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

使用监督学习的股市价格预测 目标 检查许多不同的预测技术，以根据过去的收益和数字新闻指标预测未来的股票收益，以构建多只股票的投资组合，以分散风险。 为此，我们通过解释看似混乱的市场数据，将监督学习方法应用于股价预测。 设定说明 $ 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。 项目概念视频 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 使用的数据集 有用的链接 幻灯片： : 视频： : 报告： : 参考文献

股票预测器 该程序使用了一个人工循环神经网络，称为长短期记忆（LSTM-多元变量） 使用过去60天的股价来预测“苹果”在30天内的开盘价。 准备数据 获取数据 股票数据是使用pandas_datareader软件包从雅虎财务部门收集的。 时间范围是从2016年1月1日到2021年1月1日。 df = web.DataReader('AAPL', data_source='yahoo', start='2016-01-01', end='2021-01-01') 显示前5行 高的 低的 打开 关闭 调整关闭 2016-01-04 26.342501 25.500000 25.652500 26.337500 24.400942 2016-01-05 26.462500 25.602501 26.437500 25.677500 23.789471 2016-01-

股价预测 含个股分析 好东西啊

筛选必备筛选必备筛选必备筛选必备筛选必备筛选必备筛选必备筛选必备筛选必备筛选必备筛选必备筛选必备筛选必备

瑞信-亚太地区-电子元器件行业-台湾套管行业：股价回调-2019.12.3-22页.pdf

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 (

Stock_WeChat 微信股价预警提示

机械行业：涨价有望成为中游制造业股价向上的“扳机”.pdf

教育行业跨市场周报（第94期）：中公东方新东方在线股价新高，K12在线直播行业大爆发.pdf