vue-m-stock 使用Vue搭建的移动端H5行情，完成基本的行情查看，行情详情，行情自选股等功能。 注：本项目只做为本人练习使用，涉及到的三方接口只作学习，特此说明。 预览效果 技术栈 vue+vue router+vuex // vue全家桶 scss // css预处理器 postcss // css后置处理器 axios // 服务端交互 antv/f2 // 图表框架 good-storage // 客户端存储框架 完成功能 大盘指数概况 指数详情 指数排行榜 股票搜索 股票行情详情 股票自选股添加（本地缓存，不依赖账户体系） 股票分时，五日，日K图表 接口说明 项目所有行情数据使用腾讯接口，本项目只做学习使用，行情可根据情况适配对应的接口。 接口参考文档： 安装及运行 npm install // 安装依赖包 npm run serve // 本地调试 npm run bu

Mql5-Python集成 带来改变的顾客！ 帮我使它成为可能。 成为我的 。 介绍 我创建此库的原因是，在MQL5中开发Expert Advisor可能会很复杂，而在python中，同一任务的流程会更好。 我相信使用python而不是MQL5来开发专家顾问程序的主要优点是可以以更快的方式对代码执行机器学习，深度学习和强化学习。 但是，我仍然不介绍这些内容。 我发现使用“ MetaTrader模块与Python集成”非常简单； 但是，还有改进的空间。 因此，我创建了这个库，旨在改变Expert Advisor创建的体验。 Python是一种通用语言。 它包含大量有用的库，从而使轻松实现各种想法成为可能。 安装 安装MetaTrader5 pip install MetaTrader5 专家顾问 在Expert Advisor文件夹中有每种不同技术的Expert Advisor示例

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数据集包含道琼斯工业平均指数 （DJIA） 指数值的样本，以及今天形成 DJIA 的公司的股票价格。 djia.csv stock_prices.csv

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在本文中，我们展示了如何使用潜在的马尔可夫模型来定义股票市场中的不同条件，称为市场制度。 政权变化可以用来检测金融危机，查明危机的结束并在某种程度上预测股票市场的未来发展。 该模型适用于2000年1月至2009年7月期间意大利和美国股票市场的月度价格指数变化。

股票买卖最佳时机leetcode 构建和调整 LSTM 以预测 SET50 中的股票价格 背景 了解未来总是更好，尤其是在股票交易中，因为我们可以很好地计划何时买入和何时卖出以获利。 当我在互联网上搜索时，我发现了一些使用深度学习算法（如长短期记忆（LSTM））来预测股票价格的例子。 但是，我还没有看到太多针对不同预测范围调整 LSTM 以获得最佳结果的示例和结果，以及当我们将模型与不同数量的股票一起使用时模型的准确性。 关于这个项目的博客文章如下： 目标 使用 LSTM 构建股票预测器并调整所选股票的参数，以预测其未来 1、5 和 10 天的调整后收盘价。 我打算调整参数的方式是： 从所有参数的最小值开始，只允许调整一个参数。 循环构建、训练和验证参数的不同值以找到该参数的最佳值。 对所有参数执行此操作以查看哪个参数和哪个值给出的误差最低。 用值更新特定参数，而其他参数仍然是最低的。 重复所有步骤，直到误差不降低，这将是最佳参数值的集合。 使用从前面主题中找到的一组参数来构建模型，对另一组股票进行预测，并测量模型可以以可接受的错误率预测的股票数量。 构建用户友好的脚本，用户能够： 提

使用机器学习工具预测股价的定向运动已经吸引了大量研究。 定向预测模型中两个最常见的输入特征是股票价格和回报。 前者和后者变量之间的选择通常是主观的。 在本研究中，我们比较了股票价格和回报作为方向预测模型中输入特征的有效性。 我们使用十家美国大盘股公司的 10 年历史数据对两个输入特征进行了广泛的比较。 我们采用四种流行的分类算法作为我们研究中使用的预测模型的基础。 结果表明，股票价格是比回报更有效的独立输入特征。 当我们向输入特征集添加技术指标时，股票价格和回报的有效性相等。 我们得出结论，在预测价格变动方向时，价格通常是比返回值更有效的输入特征。 我们的结果应该有助于对将机器学习模型应用于股票价格预测感兴趣的研究人员和从业者。

一款极简式的PC桌面股市盯盘软件，特别适合上班族、学生族等希望上班、上课期间也能随时关注股票价格，但是不方便全屏显示股票信息，以免被同事或同学看到产生不良影响的人群。

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