实时股票数据接口大全 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 1.http/javascript接口取数据...1.1Sina股票数据接口 以大秦铁路（股票代码：601006）为例，如果要获取它的最新行情，只需访问新浪的股票数据 接口： http://hq.sinajs.cn/list=sh601006...； 6：”26.91″，竞买价，即“买一”报价； 7：”26.92″，竞卖价，即“卖一”报价； 8：”22114263″，成交的股票数，由于股票交易以一百股为基本单位，所以在使用时，通常把该值除以一百...：601006）的当前股价 current price:14.20 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...，将会在头条显示此股票的相关信息，例如在google搜索601006时， 第一条搜索结果如下图： 通过点击左边的图片我们发现会将此图片链接到sina财经频道上，也就是说google股票数据的获取也是从
作者寄语 本次更新东方财富网站的股票热度数据，该接口可以获取热度排名前 100 位的热门股票数据。...更新接口 "stock_hot_rank_em" # 股票热度-东财 股票热度-东财 接口: stock_hot_rank_em 目标地址: http://guba.eastmoney.com/rank.../ 描述: 东方财富网站-股票热度 限量: 单次返回所有股票当前交易日的人气排名数据 输入参数 名称 类型 描述 - - - 输出参数 名称 类型 描述 当前排名 int64 - 代码 object...- 股票名称 object - 最新价 float64 - 涨跌幅 float64 - 接口示例 import akshare as ak stock_hot_rank_em_df = ak.stock_hot_rank_em...() print(stock_hot_rank_em_df) 数据示例 当前排名 代码 股票名称 最新价 涨跌幅 0 1 SZ300059 东方财富 27.36
作者寄语 本次接口股票回购数据接口 更新接口 "stock_repurchase_em" # 股票回购数据 股票回购数据 接口: stock_repurchase_em 目标地址: https://...data.eastmoney.com/gphg/hglist.html 描述: 东方财富网-数据中心-股票回购-股票回购数据 限量: 单次返回所有历史数据 输入参数 名称 类型 描述 - - - 输出参数...名称 类型 描述 序号 int64 - 股票代码 object - 股票简称 object - 最新价 float64 - 计划回购价格区间 float64 注意单位: 元 计划回购数量区间-下限 float64...ak stock_repurchase_em_df = ak.stock_repurchase_em() print(stock_repurchase_em_df) 数据示例 序号 股票代码...股票简称 ...
作者寄语 新增股票更名数据接口 更新接口 "stock_info_sz_change_name" # 深证证券交易所股票曾用名详情 "stock_info_change_name" # A 股股票曾用名列表...股票更名 接口: stock_info_change_name 目标地址: http://vip.stock.finance.sina.com.cn/corp/go.php/vCI_CorpInfo/...stockid/300378.phtml 描述: 获取新浪财经-股票曾用名 限量: 单次获取新浪财经-股票曾用名所有历史曾用名称 输入参数 名称 类型 必选 描述 stock str Y stock="...000503"; 股票代码 输出参数 名称 类型 默认显示 描述 list or None str Y 有曾用名则返回列表, 无曾用名则返回 None 接口示例 import akshare as...000503") print(stock_info_change_name_list) 数据示例 ['琼海虹', '海虹控股', 'ST海虹', '海虹控股', 'G海虹', '海虹控股', '国新健康'] 股票更名
作者寄语 新增返回 A 股所有股票代码和股票简称的接口，可以一次返回相应板块的股票列表。...更新接口 "stock_info_sz_name_code" # 深证证券交易所股票代码和简称 "stock_info_sh_name_code" # 上海证券交易所股票代码和简称 "stock_info_a_code_name..." # A 股股票代码和简称 股票列表-A股 接口: stock_info_a_code_name 目标地址: 沪深交易所 描述: 获取沪深 A 股股票代码和简称数据 限量: 单次获取所有 A 股股票代码和简称数据...-上证 接口: stock_info_sh_name_code 目标地址: 上海证券交易所 描述: 获取上海证券交易所股票代码和简称数据 限量: 单次获取上海证券交易所股票代码和简称数据 输入参数 名称...-深证 接口: stock_info_sz_name_code 目标地址: 深证证券交易所 描述: 获取深证证券交易所股票代码和简称数据 限量: 单次获取深证证券交易所股票代码和简称数据 输入参数 名称
