系统分管理员和股民两种权限,管理员实现了系统用户管理,股民管理,股票管理,数据库备份,个人信息管理等功能.股民实现了个人信息管理,股票交易管理(分为查看所有股票,股票买入,买入委托,卖出委托,查看持仓,历史记录等).

基于主成分分析（PCA）和反向传播神经网络，建立库存预测模型，以云南白药（000538）为例，从库存技术分析中选择29个指标，降维后输入神经网络。通过对不同参数数据实验中均方误差（MSE）和均方绝对误差（MAE）的比较和分析，进一步确定网络的隐层节点数量，学习速率，激活功能和训练功能。 最后，获得了具有稳定性和准确性的模型。

对金融时间序列的建模，第一列数据为预测项

论文研究-集合竞价算法对股票价格的影响.pdf,  构建集合竞价数学模型,设计实现算法,采用理论分析与金融实验相结合的方法,从静态与动态两个角度研究集合竞价机制中的成交价决定原则对股票价格的影响,得到结论: 1)不同的集合竞价成交价决定原则, 产生不同的股票价格;2)从长远来看, 集合竞价成交价决定原则,对股价走势的影响是长期和重大的; 3) 是否引入更少系统风险,集合竞价算法中的中间成交价和参考价格原则并不比最小或最大成交价决定原则好多少.研究结论对证券交易机制设计具有理论和实践指导意义.

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# easyquant 基于 [easytrader](https://github.com/shidenggui/easytrader) 和 [easyquotation](https://github.com/shidenggui/easyquotation) 的量化交易框架 事件引擎借鉴 交易:支持华泰、佣金宝、银河以及雪球模拟盘 行情:支持新浪免费实时行情，集思路分级基金以及 leverfun 的免费十档行情 ### 微信群以及公众号 欢迎大家扫码关注公众号「食灯鬼」，一起交流。进群可通过菜单加我好友，备注量化。  若二维码因 Github 网络无法打开，请点击[公众号二维码](https://gitee.com/shidenggui/assets/raw/master/uPic/mp-qr.png)直接打开图片。 ### 关于行情 默认使用的是 sina 的免费全市场行情，1s 推送一次 可自定义使用的行情来源或者使用 easyquotation的 lf免费十档行情 和 集思路的分级基金行情 具体可参见 [easyquotation](https://github.com/shidenggui/easyquotation) ### 关于交易 具体可参见 [easytrader](https://github.com/shidenggui/easytrader) ### 使用 #### 准备交易账户 在 ht.json 或 yjb.json 或 yh.json 或 xq.json 中填入你的账户相关信息 [如何填写相关信息](https://github.com/shidenggui/easytrader) #### 快速开始 python test.py ### 策略编写 策略用 Python 编写后置于 strategies 文件夹下 格式可参考其中的 Demo #### Hello World # 引入策略模板 from easyquant import StrategyTemplate # 定义策略类 class Strategy(StrategyTemplate): name = 'Hello World' # 定义策略名字 # 策略函数，收到行情推送后会自动调用 def strategy(self, event): """:param event event.data 为所有股票行情的字典，结构如下 {'162411': {'ask1': '0.493', 'ask1_volume': '75500', 'ask2': '0.494', 'ask2_volume': '7699281', 'ask3': '0.495', 'ask3_volume': '2262666', 'ask4': '0.496', 'ask4_volume': '1579300', 'ask5': '0.497', 'ask5_volume': '901600', 'bid1': '0.492', 'bid1_volume': '10765200', 'bid2': '0.491', 'bid2_volume': '9031600', 'bid3': '0.490', 'bid3_volume': '16784100', 'bid4': '0.489', 'bid4_volume': '10049000', 'bid5': '0.488', 'bid5_volume': '3572800', 'buy': '0.492', 'close': '0.499', 'high': '0.494', 'low': '0.489', 'name': '华宝油气', 'now': '0.493', 'open': '0.490', 'sell': '0.493', 'turnover': '420004912', 'volume'

计算机科学与技术学士毕业论文，基于J2EE的虚拟股票交易系统

Python3 量化投资，股票数据分析

以python构建Fama and French三因子（MKT、SMB、HML），代码从网络整理，可以运行，数据可通过tushare pro下载。

美国股票数据XBRL