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

股市预测器 这个项目是我毕业的最后一年项目的一部分。 它是一个 Web 应用程序，可以使用 RNN-LSTM 神经网络预测即将到来的股票市场趋势，并建议是否购买或出售特定公司的股票。 问题陈述 “股市是混乱和不可预测的，供需的任何轻微波动都会影响股价。 因此，未来的股票市场价格具有模糊性和高度波动性，需要准确预测未来的股票价格和波动。” 建议的解决方案 “创建一个界面，可以帮助投资者或财务顾问预测股票价格，从而为他们提供竞争优势。” 控制流 用户输入公司名称。 公司名称被转换成相应的股票代码。 该公司的历史股票报价来自雅虎财经。 对数据集进行技术、基本面和情绪分析。 该数据集使用 LSTM-RNN 进行训练。 预测值在用户的基于 Web 的 UI 中显示为图形。 向用户提供购买或出售的建议以及其他详细信息。 技术和基本面分析 数据采集 给定公司的历史股票报价通过 Yahoo Fin

所有当前标准普尔500指数公司的历史股票数据，Historical stock data for all current S&P 500 companies，所有文件都有以下的列： Date——格式：yy-mm-dd Open——开盘时的股票价格（这是纽约证券交易所的数据，所以都是美元） High——当天达到的最高价格 Low Close——当天达到的最低价格 Volume——股票交易数量 Name——股票代码名称 该数据集可用于股票分析与预测。