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。...读取股票 tushare包的get_k_data()函数来获取股票交易数据 #先引入后面可能用到的包（package） import pandas as pd import numpy as np...股票描述 data.describe() ---- ?...蒙特卡洛模拟股票 from scipy.stats import norm # 蒙特卡洛模拟股票 # 对数收益率 log_returns = np.log(1 + data["close"].pct_change...可见对于股票传统的蒙特卡洛的无法准确的预测，所以必须使用更加高级的深度学习模型来学习，预测股票未来的发展走势
题目就如上图，有两问题，第一问是让我们根据所给数据找出影响高送转的因子（这些名词题目有给解释，小编也会给大家），第二问根据所给的前七年的数据，预测第八年那些股票会发生高送转。...第一问大家都很好理解，给了七年股票的因子数据，有基础数据，年数据，日数据，其中日数据有 3G，根据所给数据，从中找出影响一支股票是否发生高送转。...第二问就是根据选出来的这些因子，判断股票在第八年是否会高送转。 完整描述见题目 pdf。 代码流程 先给大家看看我代码目录，使用的 jupyter： ?...4.这一步是理解数据用的，就选一支股票查看有几条数据，长啥样，按条件选择行： ? 5.以日数据表分组计算，求每个因子的平均值： ?...12.使用 KNN 分类算法，对股票分类： ? 13.使用支持向量机算法，对股票分类： ? 14.对第八年的测试数据套进支持向量机模型 以上就是整个处理流程，完整代码会发关键词获取。
作者寄语 本次更新东方财富网站的股票-个股人气榜-相关股票的数据，该接口可以获取指定股票相关的股票数据。...更新接口 "stock_hot_rank_relate_em" # 个股人气榜-相关股票 相关股票 接口: stock_hot_rank_relate_em 目标地址: http://guba.eastmoney.com...code=000665 描述: 东方财富-个股人气榜-相关股票 限量: 单次返回指定 symbol 的股票近期历史数据 输入参数 名称 类型 描述 symbol str symbol="SZ000665...ak.stock_hot_rank_relate_em(symbol="SZ000665") print(stock_hot_rank_relate_em_df) 数据示例 时间 股票代码...相关股票代码 涨跌幅 0 2022-02-28 12:00:00 SZ000665 SH601789 9.41 1 2022-02-28 12:00:00 SZ000665 SH600996
导读 近几天的推文中，分别对深度学习中的三大神经网络——DNN、CNN、RNN进行了系统的介绍，今天本文以股票数据集为例对其进行案例实战和对比。...对这三类神经网络不熟悉的读者，欢迎查看历史推文： PyTorch学习系列教程：深度神经网络【DNN】 PyTorch学习系列教程：卷积神经网络【CNN】 PyTorch学习系列教程：循环神经网络【RNN...但为了能够在同一任务下综合对比这三种网络，本文选择对股票预测这一任务开展实验，其中DNN可以将历史序列特征转化为全连接网络，而CNN则可利用一维卷积进行特征提取，RNN则天然适用于序列数据建模。...三大神经网络预测效果对比 本文行文结构如下： 数据集准备 DNN模型构建及训练 CNN模型构建及训练 RNN模型构建及训练 对比与小结 01 数据集准备 本次实战案例选择了某股票数据，时间范围为2005...既然是时序数据，我们的任务是基于当前及历史一段时间的数据，预测股票次日的收盘价（Close字段），我们大体将历史数据的时间长度设定为30，而后采用滑动窗口的形式依次构建数据集和标签列，构建过程如下： X
雅虎的api功能更齐全，但是连接速度比较慢，有时候一个连接请求都要10多秒甚至20秒（原谅我的渣网速-，-）这对于需要大量股票数据的我来说显然不可接受。后来发现从网易财经可以下载股票和指数的历史数据。...需要自己用str.split(‘\r\n’)来截取 日期,股票代码,名称,收盘价,最高价,最低价,开盘价,前收盘,涨跌额,涨跌幅,成交量,成交金额 2015-09-11,’000001,上证指数,...这里我还修改了列名，大家不改也没关系 col_info[col_info.index('日期')]='交易日期' #该段更改列名称 col_info[col_info.index('股票代码
使用贪心策略，假设第 i 轮进行卖出操作，买入操作价格应该在 i 之前并且价格最低。因此在遍历数组时记录当前最低的买入价格，并且尝试将每个位置都作为卖出价格，取...
