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股票大作手操盘术英文版 翻译中参阅了一部分丁圣元老师的杰作，另一部分感觉丁老师过于模糊而靠自己半桶水英语及网络查资料得来，如有不精准请谅解

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

最优库存分配 使用Python中的现代投资组合理论自动优化投资组合的资产权重和分配。

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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