股票预测器 该程序使用了一个人工循环神经网络，称为长短期记忆（LSTM-多元变量） 使用过去60天的股价来预测“苹果”在30天内的开盘价。 准备数据 获取数据 股票数据是使用pandas_datareader软件包从雅虎财务部门收集的。 时间范围是从2016年1月1日到2021年1月1日。 df = web.DataReader('AAPL', data_source='yahoo', start='2016-01-01', end='2021-01-01') 显示前5行 高的 低的 打开 关闭 调整关闭 2016-01-04 26.342501 25.500000 25.652500 26.337500 24.400942 2016-01-05 26.462500 25.602501 26.437500 25.677500 23.789471 2016-01-

华为P9 Plus（VIENNA）Android OREO EMUI 8.0内核v4.4.23华为的开源 华为P9 Plus AL10内核的开源代码 得到一些包裹 sudo apt-get install build-essential libssl-dev libncurses5-dev bison flex libqt4-dev pkg-config 获取工具链 ./configure_gcc_toolchain 出口产品 source .exports 编译它 make ARCH=arm64 distclean rm ../out -Rf && make clean && make mrproper && mkdir ../out make ARCH=arm64 O=../out merge_hi3650_defconfig make ARCH=arm64 O=../out x

文件名：Upgrade_JurassicPark_sashlav_1.4.16d.full.img mdz-16-aa线刷固件，可用于小米盒子3该机型的救砖刷机

Stock-ServerBuilding 自建的模拟服务器：主要用于后台运行股票预测模型，目前主要实现当客户端发送请求时将股票模型运行的结果返回给APP端（即预测第二天股票的开高低收的涨跌趋势并返回给客户端和自动判断股票买卖时机的功能） 开发工具：Pycharm+Python2.7+Flask框架+各种第三方库 工程中需要安装的Tailib库的教程请参考： 安装过程中遇到问题的解决办法请参考：

股票价格预测 股票价格预测器是一个开放源代码Python程序包，它使用深度学习学习模型根据历史值预测未来的股票值。 该程序包执行以下功能： 接受股票的代码名称，并使用Yahoo Finance API刮擦股票的历史数据。 历史数据的开始日期和结束日期分别是2000天和60天前。 用数据训练递归神经网络模型。 该模型用于对需要考虑的几天的数据进行预测。 此参数由用户定义。 绘制一个图表，显示我们的预测值和实际值。 这将为用户提供视觉帮助，帮助他们了解特定股票上模型的准确性。 返回用户定义的所需天数的预测值。 功能说明 为了调用该函数，使用以下语法： y_pred = stockpricepredictor(company) 变量说明： 公司（字符串）：股票的股票名称 projection_days（int）：预测需要考虑的天数 days_pred（int）：我们需要预测的天数

《基于深度学习的财经新闻量化与股市预测研究》论文源代码说明 目录说明 CNN (CNN文本处理及模型) Database (mysql连接类及数据库结构文件) Ensemble (集成学习文本处理及模型) FetchBindex (百度指数爬虫) LSTM (LSTM文本处理及模型) run_data (生成文件存放目录) Spider (财经新闻、股票数据爬虫及自定义工具类) /main.py (入口文件，含交叉验证及所有样例) /ensemble_temp.bat (批处理文件，作用详见下面"缺陷") 数据爬取 财经新闻数据：Spider/NewsSpider.py 股票历史数据：Spider/StockSpider.py 百度指数数据：FetchBindex 训练集处理 数据处理：CNN/DataHelper.py、CNN/News.py(新闻词典生成) CNN训练数据集：CNN/O

stock file.zip

Stock_X

finnhub-python API文档： : API版本：1.0.0 套件版本：2.3.0 安装 安装套件 pip install finnhub-python 入门 如果您来自版本1，请参考 import finnhub # Setup client finnhub_client = finnhub . Client ( api_key = "YOUR API KEY" ) # Stock candles res = finnhub_client . stock_candles ( 'AAPL' , 'D' , 1590988249 , 1591852249 ) print ( res ) #Convert to Pandas Dataframe import pandas as pd print ( pd . DataFrame ( res )) # Aggregate Indicators print ( finnhub_client . aggregate_indicator ( 'AAPL' , 'D' )) # Basic financials print (

时间序列预测：Forecasting the Time Series of Apple Inc.'s Stock