股票评估工具 此回购包含一组工具，投资者可以使用这些工具来更好地了解他/她感兴趣的股票。它不建议买卖股票，而是有助于形成对股票的有根据的猜测。潜在的未来股价走势，并因此对要分析的股票做出买/卖/持有决定。 这里包括的工具不是唯一可以使用的工具。 之所以将它们包括在内，是因为我相信没有任何一种工具或模型可以充分理解导致股价波动的所有因素。 此仓库中包含的工具集可分为： 工具-EMA信号，布林带。 -通过YahoofFinancials和YFinance API使用财务数据。 -ARIMA随机森林。 -随机森林。 模型-LSTM。 模型-蒙特卡洛模拟。 -NLP情感分析。 模型-基于Markowitz的Efficient Frontier和CVaR。 我相信，通过将上述分析工具一起使用，就可以对未来的股价做出正确的预测。 如何使用储存库 没有预定义的方式来使用存储库中包

股票市场预测Web应用程序使用机器学习 基于机器学习和推特情感分析（代码中包含的API密钥）的股市预测Web应用程序。 Web App的前端基于Flask和Wordpress 。 该应用程序根据用户的输入预测纳斯达克或NSE下任何给定股票的未来7天的股价。 使用三种算法进行预测： ARIMA，LSTM，线性回归。 该网络应用程序将未来7天的预测价格与推文的情绪分析相结合，以给出建议价格是上涨还是下跌 注意 由于超出了Github LFS的配额，Wordpress文件已从存储库中移出。 现在从下载 屏幕截图 在屏幕截图文件夹中查找更多屏幕截图，或 文件和目录结构 screenshots -

本文通过具体代码不步骤给大家详细讲述了python3+dlib实现人脸识别以及情绪分析的方法，有需要的朋友参考下。

FinBERT：BERT的财务情绪分析 现在可以在Hugging Face模型中心上使用FinBERT情绪分析模型。 您可以在获取模型。 FinBERT是经过预先训练的NLP模型，用于分析财务文本的情绪。 它是通过使用大型金融语料库进一步训练金融领域的语言模型并对其进行微调以进行金融情感分类而构建的。 有关详细信息，请参阅。 重要说明： FinBERT的实现依赖于Hugging Face的pytorch_pretrained_bert库及其用于序列分类任务的BERT的实现。 pytorch_pretrained_bert是库的早期版本。 在不久的将来将FinBERT的代码迁移到transformers是我们的首要任务。 正在安装 通过从给定的environment.yml文件创建Conda环境finbert并激活它来安装依赖项。 conda env create -f environ

VADER情绪分析 VADER（价位意识词典和情感推理器）是一种基于词典和规则的情感分析工具，专门针对社交媒体中表达的情感进行调整。 它是根据完全开源的（我们衷心感谢所有归属，并愿意接受大多数贡献，但请不要对我们承担责任）。 功能和更新 非常感谢George Berry，Ewan Klein和Pierpaolo Pantone为使VADER变得更好而做出的重要贡献。 新的更新包括有关以下方面的功能： 重构Python 3的兼容性，改进的模块性以及将其合并到……非常感谢Ewan和Pierpaolo。 进行重组以提高速度/性能，将时间复杂度从O（N ^ 4）降低到O（N）...非常感谢George。 简化了pip的安装，并为vaderSentiment模块和组件导入提供了更好的支持。 （对vader_lexicon.txt文件的依赖性现在使用自动文件位置发现，因此您无需在代码中手动指定其

200万条微博新冠疫情原始数据, 是做情绪分析/社会分析等绝佳一手资料.

股份法 项目目标 测试多种不同的预测技术，以根据先前的价格和新闻中的情绪分析指标预测股票价格，从而形成具有多个股票的波尔图，以达到分散风险的目的。 我们通过应用监督学习方法来做到这一点。 设置 $ workon myvirtualenv [Optional] $ pip install -r requirements.txt $ python scripts/Algorithms/regression_models.py <input-dir> 从下载运行代码所需的数据集。 方法 预处理和清洁 特征提取 Twitter的情绪分析和得分 数据归一化 各种监督学习方法的分析 结论 研究论文 数据集 https://www.google.com/finance 参考 Scikit学习 茶野 递归神经网络-LSTM模型 ARIMA模型 https://githu

股票情绪 用于新闻和股票情绪分析的Python项目

SentimentAnalysis:简单的神经网络训练情绪分析

利用Python和R对美剧剧本进行情绪分析，包括分析所用文本、Python程序(jupyter notebook)、R程序