实现了股票k线图的绘制,分时图的绘制及阴影的绘制,这个代码的好处就是,只要传入合适的数据,就能准确的展示k线图,分时图,而且用了mvvm的模式,将视图和控制层剥离开来,更容易理解,维护和扩展.

hmm_market_behavior hmm_market_behavior.ipynb-主要研究文件。 hmm_market_behavior_following_btcusd_catalyst.py-使用Catalyst框架的交易策略示例。 quandl_BITFINEX_BTCUSD_final_model.pkl-训练模型。 您可以在本文中阅读更多内容

东方财富的java笔试题STOCK_PRICE_FINBERT 以guba的评论为初始语料，利用Finbert模型分析中文评论的极性，预测股价上涨。 项目性质 该项目主要由爬虫、Finbert模型和假设检验组成。 爬虫技术使用Xpath和Json技术在东方财富网的股票吧论坛上爬取了20W的评论。 Finbert 模型支持逐层解冻和梯度累积。 同时，每个epoch对数据集进行随机分割，不仅增加了模型训练的随机性，降低了过拟合的风险，而且可以在一定程度上缓解小样本的问题。 最后封装了bert模型，方便以后的模型扩展，给Finbert赋予了Sklearn接口。 假设检验用于评估一定时期内极性与股票收益的相关程度。 代码的使用 单击下面的链接下载预训练的 bert 模型并将其放置在 /models/language_model/ 中。 待解决的问题 社会评论话题分散，大量脏数据难以清理，严重影响模型性能。

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Pyqt5+pyecharts股票软件,用Mysql存取数据,实现股票看盘功能,回测功能还需要进一步完善

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LSTM_Stock_Prediction 这是我为Msc设计的硕士论文项目。 在金融学年2018-2019。 目的是查看股价是否存在可预测性。 如果有的话，我们是否有可能根据模型创建交易策略。

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Twitter股票交易员（NLP情绪分析） （ ， ，（ ， 。 。 描述 此应用程序将基于用于情感分析的自然语言处理（NLP）算法实现股票的纸面交易。 应该注意的是，由于没有公司的其他情况，对公司使用推特React非常不稳定，并且在日内交易之外几乎没有用例。 该软件是按原样提供的，对于您因使用此程序而导致的任何后果，作者概不负责。 他们不对您因使用此程序尝试赚钱而愚蠢造成的损失负责，而不是对公司的财务记录进行尽职调查。 总览 该应用程序包含三个主要部分： 摄取引擎 接收引擎是应用程序的“前端”，可以持续运行，利用Twitter的从重要的股票金融服务获取最新更新，然后再将信息分批

Python中的简单库存分析 这是使用jupyter和python进行简单股票分析的教程。 股票教程有两个版本。 一个是jupyter版本，另一个是python。 Jupyter还生产jupyter笔记本，以前称为iPython笔记本。 但是，Python是一种解释型高级编程语言。 对于想学习股票分析并想成为量化专家的初学者来说，这非常简单易懂。 此外，本教程适用于希望学习python编码以分析股票市场的人们。 但是，如果您已经了解使用Python进行库存分析或编码，那么这将不适合您。 您可以查看更多高级编码： : 。 顺序是从＃1到＃26。 您首先学习数字1，然后按顺序进行。 完成后，您将知道如何用python编写代码并了解金融和股票市场。 :Japanese_congratulations_button: 先决条件 Python 3.5+ Jupyter笔记本Python 3 依存关系 fix_yahoo_finance或yfinance