算法：买卖股票系列 // 第i天的没有股票的状态 = Max(前一天就没有，前一天有但今天卖出了) profit[i][0] = Math.max(profit[i - 1][0], profit[...i - 1][1] + prices[i]); // 第i天的有股票的状态 = Max(前一天就有了，前一天没有今天买了) profit[i][1] = Math.max(profit[i - 1]...买卖股票的最佳时机 Say you have an array for which the ith element is the price of a given stock on day i....买卖股票的最佳时机 II Say you have an array prices for which the ith element is the price of a given stock on...买卖股票的最佳时机 III Say you have an array for which the ith element is the price of a given stock on day i.
https://blog.csdn.net/li_xunhuan/article/details/89789441 题目： 给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第...如果你最多只允许完成一笔交易（即买入和卖出一支股票），设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。 注意你不能在买入股票前卖出股票。
作者寄语 更新 股票指数历史成份 接口，通过本接口可以获取股票指数的历史成份股数据，该数据从 2005 至今所有的指数成份股变动数据。...更新接口 "index_stock_hist" # 股票指数历史成份 历史成份 接口: index_stock_hist 目标地址: http://stock.jrj.com.cn/share,sh000300,2015nlscf..._2.shtml 描述: 获取指定股票指数的历史成份股票信息 输入参数 名称 类型 必选 描述 index str Y index="sh000300"; 带市场前缀的指数代码 import akshare...ak.index_stock_hist(index="sh000001") print(stock_index_hist_df) 输出参数 名称 类型 默认显示 描述 stock_code str Y 股票代码
作者寄语 新增新股发行和股票增发数据接口。...更新接口 "stock_add_stock" # 股票增发 "stock_ipo_info" # 股票新股 新股发行 接口: stock_ipo_info 目标地址: https://vip.stock.finance.sina.com.cn...600004.phtml 描述: 获取新浪财经-发行与分配-新股发行 限量: 单次获取新股发行的基本信息数据 输入参数 名称 类型 必选 描述 stock str Y stock="600004"; 股票代码...228263.60 14 承销费用（万元） -- 15 招股公告日 2003-04-09 16 上市日期 2003-04-28 股票增发...输入参数 名称 类型 必选 描述 stock str Y stock="600004"; 股票代码 输出参数 名称 类型 默认显示 描述 发行方式 str Y - 发行价格 str Y - 实际公司募集资金总额
作者寄语 本次更新北京证券交易所的股票列表接口，同时在 stock_info_a_code_name 接口中增加京交所股票的支持。...更新接口 "stock_info_bj_name_code" # 股票列表-北证 股票列表-北证 接口: stock_info_bj_name_code 目标地址: 北京证券交易所 描述: 北京证券交易所股票代码和简称数据...限量: 单次获取北京证券交易所所有的股票代码和简称数据 输入参数 名称 类型 描述 - - - 输出参数 名称 类型 描述 证券代码 object - 证券简称 object - 总股本 int64
import tushare as ts import pandas as pd import numpy as np # 策略参数 stock_code = '000001' # 股票代码 buy_threshold...= 1.02 # 买入阈值 sell_threshold = 0.98 # 卖出阈值 window_size = 10 # 均线窗口大小 # 获取股票数据 df = ts.get_hist_data...print('卖出：', df.index[i], sell_price, '收益：', profit) # 输出总收益率 print('总收益率：', profit) 这个程序使用了tushare库获取股票数据...，计算了股票的均线，并根据均线与买卖阈值的关系来判断是否买入或卖出股票。...程序中的交易规则是一个简单的均线策略，如果股票价格上穿均线并且超过买入阈值，就买入股票；如果股票价格下穿均线并且低于卖出阈值，就卖出股票。程序的输出包括每次买卖的时间和价格，以及总收益率。
现在在手上的是一个证券资讯类型的app，其中有涉及到股票行情界面，行情中有K线图等，看到网上很多人在求这方面的资料，所以我特地写了一个demo在此处给大家分享一下。
论文在此: Densely Connected Convolutional Networks 论文下载: https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf 网络结构图: Pytorch
搭建深度学习环境所需资料 （md 我就安个神经网络的环境简直要了我的狗命） 不过还是认识到很重要的一点，在书上找再多的资料 都不如自己亲身实践一下 还是要总结一下学了what 不然白捯饬了 1、cuda，pytorch...，pyg，pip都需要安装（软件啊亲）（不搞这一出我还一直以为cuda是硬件） 2、pycharm必须要配置python的环境也必须要配置pytorch的环境才能跑GCN的程序 3、pip是一个应用商店...3、pytorch是个啥子玩意 是一个深度学习的框架，大体来说就是提供一个借口，比如我想要搭个神经网络，调用个接口，他分分钟就给你搞定，又比如我想要 加一个优化器反向传播改参数，加一个optimizer...nummpy:是一个用于矩阵运算的库，pytorch可以替代nummpy进行深度学习的运算 在window下安装pip pip更换国内镜像源 安装pytorch Anaconda+Pycharm...环境下的PyTorch配置方法 如何使用pycharm新建项目 在pycharm中添加python虚拟环境 Pycharm中打开Terminal方式 不是内部或外部命令也不是可运行的程序或批处理
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