R语言数据分析报告：汽车风险价格预测分析

采用LSTM神经网络，基于时间线可以实现数据的预测，包括股票价格随时间的变化预测、多地天气的温湿度数据的预测。本资源已经跑通，用户替换掉数据集data.csv等文件即可，简单易上手。

链家二手房爬虫工具 本工具分为爬虫端与客户端，爬虫端用于爬取链家页面二手房数据并存储于数据库，客户端用于分析展示数据库数据。 实现功能 爬虫端（Python） 二手登山爬取，可指定城市，地区，户型以及价格范围。 每日数据存储，数据库为sqlite3，数据库文件为./lianjia.db 已售的记录记录，当某套房源不再能被抓取取到时，转换套房源从交换表迁移到售出表，保留售出前历史数据。 客户端（Nodejs） 数据可视化展示，使用电子实现跨平台，展示内容包括包括id，小区，户型，面积，朝向，偏移，年份，建筑类型，总价，单价。出。 历史价格展示，预先设定的预期高度后可进入历史价格页面，展示每次抓取获取到的价格，逐步价格的变化用箭头标出。 卖出上市展示，展示已售出上市及售出日期（最后一次抓取日期） 目录结构 . ├── README.md ├── config │   └── config.js

Black-Scholes 模型 使用 Black Scholes 公式计算欧洲价格期权的 R 函数。 输入作为（当前股票价格、现货价格、时间（以年为单位）、利率、方差/波动率）提供，对于欧式看涨期权和欧式看跌期权，函数的输出分别为 2 个值。 实验数据 (option_pricing.csv) 用于计算特定股票的期权价格。 Script.R 计算股票价格的均值和方差，并将这些值与当前 Stcok 价格和 Quote 价格一起提供给函数。 由此获得的值已从 Yahoo! 验证。 金融。

金融占星术统计 自古代文明以来，人们观察到，当特定的行星循环重复发生时，自然又会发生一些与过去相似的世俗事件。 在公元前1800年注意到这种相关性的，我们在2021年，占星术仍在实践中，受到某人的爱戴，而另一些人则恨之入骨。 某些预测能力可能隐藏在行星周期的背后吗？ 好吧，让我们考虑一下...从统计学家和市场分析师的角度来看，完全可以接受可能存在可以预测价格的季节性影响。 正确的？ 通常在时间序列中，按Wikipedia页面中的说明，按季节，按月，按周，按季度等来模拟。 如果您对此进行考虑，您可能会问：一年，一个月或一天是什么？ 这只是时间度量，但结果是这些度量与行星有关：我们的年份是地球经度位置与太阳的关系。 我们的月份大约是28天的月球自转周期，而我们的24小时（昼/夜）是地球自转周期。 最后，我们的日子名称与某些行星的名称相似，并且有其意图，如《维基百科页面所述。 阿兹台克人也有一

基于Qt实现的股票分析预测软件，实现外排序功能，程序加载数据内存限制不超过30MB算法逻辑，创建索引，加快数据获取，根据股票的年月和代码进行k线图展示，热力图展示，相关系数计算，最后价格预测和股票价格曲线展示。对股票数据进行多个处理操作，包括外排序、创建索引、统计分析、价格预测和可视化展示。 基于X86架构的英特尔处理器，操作系统为Windows系统，而软件开发工具主要采用的是QTCreator。

AI_Stock 可以根据新闻预测股票价格的AI。

资源包含文件：设计报告word+代码 股票价格预测详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/122463596?spm=1001.2014.3001.5502

朴素贝叶斯价格预测

国际碳金融市场价格预测是制定碳金融市场政策和提高风险管理能力的基础。近年来国际碳市场价格呈现出非平稳、非线性等不规律特性，传统应用于社会经济时间序列的统计模型已经越来越难以满足日渐复杂的社会经济系统的需要。基于此本文建立了基于经验模态分解(EMD)-粒子群算法(PSO)-支持向量机(SVM)的国际碳金融市场价格误差校正预测模型。数据选取2008年3月-2013年9月ICE碳排放期货交易所的CER期货(DEC12)和EUA期货(DEC12)的日交易结算价格作为考察样本进行仿真验证。结果显示：①引入EMD方法