李一男涉嫌内幕交易罪一审判决。深圳市中级人民法院做出一审判决，认定李一男犯内幕交易罪，判处有期徒刑两年六个月，并处罚金750万元。由于李一男已决定上述，所以这个结果还没有到盖棺定论的时候。不过，就算二审能有变数，从2015年6月算起，李一男已经失去自由一年半了，这对李一男创办的牛电科技和其本人均是难以承受的损失，李一男会卷入这样的风波，让人不解、令人惋惜。 一次大数据发现的交易异常 2015年6月，李一男在发布小牛电动车N1之后的两天，被警方拘留。检方指控称，李一男涉嫌内
现在，机器人以及人工智能已经越来越不容忽视，针对这种情况，多位大佬发声，其中既有支持者，也有反对者。 软银集团董事长、总裁孙正义是人工智能的拥护者，曾喊出“百亿机器人论”，他表示智能机器人的数量将快速增长，未来30年内，地球上的智能机器人将达到100亿。到那时，人类数量也将达到这一数量，“这是在地球上，我们首次与100亿机器人一起生活”。阿里巴巴创始人马云也表示，“有些人担心人工智能将来会取代人类，甚至在智力上最终超过人类，控制人类主人，但我觉得人们应该对自己有信心。” 不过，特斯拉创始人埃隆·马斯
定了！10月27日，AMD和赛灵思正式宣布，已经达成最终协议，AMD 将以350亿美元全股票交易收购赛灵思。注意这里用的「全股票」，没有现金。
在深度学习的世界中，无论您的模型多么先进，没有充分对业务充分理解和干净的数据都不会走得太远。这个事实在金融领域尤其如此，在我们的数据集中，只存在股票的开盘价，最高价，最低价，调整后的收盘价和交易量的5个变量。
时间序列是按照时间顺序排列的一系列随时间变化而变化的数据点或观测值。时间序列可以是离散的，例如每月的销售数据，也可以是连续的，例如气温和股票价格等。时间序列常用于预测和分析未来的趋势，例如经济增长、股票走势、天气变化等。
美国东部时间周一凌晨，纳斯达克股票交易市场突然发生一次技术故障，导致周一开盘前停止了交易所的所有交易订单。很快，纳斯达克方面就解决了故障问题。
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