点赞、关注再看，养成良好习惯 Life is short, U need Python 初学Python，快来点我吧 案例：苹果公司股票价格时间序列的可视化分析 作者：PyQuant 博客：https://blog.csdn.net/qq_33499889 慕课：https://mooc1-2.chaoxing.com/course/207443619.html 声明：案例参考博雅大数据学院案例集 本案例适合作为大数据技术基础课程中数据可视化部分的配套教学案例。通过本案例，能够达到以下教学效果： 培养学生对真实数据进行可视化分析的能力。 案例中数据来源于苹果公司2015-2019年的股票数据

股票价格预测 Udacity-机器学习纳米学位课程：Project-6（Capstone项目） 项目概况 这是Udacity-机器学习纳米学位计划中列出的一系列项目中的第六个也是最后一个顶点项目。 投资公司，对冲基金甚至个人一直在使用财务模型来更好地了解市场行为并进行有利可图的投资和交易。 历史股价和公司绩效数据的形式提供了大量信息，适用于机器学习算法进行处理。 我们真的可以通过机器学习预测股价吗？ 投资者通过分析数据做出有根据的猜测。 他们将阅读新闻，研究公司的历史，行业趋势以及做出预测的其他许多数据点。 流行的理论是，股票价格是完全随机且不可预测的，但这提出了一个问题，为什么摩根士丹利和花旗集团这样的顶级公司会聘请定量分析师来建立预测模型。 我们的想法是，交易大厅里充斥着肾上腺素的男人，他们之间的联系松散，向电话里喊着什么，但如今，他们更有可能看到成排的机器学习专家静静地坐在电脑屏幕前。 实际上，现在华尔街上约70％的订单都是通过软件下达的，我们现在处在算法时代。 该项目利用深度学习模型，长期记忆（LSTM）神经网络算法来预测股票价格。 对于具有时间范围的数据，递归神经网络（

TA_Lib-0.4.19-cp36-cp36m-win_amd64.zip

从网上找到的。觉得还不错。给大家分享一下。

A-stock-prediction-algorithm-based-on-machine-learning （陆续更新）重新整理过的基于机器学习的股票价格预测算法，里面包含了基本的回测系统以及各种不同的机器学习算法的股票价格预测，包含：LSTM算法、Prophet算法、AutoARIMA、朴素贝叶斯、SVM等 强烈推荐大家去看看sklearn库的文档，地址：[ ] 2021-2-6 出现紧急问题，重新发布 12-3 股票消息面分析 给出一个基于nlp情感分析的消息面分析算法。从新浪财经上获取新闻个股预测情况，使用jieba进行切词和使用snownlp进行情感分析，进行回测。 11-27 修正机器学习算法/DecisionTree.py RandomForest.py 上面的逻辑错误。 11-25 visualization/mlpredict-line.py echarts+tushar

ARIMA模型在股票价格预测中的应用-刘红梅 论文

股票买卖最佳时机leetcode 最大股价 随着时间的推移，给定一组股票价格，该算法将在该数组中找到最佳买卖点以最大化利润。 从 MaxProfitStocks 类中的 main 方法运行。 将首先询问要输入的股票数量，然后从标准输入中一次获取一个股票价格。

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房地产-招商系列-中国当代房地产研究专题之三：货币政策、房地产周期与股票价格.pdf

所有当前标准普尔500指数公司的历史股票数据，Historical stock data for all current S&P 500 companies，所有文件都有以下的列： Date——格式：yy-mm-dd Open——开盘时的股票价格（这是纽约证券交易所的数据，所以都是美元） High——当天达到的最高价格 Low Close——当天达到的最低价格 Volume——股票交易数量 Name——股票代码名称 该数据集可用于股票分析与预测。